Rust 的验证码图像识别系统设计与实现

一、研究背景

验证码（CAPTCHA）是互联网安全中最常见的防护手段之一，用于区分人类用户与自动化程序。
近年来，随着OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）与机器学习的发展，验证码识别已成为人工智能应用中的重要方向。
本文介绍如何使用 Rust 语言 结合 OpenCV 与 Tesseract OCR 实现一个轻量、高效的验证码识别程序。

二、开发环境与依赖
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语言：Rust 1.78+

依赖库：

opencv：用于图像读取与预处理

leptonica + tesseract：用于OCR识别

系统要求：Windows/Linux/macOS 皆可

编译工具：Cargo（Rust自带构建系统）

环境准备命令：

sudo apt install libopencv-dev libtesseract-dev libleptonica-dev
cargo new captcha_ocr
cd captcha_ocr

在 Cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]
opencv = "0.88"
tesseract = "0.11"

三、系统原理

Rust版验证码识别流程如下：

图像读取与灰度化：使用OpenCV读取验证码图片并转换为灰度图。

二值化与降噪：利用阈值分割去除背景噪点。

临时文件保存：保存预处理后的图片供OCR识别。

OCR识别：通过Tesseract库读取并输出识别结果。

系统结构如下：

输入图片 → 预处理(OpenCV) → OCR识别(Tesseract) → 输出文字

四、Rust 核心实现代码
use opencv::{
core,
imgcodecs,
imgproc,
prelude:😗,
};
use tesseract::Tesseract;

fn main() -> opencv::Result<()> {
let image_path = "captcha.png";

// 1. 读取图像
let img = imgcodecs::imread(image_path, imgcodecs::IMREAD_COLOR)?;
if img.empty() {
    eprintln!("无法读取图像: {}", image_path);
    return Ok(());
}

// 2. 转为灰度图
let mut gray = Mat::default();
imgproc::cvt_color(&img, &mut gray, imgproc::COLOR_BGR2GRAY, 0)?;

// 3. 二值化
let mut bin = Mat::default();
imgproc::threshold(&gray, &mut bin, 0.0, 255.0, imgproc::THRESH_BINARY | imgproc::THRESH_OTSU)?;

// 4. 保存临时图片
imgcodecs::imwrite("temp.png", &bin, &core::Vector::new())?;

// 5. 调用Tesseract OCR识别
let mut tess = Tesseract::new(None, Some("eng")).unwrap();
tess.set_image("temp.png").unwrap();
let text = tess.get_text().unwrap();

println!("识别结果: {}", text.trim());
Ok(())

}

五、编译与运行

编译：

cargo build --release

运行：

./target/release/captcha_ocr

示例输出：

识别结果: 9XBC