使用 Rust 和 Leptess 构建轻量级验证码识别工具

一、引言
在验证码识别领域，主流方案多以 Python 为主，但对于追求性能、安全性与资源控制的开发者而言，Rust 是一门理想语言。本文将介绍如何使用 Rust 与 Leptess（Tesseract 的 Rust 封装）实现一个基础的验证码识别工具。

二、技术选型
技术 用途
Rust 高性能系统编程语言
Leptess Rust 封装的 Tesseract OCR 引擎
Image 图像加载与简单处理（如灰度化）
Tesseract OCR 开源 OCR 引擎，用于文字识别
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三、准备工作

1. 安装 Tesseract 引擎
   Ubuntu/Debian:

sudo apt-get install tesseract-ocr
Windows：从 https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 下载并配置环境变量。

四、创建 Rust 项目

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

[dependencies]
leptess = "0.14"
image = "0.24"
五、编写主程序
src/main.rs

use leptess::LepTess;
use std::env;
use image::{DynamicImage, GenericImageView, Luma};

fn main() {
let args: Vec = env::args().collect();
if args.len() < 2 {
eprintln!("用法: {} <image_path>", args[0]);
return;
}

let image_path = &args[1];

// 加载图像并进行简单预处理（灰度）
let img = image::open(image_path).expect("无法打开图像文件");
let gray = img.to_luma8();

// 保存预处理后的图像（可选）
let gray_path = "processed.png";
gray.save(gray_path).expect("保存图像失败");

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

lt.set_image(gray_path);
let text = lt.get_utf8_text().expect("识别失败");

println!("识别结果: {}", text.trim());

}
六、测试运行

cargo run -- ./captcha.png
输出：

识别结果: H7mP