Rust + Tesseract OCR 实现验证码识别

一、准备工作

1. 安装 Rust
   如果尚未安装 Rust，请使用官方推荐的方式安装：

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
2. 安装 Tesseract OCR
确保你已在系统中安装了 Tesseract OCR：

macOS: brew install tesseract

Ubuntu: sudo apt install tesseract-ocr

Windows: 安装包下载

二、创建项目

cargo new captcha_ocr
cd captcha_ocr
三、添加依赖
编辑 Cargo.toml，添加：
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
[dependencies]
tesseract = "0.8"
image = "0.24"
四、识别验证码代码示例
编辑 src/main.rs：

use tesseract::Tesseract;
use std::path::Path;

fn main() {
// 需要识别的图像路径
let image_path = "captcha.png";

// 初始化 Tesseract OCR 引擎
let mut tess = Tesseract::new(None, Some("eng"))
    .expect("初始化 Tesseract 引擎失败");

// 加载图像
tess.set_image(Path::new(image_path))
    .expect("加载图像失败");

// 可选：限制识别字符集
tess.set_variable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")
    .expect("设置字符集失败");

// 执行识别
let text = tess.get_text()
    .expect("识别失败");

println!("识别的验证码是: {}", text.trim());

}
五、运行程序
确保 captcha.png 存在于项目根目录下：

cargo run
示例输出：

识别的验证码是: G7TK9
六、优势与适用场景
✅ 高性能：适用于大规模、高频率的验证码识别任务
✅ 系统级工具：可集成到 CLI 工具或后端服务中
✅ 安全可靠：Rust 提供内存安全保证，避免运行时崩溃

七、进阶建议

1. 图像预处理（推荐使用 image 库）
   你可以使用 Rust 的 image crate 对验证码图像进行灰度化、二值化等操作来提升识别率。

use image::{open, DynamicImage, GrayImage, Luma};

fn to_grayscale(path: &str) -> GrayImage {
let img = open(path).expect("打开图片失败");
let gray = img.to_luma8();
gray
}
然后保存处理后的图像再交由 Tesseract 识别。