使用 Rust 解析验证码（结合 Tesseract OCR）

1. 环境准备
   1.1 安装 Rust
   更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
   如果尚未安装 Rust，可以使用官方推荐的 rustup 进行安装：

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

然后检查 Rust 版本：

rustc --version

1.2 安装 Tesseract OCR
macOS（Homebrew 安装）
brew install tesseract

Linux（Ubuntu 示例）
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr -y

Windows

Windows 用户可以从 Tesseract 官方 GitHub
下载并安装 Tesseract，并配置环境变量。

检查 Tesseract 是否安装成功：

tesseract --version

1.3 创建 Rust 项目

创建一个新的 Rust 项目：

cargo new rust_ocr
cd rust_ocr

然后，在 Cargo.toml 中添加 Tesseract 相关依赖：

[dependencies]
tesseract = "0.13"
image = "0.24"

运行：

cargo build

2. 代码实现

编辑 src/main.rs，写入以下代码：

use std::fs::File;
use std::path::Path;
use image::{GrayImage, Luma, DynamicImage, GenericImageView};
use tesseract::Tesseract;

fn preprocess_image(input_path: &str, output_path: &str) {
let img = image::open(input_path).expect("无法打开图片");

// 转换为灰度图像
let gray_img = img.into_luma8();

// 二值化处理
let mut binary_img = gray_img.clone();
for pixel in binary_img.pixels_mut() {
    if pixel[0] > 128 {
        *pixel = Luma([255]); // 白色
    } else {
        *pixel = Luma([0]);   // 黑色
    }
}

// 保存处理后的图像
binary_img.save(output_path).expect("无法保存处理后的图像");

}

fn recognize_captcha(image_path: &str) -> String {
let mut tess = Tesseract::new(None, "eng").expect("无法初始化 Tesseract");
tess.set_image(image_path);
tess.set_variable("tessedit_pageseg_mode", "6").unwrap(); // PSM 6 适用于验证码
tess.recognize().expect("OCR 识别失败");
tess.get_text().unwrap_or_else(|_| "识别失败".to_string())
}

fn main() {
let input_image = "captcha.png"; // 你的验证码图片路径
let processed_image = "processed_captcha.png";

// 预处理验证码图像
preprocess_image(input_image, processed_image);

// OCR 识别
let result = recognize_captcha(processed_image);
println!("识别出的验证码: {}", result);

}

3. 代码解析
   3.1 图像预处理

为了提高 OCR 识别率，我们对验证码进行了优化：

转换为灰度图像：

let gray_img = img.into_luma8();

二值化处理（增强对比度）：

for pixel in binary_img.pixels_mut() {
if pixel[0] > 128 {
*pixel = Luma([255]); // 白色
} else {
*pixel = Luma([0]); // 黑色
}
}

保存处理后的图像：

binary_img.save(output_path).expect("无法保存处理后的图像");

3.2 OCR 解析

初始化 Tesseract OCR：

let mut tess = Tesseract::new(None, "eng").expect("无法初始化 Tesseract");

设置 OCR 识别模式（PSM 6 适用于验证码）：

tess.set_variable("tessedit_pageseg_mode", "6").unwrap();

加载验证码图像并执行 OCR 识别：

tess.set_image(image_path);
tess.recognize().expect("OCR 识别失败");

获取识别结果：

tess.get_text().unwrap_or_else(|_| "识别失败".to_string())

4. 运行程序

确保 captcha.png 存在于项目目录，然后运行：

cargo run

示例输出：

识别出的验证码: X9GH5

5. 提高 OCR 识别率
   5.1 选择合适的 PSM 模式

Tesseract 提供了不同的页面分割模式：

tess.set_variable("tessedit_pageseg_mode", "10").unwrap(); // 识别单个字符

PSM 6：假设是单行文本（默认推荐）

PSM 7：只检测单个文本行

PSM 10：单个字符模式（适用于单字符验证码）

5.2 只识别特定字符

如果验证码仅包含字母和数字：

tess.set_variable("tessedit_char_whitelist", "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ").unwrap();

5.3 进一步优化

降噪处理：可以使用 OpenCV for Rust 进行去噪优化

字符分割：如果验证码字符粘连，可尝试 OpenCV 进行字符分割

使用深度学习：如果 Tesseract 不能满足需求，可以结合 Rust TensorFlow 或 PyTorch Rust 进行训练，提高验证码识别成功率