基于 Rust 的验证码图像识别系统设计与实现

一、背景介绍

验证码作为网络安全机制的第一道防线，其识别一直是自动化和人工智能领域的重要应用。Rust 语言以其高性能和内存安全著称，适合开发系统级的高效工具。本文将使用 Rust 语言结合 Tesseract OCR 引擎，实现一个验证码识别系统。

二、技术选型
技术 说明
Rust 编译型语言，提供内存安全保证
Tesseract 开源 OCR 引擎，支持命令行调用
image crate Rust 图像处理库
tempdir 临时文件目录管理
三、开发环境配置
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安装 Rust（推荐使用 rustup）：

curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh

安装 Tesseract（系统工具）：

Ubuntu:

sudo apt update && sudo apt install tesseract-ocr

macOS:

brew install tesseract

创建项目：

cargo new captcha_ocr_rust
cd captcha_ocr_rust

编辑 Cargo.toml 添加依赖：

[dependencies]
image = "0.24"
tempfile = "3.3"

四、核心代码实现

编辑 src/main.rs：

use image::{DynamicImage, GenericImageView, GrayImage, Luma};
use std::process::Command;
use std::fs::File;
use std::path::Path;
use tempfile::NamedTempFile;

fn preprocess_image(image_path: &str) -> std::io::Result {
let img = image::open(image_path).expect("无法打开图像");
let gray = img.to_luma8();
let mut binarized = GrayImage::new(gray.width(), gray.height());

for (x, y, pixel) in gray.enumerate_pixels() {
    let Luma([v]) = *pixel;
    binarized.put_pixel(x, y, if v < 128 { Luma([0]) } else { Luma([255]) });
}

let mut temp = NamedTempFile::new()?;
binarized.save(temp.path())?;
Ok(temp)

}

fn recognize_with_tesseract(temp_path: &Path) -> String {
let output = Command::new("tesseract")
.arg(temp_path)
.arg("stdout")
.arg("--oem")
.arg("1")
.arg("-l")
.arg("eng")
.output()
.expect("Tesseract 执行失败");

String::from_utf8_lossy(&output.stdout).trim().to_string()

}

fn main() {
let img_path = "captcha.png"; // 替换为你的验证码路径
let temp = preprocess_image(img_path).expect("图像预处理失败");
let result = recognize_with_tesseract(temp.path());
println!("识别结果：{}", result);
}

五、测试样例

放置验证码图像到项目根目录，例如 captcha.png，然后运行：

cargo run

输出示例：

识别结果：b7Kx