Rust 和 Tesseract OCR 实现英文数字验证码识别

news/2025/1/12 23:15:04/文章来源:https://www.cnblogs.com/ocr12/p/18667589

Rust 是一门注重内存安全并具有高性能的系统编程语言。它通过并发机制和零成本抽象提供了强大的功能。我们可以利用 Rust 的库来调用 Tesseract OCR 实现验证码识别。

一、安装与配置
安装 Tesseract OCR

同样,首先要在系统中安装 Tesseract OCR。

Ubuntu(Linux):

bash

sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr
macOS:

bash
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
brew install tesseract
Windows: 下载并安装 Tesseract 的 Windows 安装包。

安装 Rust 的 Tesseract 绑定库

我们可以使用 Rust 的库 tesseract 来调用 Tesseract OCR 引擎。首先,在项目中添加 tesseract 依赖。

在 Cargo.toml 文件中添加以下依赖:

toml

[dependencies]
tesseract = "0.6.0"
设置 Rust 项目

在你的 Rust 项目中,使用以下命令创建一个新项目(如果你还没有项目的话):

bash

cargo new captcha_recognition
cd captcha_recognition
然后将 tesseract 添加到 Cargo.toml。

二、Rust 代码实现验证码识别
以下是完整的 Rust 代码,用来识别验证码中的英文数字字符:

rust

use tesseract::Tesseract;
use std::error::Error;

fn main() -> Result<(), Box> {
// 创建 Tesseract 实例
let mut tess = Tesseract::new(None, Some("eng"))?;

// 设置白名单,限制只识别字母和数字
tess.set_variable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")?;// 加载验证码图片
tess.set_image("captcha.jpg")?;// 获取识别的文本
let text = tess.get_text()?;// 输出识别结果
println!("识别结果: {}", text);Ok(())

}
三、代码解析
创建 Tesseract 实例: 我们通过 Tesseract::new(None, Some("eng")) 创建了一个 Tesseract OCR 实例,指定语言为英文(eng)。

设置字符白名单: 使用 tess.set_variable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789") 来限制 Tesseract 只识别字母和数字,减少干扰字符。

加载验证码图片: 使用 tess.set_image("captcha.jpg") 加载我们要识别的验证码图片。

提取识别结果: tess.get_text() 用来从图像中提取文本,返回识别出的验证码内容。

四、处理图像预处理
与其他语言一样,验证码图片可能包含噪声或模糊,影响识别效果。在 Rust 中,可以使用图像处理库如 image 来对图像进行预处理。

安装图像处理库:

在 Cargo.toml 中添加 image 库:

toml

[dependencies]
image = "0.24"
图像预处理:

下面是对图像进行灰度化和二值化的代码:

rust

use image::{DynamicImage, GenericImageView, Luma, LumaA};
use tesseract::Tesseract;

fn preprocess_image(image_path: &str) -> Result<DynamicImage, Box> {
// 打开图像
let img = image::open(image_path)?;

// 转换为灰度图像
let gray_img = img.to_luma8();// 将图像转换为二值化图像(0 和 255)
let binary_img = gray_img.map(|p| if p[0] > 128 { 255 } else { 0 });// 保存处理后的图像(可选)
binary_img.save("processed_captcha.png")?;// 返回处理后的图像
Ok(DynamicImage::ImageLuma8(binary_img))

}

fn main() -> Result<(), Box> {
// 预处理图像
preprocess_image("captcha.jpg")?;

// 创建 Tesseract 实例
let mut tess = Tesseract::new(None, Some("eng"))?;// 设置白名单
tess.set_variable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")?;// 加载处理后的图像
tess.set_image("processed_captcha.png")?;// 获取识别的文本
let text = tess.get_text()?;// 输出识别结果
println!("识别结果: {}", text);Ok(())

}

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