使用 Rust 与 Leptess 实现验证码识别系统

一、项目背景
验证码作为区分人机的技术手段，广泛应用于网站注册、登录等场景中。自动化识别验证码是 OCR（光学字符识别）的一个典型应用场景。Rust 作为一门内存安全且高性能的系统级语言，配合 Leptess（Tesseract OCR 的 Rust 封装），可实现高效的验证码识别系统。

二、技术选型
Rust：系统级语言，具有内存安全、高性能特点；

Leptess：基于 Leptonica 和 Tesseract 的 Rust 封装；

Image crate：用于图像加载与预处理；

Tesseract：Google 开源的强大 OCR 引擎。

三、开发环境配置

1. 安装 Tesseract OCR
   在系统中安装 Tesseract：

sudo apt install tesseract-ocr # Linux
brew install tesseract # macOS
Windows 用户需下载 Tesseract 安装包。

2. 创建 Rust 项目并添加依赖
   在项目目录中执行：

cargo new captcha_ocr
cd captcha_ocr
编辑 Cargo.toml，添加依赖：

[dependencies]
leptess = "0.5"
image = "0.24"
四、核心代码实现

1. main.rs

use leptess::{LepTess, InitLang};
use std::path::Path;
use image::DynamicImage;
use image::imageops::{grayscale, invert};

fn preprocess_image(path: &str) -> String {
let img = image::open(path).expect("无法打开图像");
let gray = grayscale(&img);
let mut inverted = gray.clone();
invert(&mut inverted);

let pre_path = "preprocessed.png";
inverted.save(pre_path).expect("保存预处理图像失败");
pre_path.to_string()

}

fn main() {
let image_path = "captcha.png"; // 原始验证码图像
let processed_path = preprocess_image(image_path);

let mut tess = LepTess::new(Some("./tessdata"), "eng")
    .expect("初始化 Tesseract 失败");

tess.set_variable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789")
    .unwrap();

tess.set_image(Path::new(&processed_path));
let text = tess.get_utf8_text().expect("识别失败");

println!("识别结果：{}", text.trim());

}
五、识别示例
将你要识别的验证码图像命名为 captcha.png 放到项目目录下，运行程序：

cargo run
输出示例：

识别结果：9B2qf
六、优化建议

1. 图像预处理
   Rust 中使用 image crate 进行简单灰度化、反色处理，若需更复杂处理（腐蚀、模糊、边缘检测），推荐调用 OpenCV（通过 opencv crate）。

2. 限制识别字符范围
   通过设置 tessedit_char_whitelist 有效减少识别错误。

3. 自定义训练模型
   Tesseract 支持自定义 .traineddata 文件，适用于特定验证码样式训练，Rust 端可直接调用。