Rust 实现验证码图像的预处理与识别

验证码作为一种防止自动化攻击的机制，广泛应用于网站登录、注册等环节。然而，在自动化测试或合法数据采集场景中，有时我们需要自动识别验证码。本文将演示如何使用 Rust 语言完成验证码图像的预处理并结合 Tesseract OCR 实现文本识别。

一、项目初始化
新建项目：

cargo new captcha_solver
cd captcha_solver
在 Cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]
image = "0.24"
tesseract = "0.6"
二、图像预处理
我们通过 image crate 对验证码进行灰度化与二值化处理。
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
use image::{DynamicImage, GenericImageView, GrayImage, Luma};
use std::path::Path;

fn preprocess_image(path: &str) -> GrayImage {
let img = image::open(path).expect("无法打开图像");
let gray = img.to_luma8();

let threshold = 150;
let binary = gray.map(|p| {
    if p[0] > threshold {
        Luma([255u8])
    } else {
        Luma([0u8])
    }
});

binary

}
三、保存处理后的图像

use image::ImageOutputFormat::Png;
use std::fs::File;
use std::io::BufWriter;

fn save_image(img: &GrayImage, output_path: &str) {
let fout = File::create(output_path).unwrap();
let writer = BufWriter::new(fout);
img.write_to(writer, Png).unwrap();
}
四、OCR 识别
通过 tesseract crate 调用 Tesseract OCR 引擎：

use tesseract::Tesseract;

fn recognize_text(image_path: &str) -> String {
Tesseract::new(None, Some("eng"))
.and_then(|mut tess| tess.set_image(image_path))
.and_then(|mut tess| tess.get_text())
.unwrap_or_else(|_| "识别失败".to_string())
}
五、主函数整合

fn main() {
let input_path = "captcha.png";
let output_path = "processed.png";

let processed = preprocess_image(input_path);
save_image(&processed, output_path);

let result = recognize_text(output_path);
println!("识别结果：{}", result);

}