使用 Rust 与 Leptess 构建高性能验证码识别系统

一、背景介绍
验证码识别（CAPTCHA OCR）通常用于爬虫、自动化测试或脚本中，需求日益广泛。而 Rust 语言以其“内存安全”和“运行速度快”而闻名，非常适合构建这类对性能要求高但又要安全可靠的图像识别工具。

本项目将结合 Rust 与 leptess（Tesseract 的 Rust 封装），构建一个命令行验证码识别工具。

二、技术选型
技术 作用
Rust 高性能系统编程语言
Leptess Rust 对 Tesseract 的封装
Image 图像处理与预处理
Clap 命令行参数解析库
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三、环境准备
安装 Rust 开发环境（https://www.rust-lang.org/）

安装 Tesseract OCR（确保系统中能使用 tesseract 命令）

创建项目：

cargo new captcha_ocr_rust
cd captcha_ocr_rust
添加依赖（Cargo.toml）：

[dependencies]
leptess = "0.14"
image = "0.24"
clap = { version = "4.0", features = ["derive"] }
四、目录结构

captcha_ocr_rust/
├── src/
│ └── main.rs
├── images/
│ └── test.png
├── Cargo.toml
五、核心代码（main.rs）

use leptess::LepTess;
use clap::Parser;
use image::{DynamicImage, GenericImageView, Luma};
use std::path::Path;

/// 命令行参数

[derive(Parser)]

struct Args {
/// 输入图像路径
#[arg(short, long)]
image: String,
}

fn preprocess_image(path: &str) -> String {
let img = image::open(path).expect("无法打开图像");
let gray = img.to_luma8();
let out_path = "processed.png";
gray.save(out_path).expect("无法保存处理后图像");
out_path.to_string()
}

fn main() {
let args = Args::parse();
let processed_path = preprocess_image(&args.image);

let mut lt = LepTess::new(None, "eng").expect("Tesseract 初始化失败");
lt.set_image(Path::new(&processed_path));

// 可选字符限制
lt.set_variable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789")
    .unwrap();

let text = lt.get_utf8_text().expect("识别失败");
println!("识别结果: {}", text.trim());

}
六、运行效果
准备测试图像 images/test.png，然后编译运行：

cargo run -- --image images/test.png
示例输出：

识别结果: h8dX