基于 Rust 的验证码图像识别系统实现

一、项目简介
Rust 语言以其高性能和内存安全特性，在图像处理和命令行工具开发中越来越受欢迎。结合 tesseract OCR 引擎，可以实现一个快速、稳定、轻量的验证码识别系统。

二、技术选型
技术 用途
Rust 系统级语言，构建主程序
Tesseract OCR 引擎，识别验证码字符
Leptonica 图像预处理库（Tesseract依赖）
image Rust 图像处理库（可选）
clap 命令行参数解析

三、环境搭建

1. 安装 Tesseract 和 Leptonica
   Ubuntu/Debian

sudo apt install tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev
macOS（Homebrew）

brew install tesseract
2. 创建 Rust 项目

cargo new captcha_ocr
cd captcha_ocr
四、添加依赖（Cargo.toml）

[dependencies]
tesseract = "0.7"
clap = "4"
五、主程序代码 src/main.rs

use clap::Parser;
use tesseract::Tesseract;

/// 简单的验证码识别器

[derive(Parser)]

struct Args {
/// 要识别的验证码图像路径
#[arg(short, long)]
image: String,
}

fn main() {
let args = Args::parse();

// 创建 Tesseract OCR 实例
let mut tess = Tesseract::new(None, Some("eng"))
    .expect("无法初始化 Tesseract");

// 设置图像
tess.set_image(&args.image)
    .expect("无法加载图像");

// 设置字符白名单（只识别字母和数字）
tess.set_variable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789")
    .unwrap();

// 执行识别
let text = tess.get_text().expect("识别失败");

println!("识别结果: {}", text.trim());

}
六、使用说明

1. 准备图像
   将要识别的验证码图像命名为 captcha1.png。

2. 编译并运行

cargo run -- --image captcha1.png
输出示例：

识别结果: 4fTGx
七、功能拓展建议
❖ 图像预处理：使用 image crate 实现灰度、阈值、去噪；

❖ 支持批量识别：读取目录下所有图片；

❖ 输出到文件：将结果写入 CSV 或 JSON；

❖ Web 接口服务：搭配 warp 或 actix-web 提供 HTTP 接口。