1. 环境准备
1.1 安装 Rust
Rust 可以通过 rustup 进行安装：
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
安装完成后，检查是否安装成功：
rustc --version
1.2 安装 Tesseract OCR
在 Linux/macOS 上，可以使用包管理器安装：
# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr libtesseract-dev
# macOS
brew install tesseract
验证安装：
tesseract --version
1.3 创建 Rust 项目
初始化 Rust 项目：
cargo new rust_ocr
cd rust_ocr
在 Cargo.toml 添加以下依赖：
[dependencies]
tesseract = "0.8"
image = "0.24" # 用于图像预处理
2. 代码实现
编辑 src/main.rs，编写如下代码：
use tesseract::Tesseract;
use image::{GrayImage, Luma, open};
fn preprocess_image(image_path: &str) -> GrayImage {
let img = open(image_path).expect("无法打开图片").into_luma8();
// 进行二值化处理
let threshold = 128;
let binary_img = img.map(|pixel| {
if pixel[0] > threshold {
Luma([255]) // 白色
} else {
Luma([0]) // 黑色
}
});
binary_img
}
fn recognize_captcha(image_path: &str) -> String {
let processed_image = preprocess_image(image_path);
let output_path = "processed_captcha.png";
processed_image.save(output_path).expect("无法保存处理后的图像");
let mut ocr = Tesseract::new(None, "eng").expect("无法初始化 Tesseract");
ocr.set_image(output_path);
let text = ocr.get_text().expect("OCR 识别失败");
text.trim().to_string()
}
fn main() {
let image_path = "captcha.png";
let result = recognize_captcha(image_path);
println!("识别出的验证码: {}", result);
}
3. 代码解析
3.1 预处理验证码
fn preprocess_image(image_path: &str) -> GrayImage
转换为灰度图像 into_luma8()
二值化处理：将像素值低于 128 的设为黑色，其他设为白色。
3.2 OCR 解析
let mut ocr = Tesseract::new(None, "eng").expect("无法初始化 Tesseract");
初始化 Tesseract
设定 OCR 语言 eng
调用 get_text() 获取识别结果
3.3 运行 OCR 解析
let result = recognize_captcha(image_path);
println!("识别出的验证码: {}", result);
调用 recognize_captcha() 进行识别。
4. 运行程序
确保 captcha.png 存在于项目目录下，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。
5. 提高 OCR 识别率
5.1 调整 Tesseract 参数
可以调整 PSM 模式，提高识别准确率：
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
ocr.set_variable("tessedit_pageseg_mode", "6").unwrap();
适用于验证码等单行文本解析。
5.2 进一步优化
去除噪点：可使用 imageproc 进行高斯模糊处理
字符分割：如果验证码字符粘连，可使用 OpenCV 进行分割