用 Rust 构建一个简单的图像处理与识别系统

Rust 以其内存安全和高性能著称，近年来在系统级开发和图像处理领域也逐渐崭露头角。虽然生态尚不如 Python 丰富，但结合 image 和 tesseract 等库，我们仍能搭建起一套简洁高效的图像识别流程。

一、准备工作
我们将用到以下 Rust 库：

image：基础图像处理功能（加载、保存、灰度化、像素操作）

tesseract：Tesseract OCR 的 Rust 绑定（需系统安装 Tesseract）

在 Cargo.toml 添加：

[dependencies]
image = "0.24"
tesseract = "0.7"
二、图像预处理（灰度 + 简单二值化）
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use image::{GenericImageView, GrayImage, Luma, open};

fn preprocess_image(path: &str, threshold: u8) -> GrayImage {
let img = open(path).expect("无法打开图像").to_luma8();

let binarized = GrayImage::from_fn(img.width(), img.height(), |x, y| {
    let pixel = img.get_pixel(x, y)[0];
    if pixel > threshold {
        Luma([255u8])
    } else {
        Luma([0u8])
    }
});

binarized

}
三、OCR 识别图像内容

use tesseract::Tesseract;

fn recognize_text(image_path: &str) -> String {
let text = Tesseract::new(None, Some("eng"))
.expect("加载 Tesseract 失败")
.set_image(image_path)
.recognize()
.expect("识别失败")
.get_text()
.expect("获取识别结果失败");

text

}
四、主函数整合处理流程

use std::path::Path;

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

let processed = preprocess_image(input_path, 128);
processed.save(output_path).expect("保存图像失败");

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

}