用 Rust 与 Tesseract 实现验证码图像识别

一、引言
验证码识别是图像处理与 OCR 技术的典型应用。虽然 Python 是图像处理中的主力军，但 Rust 凭借其高性能和内存安全的优势，逐渐在自动化与图像识别任务中展现出强大潜力。本文将演示如何用 Rust 调用 Tesseract OCR 完成验证码图片的识别任务。

二、技术选型
项目 内容
编程语言 Rust
OCR引擎 Tesseract
图像处理库 image
OCR绑定库 leptess（Rust 封装的 Tesseract）
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三、开发环境准备

1. 安装 Rust 工具链

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
2. 安装 Tesseract
macOS：

brew install tesseract
Ubuntu：

sudo apt install tesseract-ocr
四、创建 Rust 项目

cargo new captcha_ocr
cd captcha_ocr
在 Cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]
leptess = "0.5"
image = "0.24"
五、验证码识别代码实现
创建一个 main.rs 文件，并填入以下内容：

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

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

// 创建 Tesseract 识别器（使用英文模型）
let mut lt = LepTess::new(None, "eng").expect("创建识别器失败");

// 设置要识别的图片
lt.set_image(Path::new(image_path));

// 可选：设置字符白名单（提高验证码识别率）
lt.set_variable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789").unwrap();

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

}
六、测试验证码图像
确保当前目录下存在 captcha.png，并且图像清晰、字符可分辨，例如如下图所示（假设是四位验证码）：

图像示例：captcha.png（内容为 K7XZ）
运行项目：

cargo run
输出：

识别结果: K7XZ
七、图像预处理建议
Rust 的 image 库可用于图像灰度化或二值化，提升识别率：

use image::{GenericImageView, ImageBuffer, Luma};

fn to_grayscale(input_path: &str, output_path: &str) {
let img = image::open(input_path).expect("无法打开图像");
let gray = img.grayscale();
gray.save(output_path).expect("保存图像失败");
}
在主函数中使用：

to_grayscale("captcha.png", "processed.png");
lt.set_image(Path::new("processed.png"));