- 环境准备
1.1 安装 Rust
如果尚未安装 Rust，可以使用 Rust 官方安装工具 rustup：
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
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然后检查 Rust 版本：
rustc --version
1.2 安装 Tesseract OCR
根据操作系统安装 Tesseract：
Linux (Ubuntu)
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr libtesseract-dev
macOS (使用 Homebrew)
brew install tesseract
Windows (使用 Scoop)
scoop install tesseract
检查是否安装成功：
tesseract --version
1.3 创建 Rust 项目
cargo new rust_ocr
cd rust_ocr
1.4 添加依赖
在 Cargo.toml 文件中添加以下依赖：
[dependencies]
image = "0.24"
tesseract = "0.14"
然后运行：
cargo build
- 代码实现
在 src/main.rs 文件中编写如下代码：
use image::{GrayImage, Luma, ImageBuffer};
use tesseract::Tesseract;
use std::path::Path;
// 预处理图像
fn preprocess_image(image_path: &str, output_path: &str) -> Result<(), Box
// 加载图像
let img = image::open(image_path)?.to_luma8();
// 二值化处理（去除噪点，提高识别率）
let threshold = 128;
let binary_img: GrayImage = ImageBuffer::from_fn(img.width(), img.height(), |x, y| {if img.get_pixel(x, y)[0] > threshold {Luma([255])} else {Luma([0])}
});// 保存处理后的图像
binary_img.save(output_path)?;
Ok(())
}
// OCR 识别
fn recognize_captcha(image_path: &str) -> Result<String, Box
let text = Tesseract::new(None, "eng")?
.set_image(image_path)?
.recognize()?;
Ok(text.trim().to_string())
}
fn main() {
let input_path = "captcha.png";
let processed_path = "processed_captcha.png";
// 预处理图像
if let Err(e) = preprocess_image(input_path, processed_path) {eprintln!("图像预处理失败: {}", e);return;
}// 识别验证码
match recognize_captcha(processed_path) {Ok(text) => println!("识别出的验证码: {}", text),Err(e) => eprintln!("OCR 识别失败: {}", e),
}
}
- 代码解析
3.1 预处理验证码
fn preprocess_image(image_path: &str, output_path: &str)
加载图像并转换为灰度
二值化处理（使用固定阈值）
保存处理后的验证码
3.2 OCR 解析
fn recognize_captcha(image_path: &str)
使用 Tesseract 进行 OCR 识别
返回识别的验证码文本
- 运行程序
确保 captcha.png 存在，然后运行：
cargo run
程序会加载验证码图片，进行处理，并输出识别出的文本。
- 提高 OCR 识别率
调整 Tesseract 识别模式
let text = Tesseract::new(None, "eng")?
.set_variable("tessedit_pageseg_mode", "6")?
.set_image(image_path)?
.recognize()?;
去除噪点（可以使用 OpenCV 进行更高级的图像处理）