使用 Rust 与 Leptess 构建轻量级验证码识别器

一、引言
验证码识别是自动化测试、安全验证等场景中常见的需求。尽管 Python 在这方面有丰富的库，但 Rust 凭借其安全、高性能的特性，也越来越适合用于构建快速、稳定的图像处理工具。

本文将介绍如何使用 Rust 语言，借助 leptess（Tesseract 的 Rust 封装），实现一个轻量级的验证码识别程序。

二、技术选型
Rust：系统级语言，适合构建高性能图像处理工具；

leptess：基于 Tesseract OCR 和 Leptonica 的 Rust 封装；
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image：Rust 中用于图像处理的标准库；

Tesseract OCR：谷歌开源的文字识别引擎。

三、环境准备

1. 安装 Tesseract 与 Leptonica
   Ubuntu：

sudo apt install tesseract-ocr libleptonica-dev
MacOS：

brew install tesseract
2. 安装 Rust 开发环境

curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh
四、创建项目并添加依赖
创建项目：

cargo new rust_captcha_ocr
cd rust_captcha_ocr
编辑 Cargo.toml 添加依赖：

[dependencies]
leptess = "0.14"
image = "0.24"
五、编写识别程序
src/main.rs：

use leptess::LepTess;
use std::path::Path;

fn main() {
let image_path = Path::new("captcha.png");

// 初始化 OCR 引擎
let mut lt = LepTess::new(None, "eng").expect("无法初始化 Tesseract");

// 设置字符白名单，限制识别范围提高准确率
lt.set_variable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789")
    .expect("无法设置白名单");

// 设置图像
lt.set_image(image_path);

// 获取识别结果
let text = lt.get_utf8_text().expect("识别失败");

// 输出结果，过滤空格和特殊字符
let result: String = text.chars().filter(|c| c.is_alphanumeric()).collect();
println!("验证码识别结果：{}", result);

}
六、图像预处理建议（可选）
图像预处理对识别率提升有显著帮助，建议使用 image 库做简单处理：

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

fn binarize(image: &DynamicImage) -> GrayImage {
let gray = image.to_luma8();
let threshold = 128u8;
let binarized = gray.map(|p| {
if p[0] > threshold {
Luma([255])
} else {
Luma([0])
}
});
binarized
}
处理后的图像可保存成临时文件并供 Tesseract 读取。

七、运行程序
确保项目根目录有 captcha.png 验证码图片，运行程序：

cargo run
输出示例：

验证码识别结果：hB7Xv