- 环境准备
1.1 安装 Rust
如果尚未安装 Rust，可以使用 rustup 进行安装：
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
然后检查安装是否成功：
rustc --version
1.2 安装 Tesseract OCR
在不同操作系统上安装 Tesseract：
Linux（Ubuntu/Debian）：
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr libtesseract-dev
macOS（使用 Homebrew）：
brew install tesseract
Windows： 从 Tesseract 官方 GitHub 下载并安装。
然后，检查安装是否成功：
tesseract --version
1.3 添加 Rust OCR 依赖
在 Cargo.toml 中添加 tesseract-rs 依赖：
[dependencies]
tesseract = "0.7"
image = "0.24"
2. 代码实现
在 src/main.rs 中编写如下代码：
use image::{DynamicImage, GrayImage, Luma, imageops::FilterType};
use tesseract::Tesseract;
use std::path::Path;
/// 预处理图像（灰度化 + 二值化）
fn preprocess_image(image_path: &str) -> GrayImage {
let img = image::open(image_path).expect("无法打开图像文件");
// 转换为灰度图像
let gray = img.to_luma8();// 二值化处理（阈值设定为 128）
let binary = gray.map(|p| {if p[0] > 128 {Luma([255]) // 白色} else {Luma([0]) // 黑色}
});binary
}
/// 进行 OCR 识别
fn recognize_text(image_path: &str) -> String {
let processed_image = preprocess_image(image_path);
// 保存处理后的图像（可选）
let output_path = "processed_captcha.png";
processed_image.save(output_path).expect("无法保存图像");// 使用 Tesseract 进行 OCR 解析
let text = Tesseract::new(None, "eng").unwrap().set_image(output_path).recognize().unwrap();text
}
fn main() {
let image_path = "captcha.png"; // 你的验证码图像
let result = recognize_text(image_path);
println!("识别出的验证码: {}", result.trim());
}
3. 代码解析
3.1 预处理图像
灰度化：
let gray = img.to_luma8();
这将彩色图像转换为灰度图，去除颜色干扰。
二值化：
let binary = gray.map(|p| {
if p[0] > 128 {
Luma([255]) // 白色
} else {
Luma([0]) // 黑色
}
});
设置阈值（128），增强字符对比度，提高识别率。
3.2 OCR 解析
加载 Tesseract OCR：
let text = Tesseract::new(None, "eng")
这里我们设定 OCR 语言为 eng（英语）。
设定要识别的图像：
.set_image(output_path)
执行 OCR 解析：
.recognize()
识别图像中的文本，并返回结果。
- 运行 OCR 识别
确保 captcha.png 存在于项目目录中，然后运行：
cargo run
你将在终端看到验证码的识别结果。
- 提高 OCR 识别率
5.1 选择合适的 PSM 模式
Tesseract 提供不同的 页面分割模式（PSM），针对验证码推荐使用 PSM 6（假设单行文本）：
let text = Tesseract::new(None, "eng")
.unwrap()
.set_image(output_path)
.set_variable("tessedit_pageseg_mode", "6") // PSM 6
.recognize()
.unwrap();
5.2 进一步优化
去除噪点（可使用 OpenCV 进行形态学处理）
使用 Tesseract 训练数据（针对验证码字体训练模型）
字符分割（如果验证码字符粘连，可以进行字符拆分）
