用 Rust 结合 Tesseract OCR 解析验证码

1. 环境准备
   1.1 安装 Rust

Rust 可以通过 Rust 官方网站
下载并安装，或者使用 rustup：

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
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然后检查安装是否成功：

rustc --version

1.2 安装 Tesseract OCR
Windows

从 Tesseract GitHub
下载并安装。

Linux（Ubuntu）
sudo apt install tesseract-ocr

macOS（Homebrew）
brew install tesseract

安装完成后，检查是否成功安装：

tesseract --version

1.3 创建 Rust 项目

使用 Cargo 创建 Rust 项目：

cargo new captcha_reader
cd captcha_reader

在 Cargo.toml 文件中添加 Tesseract 依赖：

[dependencies]
leptess = "0.14" # Rust 的 Tesseract OCR 绑定库
image = "0.24" # 处理图像的库

2. 代码实现

在 src/main.rs 文件中写入以下代码：

use leptess::LepTess;
use std::path::Path;

fn main() {
let image_path = "captcha.png"; // 替换为你的验证码图片路径

// 创建 Tesseract OCR 客户端
let mut ocr = LepTess::new(None, "eng").expect("无法初始化 Tesseract");

// 设定要识别的图像
ocr.set_image(Path::new(image_path));

// 进行 OCR 识别
match ocr.get_utf8_text() {
    Ok(text) => println!("识别出的验证码: {}", text.trim()),
    Err(e) => eprintln!("OCR 识别失败: {}", e),
}

}

3. 代码解析
   3.1 读取图像并调用 Tesseract
   let mut ocr = LepTess::new(None, "eng").expect("无法初始化 Tesseract");

LepTess::new(None, "eng") 用于创建 OCR 识别实例，默认使用英语训练数据。

3.2 设定图像并进行识别
ocr.set_image(Path::new(image_path));

指定待识别的验证码图片。

ocr.get_utf8_text()

进行 OCR 识别并返回文本结果。

4. 运行程序

确保 captcha.png 存在于项目目录下，然后运行：

cargo run

示例输出：

识别出的验证码: X7G9H

5. 提高 OCR 识别率
   5.1 使用不同的 Tesseract PSM 模式
   ocr.set_variable("tessedit_pageseg_mode", "6").unwrap();

PSM 6 适用于验证码识别，提高准确率。

5.2 限制识别字符集
ocr.set_variable("tessedit_char_whitelist", "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ").unwrap();

让 Tesseract 只识别数字和大写字母，提高精确度。