基于 Rust 与 Tesseract 的验证码识别工具开发

一、项目简介
验证码识别是 OCR（Optical Character Recognition）的一个实际应用场景。Rust 语言凭借其出色的性能与安全性，越来越多地被用于系统工具和自动化任务中。本文介绍如何使用 Rust 和 tesseract crate 构建一个简单的验证码识别工具。

二、开发环境准备

1. 安装 Rust 环境

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

rustc --version
cargo --version
2. 安装 Tesseract OCR
Ubuntu: sudo apt install tesseract-ocr

macOS: brew install tesseract

Windows: 下载并配置环境变量：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

三、新建项目

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

[dependencies]
tesseract = "0.6"
四、编写识别逻辑
编辑 src/main.rs：

use tesseract::Tesseract;

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

let result = Tesseract::new(None, Some("eng"))
    .and_then(|mut tess| {
        tess.set_image(image_path)?;
        tess.get_text()
    });

match result {
    Ok(text) => println!("识别结果: {}", text.trim()),
    Err(e) => eprintln!("识别失败: {:?}", e),
}

}
注意：tesseract crate 是对 Tesseract C API 的绑定，因此系统必须先安装 Tesseract。

五、运行项目
确保目录下有一个名为 captcha.png 的验证码图片，运行：

cargo run
输出示例：

识别结果: 7HKX
六、加入图像预处理（可选）
Rust 本身不内置图像处理能力，推荐借助 image crate 或调用外部命令（如 ImageMagick）进行预处理：

convert captcha.png -threshold 50% processed.png
然后将 processed.png 用于识别。

七、封装为命令行工具
使用 clap 创建一个 CLI 工具，识别任意输入图片：

在 Cargo.toml 添加：

clap = { version = "4", features = ["derive"] }
更新 main.rs：

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

/// 简单验证码识别工具

[derive(Parser)]

struct Args {
/// 要识别的图片路径
#[arg(short, long)]
image: String,
}

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

let result = Tesseract::new(None, Some("eng"))
    .and_then(|mut tess| {
        tess.set_image(&args.image)?;
        tess.get_text()
    });

match result {
    Ok(text) => println!("识别结果: {}", text.trim()),
    Err(e) => eprintln!("识别失败: {:?}", e),
}

}
运行方式：

cargo run -- --image mycode.png