- 环境准备
1.1 安装 Rust
Rust 采用 Rustup 进行管理，可以通过以下命令安装：
bash
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
安装完成后，检查版本：
bash
rustc --version
1.2 安装 Tesseract OCR
使用 包管理器 安装 Tesseract：
macOS（Homebrew）：
bash
brew install tesseract
Ubuntu/Debian：
bash
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr libtesseract-dev
Windows（Scoop）：
bash
scoop install tesseract
安装后，检查版本：
bash
tesseract --version
1.3 创建 Rust 项目
创建 Rust 项目：
bash
cargo new rust_ocr
cd rust_ocr
然后，在 Cargo.toml 中添加依赖：
toml
[dependencies]
image = "0.24" # 处理图像
tesseract = "0.13.0" # Tesseract OCR 绑定
更新项目：
bash
cargo build
2. 代码实现：Rust 识别验证码
在 src/main.rs 编写以下代码：
rust
use image::{DynamicImage, GenericImageView, GrayImage, Luma};
use tesseract::Tesseract;
use std::fs::File;
use std::io::Write;
// 预处理图像：灰度 & 二值化
fn preprocess_image(image_path: &str, output_path: &str) -> Result<(), Box
// 加载图片
let img = image::open(image_path)?;
// 转换为灰度图
let gray = img.grayscale();// 进行二值化处理
let binarized = binarize(&gray, 128);// 保存处理后的图像
binarized.save(output_path)?;Ok(())
}
// 二值化处理
fn binarize(img: &DynamicImage, threshold: u8) -> GrayImage {
let mut binary_img = GrayImage::new(img.width(), img.height());
for (x, y, pixel) in img.pixels() {let intensity = pixel.0[0]; // 取灰度值let new_pixel = if intensity > threshold { 255 } else { 0 };binary_img.put_pixel(x, y, Luma([new_pixel]));
}binary_img
}
// OCR 识别验证码
fn recognize_captcha(image_path: &str) -> Result<String, Box
let text = Tesseract::new(None, "eng")?
.set_image(image_path)?
.get_text()?;
Ok(text.trim().to_string())
}
fn main() {
let input_image = "captcha.png"; // 原始验证码图像
let processed_image = "processed.png"; // 预处理后的图像
// 预处理图像
if let Err(e) = preprocess_image(input_image, processed_image) {eprintln!("图像预处理失败: {}", e);return;
}// OCR 识别
match recognize_captcha(processed_image) {Ok(text) => println!("识别出的验证码: {}", text),Err(e) => eprintln!("OCR 识别失败: {}", e),
}
}
3. 代码解析
3.1 图像预处理
为了提高 OCR 识别率，我们进行了图像优化：
灰度化：
rust
let gray = img.grayscale();
二值化：
rust
let new_pixel = if intensity > threshold { 255 } else { 0 };
binary_img.put_pixel(x, y, Luma([new_pixel]));
3.2 OCR 解析
使用 tesseract 进行 OCR 识别：
rust
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let text = Tesseract::new(None, "eng")?
.set_image(image_path)?
.get_text()?;
Tesseract::new(None, "eng") 创建 OCR 客户端
set_image(image_path)? 设置待识别图像
get_text()? 获取识别文本
4. 运行程序
确保 captcha.png 存在于项目目录下，然后运行：
bash
cargo run
示例输出：
makefile
识别出的验证码: 8K7TA
5. 提高 OCR 识别准确率
5.1 选择合适的 Tesseract PSM 模式
Tesseract 提供了不同的页面分割模式（PSM）。对于验证码，推荐使用 PSM 6（假设单行文本）：
rust
Tesseract::new(None, "eng")?
.set_variable("tessedit_pageseg_mode", "6")?
5.2 限制字符集
如果验证码仅包含数字和大写字母，可以设定白名单：
rust
Tesseract::new(None, "eng")?
.set_variable("tessedit_char_whitelist", "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")?
5.3 进一步图像优化
可以尝试：
去噪点（滤波）
字符分割（去除粘连字符）
6. 其他 OCR 方案
如果 Tesseract 不够精准，可以使用 深度学习 OCR：
Rust + PaddleOCR
Rust + ONNX Runtime（部署 AI 模型）
Rust + OpenCV OCR
示例（Rust 调用 Python OCR）：
rust
use std::process::Command;
let output = Command::new("python3")
.arg("ocr_script.py")
.arg("processed.png")
.output()
.expect("OCR 执行失败");
println!("识别结果: {}", String::from_utf8_lossy(&output.stdout));
Python 代码（ocr_script.py）：
python
import sys
import easyocr
reader = easyocr.Reader(['en'])
result = reader.readtext(sys.argv[1], detail=0)
print(" ".join(result))
