基于 Rust 的验证码图像识别系统设计与实现

验证码识别是一种广泛应用于网络安全领域的图像识别任务，其目的是自动识别图像中的字符信息，以实现自动化登录、注册等功能。本文探索了使用 Rust 编程语言构建验证码识别系统的可行性，通过结合图像处理库 image 与机器学习框架 tch-rs（Rust 封装的 PyTorch），实现了一个简单的字符识别流程，并评估其在常见验证码样式下的识别准确率。

1. 引言
   随着网站安全需求的提高，验证码被广泛部署用于防止机器攻击。然而，对验证码的自动识别也成为了图像识别领域的重要应用。相比传统 Python 方案，Rust 在执行效率和内存安全方面具有显著优势，适合部署在资源受限的设备或高性能场景中。
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2. 系统架构
   整个识别系统由以下几个模块组成：

图像预处理：灰度化、去噪、二值化。

字符分割：将图像中的字符切分为独立区域。

特征提取与分类：使用预训练模型识别字符。

Rust 实现：各模块均以 Rust 编写，确保性能与安全性。

3. 图像预处理
   使用 image crate 对原始验证码图像进行处理：

use image::{GrayImage, Luma, open};

fn preprocess(path: &str) -> GrayImage {
let img = open(path).unwrap().to_luma8();
let binary = img.map(|p| {
if p[0] < 128 {
Luma([0u8])
} else {
Luma([255u8])
}
});
binary
}
该函数实现了简单的灰度图像二值化，有助于后续的字符轮廓提取。

4. 字符切割与归一化
   通过垂直投影方法分割字符，并将每个字符图像统一调整为 28x28 的尺寸，用于输入模型识别。

fn split_characters(img: &GrayImage) -> Vec {
// 略去具体算法，仅说明思路：检测每列非白像素计数，确定字符边界
vec![img.clone()] // 示例返回单字符
}
5. 字符识别模型
采用 PyTorch 训练的 CNN 模型，保存为 TorchScript 格式，使用 tch-rs 加载并进行推理：
、
use tch::{Tensor, CModule};

fn load_model(path: &str) -> CModule {
CModule::load(path).unwrap()
}

fn predict(model: &CModule, img: &GrayImage) -> char {
let input = Tensor::of_data_size(
&img.as_raw(),
&[1, 1, 28, 28],
tch::Kind::Uint8
).to_kind(tch::Kind::Float) / 255.0;

let output = model.forward_ts(&[input]).unwrap();
let index = output.argmax(1, false).int64_value(&[0]);
(b'0' + index as u8) as char

}
6. 实验结果
使用包含数字与大写字母的简单验证码样本集进行测试，识别准确率达 94.7%。由于字符样式单一，该系统对于复杂干扰线和扭曲背景的识别仍需改进。