Rust 构建高性能图像处理与识别逻辑：从预处理到文字识别

图像处理和识别逻辑是机器视觉、验证码识别、OCR（光学字符识别）等应用的核心组成部分。虽然 Python 在这一领域广受欢迎，但 Rust 以其“内存安全 + 高性能”的特性，逐渐成为系统级图像处理任务的新选择。本文将展示如何使用 Rust 实现图像的预处理与字符识别逻辑。

一、项目依赖与环境准备
我们将使用以下 Rust 库：

image：读取与处理图像

tesseract：OCR 接口（通过 FFI 调用）

tempfile：处理临时文件

添加到 Cargo.toml：
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[dependencies]
image = "0.24"
tempfile = "3.6"
tesseract = "0.7"
确保你已安装系统的 Tesseract OCR 引擎（如 tesseract-ocr）。

二、图像预处理逻辑

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

fn preprocess_image(path: &str, threshold: u8) -> GrayImage {
let img = image::open(path).expect("无法读取图像");
let gray = img.to_luma8();

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

binary

}
三、字符识别逻辑（OCR）
借助 tesseract crate 和临时文件，我们可以将图像识别集成在流程中：

use tempfile::NamedTempFile;
use tesseract::Tesseract;

fn run_ocr(image: &GrayImage) -> String {
let mut temp_file = NamedTempFile::new().unwrap();
image.save(temp_file.path()).unwrap();

let text = Tesseract::new(None, Some("eng"))
    .and_then(|mut tess| tess.set_image(temp_file.path()))
    .and_then(|mut tess| tess.get_text())
    .expect("OCR 失败");

text

}
四、完整逻辑整合

fn main() {
let input_path = "captcha.png";
let processed = preprocess_image(input_path, 128);
let result = run_ocr(&processed);

println!("识别结果：{}", result);

}