使用 Rust 进行验证码识别：结合 Tesseract OCR 进行文本解析

news/2025/10/29 23:29:01/文章来源:https://www.cnblogs.com/ocr12/p/19175609

环境准备
1.1 安装 Rust

如果尚未安装 Rust，可使用 Rust 官方安装工具
：更多内容访问ttocr.com或联系1436423940

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

安装完成后，检查 Rust 版本：

rustc --version

1.2 安装 Tesseract OCR
Windows

从 Tesseract GitHub
下载并安装。安装完成后，将 tesseract.exe 目录添加到环境变量。

Linux（Ubuntu）
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr libtesseract-dev

macOS（Homebrew）
brew install tesseract

安装完成后，检查 Tesseract 是否安装成功：

tesseract --version

1.3 在 Rust 项目中引入 OCR 依赖

创建 Rust 项目：

cargo new captcha_reader
cd captcha_reader

编辑 Cargo.toml，添加以下依赖：

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

Rust 代码实现

在 src/main.rs 中写入以下代码：

use leptess::{LepTess, Variables};
use image::{DynamicImage, GenericImageView, Luma, imageops::grayscale};
use std::fs::File;
use std::io::BufWriter;

fn preprocess_image(input_path: &str, output_path: &str) {
let img = image::open(input_path).expect("无法打开图像文件");

// 转换为灰度图像
let gray_img = grayscale(&img);// 二值化处理（简单阈值）
let threshold = 128;
let binary_img = gray_img.map_pixels(|_, _, p| {if p[0] > threshold { Luma([255]) } else { Luma([0]) }
});// 保存处理后的图像
let output_file = File::create(output_path).expect("无法创建输出文件");
let writer = BufWriter::new(output_file);
binary_img.save(writer, image::ImageFormat::Png).expect("保存图像失败");

}

fn recognize_captcha(image_path: &str) -> String {
let mut tess = LepTess::new(Some("/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata"), "eng").expect("无法初始化 Tesseract");
tess.set_image(image_path);
tess.recognize().expect("OCR 识别失败");
tess.get_text().unwrap_or_else(|_| "识别失败".to_string()).trim().to_string()
}

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

// 预处理图像
preprocess_image(input_path, processed_path);// OCR 识别
let result = recognize_captcha(processed_path);
println!("识别出的验证码: {}", result);

}

代码解析
3.1 图像预处理

为了提高 OCR 识别率，我们进行以下优化：

转换为灰度图像，去除颜色干扰：

let gray_img = grayscale(&img);

二值化处理，增强对比度：

let threshold = 128;
let binary_img = gray_img.map_pixels(|_, _, p| {
if p[0] > threshold { Luma([255]) } else { Luma([0]) }
});

保存处理后的图像：

let output_file = File::create(output_path).expect("无法创建输出文件");
let writer = BufWriter::new(output_file);
binary_img.save(writer, image::ImageFormat::Png).expect("保存图像失败");

3.2 OCR 识别

初始化 Tesseract OCR：

let mut tess = LepTess::new(Some("/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata"), "eng").expect("无法初始化 Tesseract");

加载图像并执行 OCR：

tess.set_image(image_path);
tess.recognize().expect("OCR 识别失败");
tess.get_text().unwrap_or_else(|_| "识别失败".to_string()).trim().to_string()