用 Zig 实现英文数字验证码识别

验证码识别是自动化技术中的一个实际应用场景，尤其在爬虫、安全验证、图像处理等领域。英文数字验证码通常由混合的字母与数字构成，具有一定的干扰性和图像噪声。本篇文章将介绍如何使用 Zig 配合外部 OCR 引擎（如 Tesseract）完成英文数字验证码识别。

准备工作

由于 Zig 目前还缺少完整的图像处理与 OCR 库，我们将借助系统调用 Tesseract 完成识别逻辑，Zig 主要负责控制流程、调用外部命令、读取识别结果。

安装组件：
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
Zig 编译器：https://ziglang.org/download

Tesseract OCR：sudo apt install tesseract-ocr

实现思路

用 Zig 写程序，传入验证码图像路径。

使用 std.ChildProcess 调用 tesseract 命令识别验证码。

读取识别结果文件，输出识别的文本。

示例代码
const std = @import("std");

pub fn main() !void {
const allocator = std.heap.page_allocator;
const stdout = std.io.getStdOut().writer();

var args = std.process.args();
_ = try args.skip(); // skip program name

const img_path = args.next() orelse {
    try stdout.print("请提供验证码图像路径\n", .{});
    return;
};

const base_output = "zig_captcha_result";
const cmd = try std.fmt.allocPrint(allocator,
    "tesseract {s} {s} -l eng --oem 1 --psm 7",
    .{ img_path, base_output });

var child = std.ChildProcess.init(&[_][]const u8{ "sh", "-c", cmd }, allocator);
_ = try child.spawnAndWait();

const result_path = try std.fmt.allocPrint(allocator, "{s}.txt", .{ base_output });

var file = try std.fs.cwd().openFile(result_path, .{});
defer file.close();

const contents = try file.readToEndAlloc(allocator, 4096);
try stdout.print("识别结果: {s}\n", .{ std.mem.trim(u8, contents, " \n\r") });

}

编译与运行

保存为 captcha.zig，然后使用命令编译：

zig build-exe captcha.zig
./captcha ./captcha_image.png

确保 captcha_image.png 是目标验证码图像。