OCR （Optical Character Recognition，光學字符識別）是一種將印刷體或手寫體的字符、數(shù)字等轉化為可被計算機識別的文本的技術。在現(xiàn)代社會中，OCR 技術被廣泛應用于各個領域，如圖像處理、自動化識別、人工智能等。

Tesseract 是一款開源的 OCR 引擎，最初由 HP 實驗室開發(fā)，后被 Google 收購并開源。Tesseract 以其高精度和高速度而聞名，支持多種語言和平臺，可以用于 OCR 的各種應用場景，如文本識別、車牌識別、身份證識別等。

Rust 是一種安全、高效、并發(fā)的系統(tǒng)編程語言，其生態(tài)系統(tǒng)日趨完善，對于高性能和安全性要求較高的應用場景，Rust 語言具有很強的優(yōu)勢。

本文探討Rust調用Tesseract進行OCR相關業(yè)務實踐。

Tesseract

Tesseract 開源倉庫地址 Github 倉庫 。Tesseract特點：

• ? 高精度。Tesseract 在處理印刷體字符識別時，具有很高的精度。在一些基準測試中，Tesseract 的識別率可以達到 99% 以上。
• ? 多語言支持。Tesseract 支持多種語言，包括中文、日文、韓文、阿拉伯文等等。此外，Tesseract 還支持多種字體和字號的識別。
• ? 高性能。Tesseract 在處理大量數(shù)據(jù)時，具有很高的速度和效率。此外，Tesseract 的識別速度可以通過多線程等方式進一步提升。
• ? 易于使用。Tesseract 提供了多種接口和工具，方便用戶進行 OCR 相關的操作。

Tesseract 的安裝和使用

Tesseract 的安裝和使用非常簡單。在 Linux 系統(tǒng)上，可以使用如下命令進行安裝：

sudo apt install tesseract-ocr
sudo apt install libtesseract-dev

在 Windows 系統(tǒng)上，可以從 Tesseract 官網(wǎng)下載安裝包 點擊下載 進行安裝。

其他操作系統(tǒng)的安裝請參考官方安裝教程

Tesseract 是一個命令行程序，因此首先打開一個終端或命令提示符。該命令是這樣使用的：

tesseract imagename outputbase [-l lang] [-psm pagesegmode] [configfile...]

Tesseract 的使用也非常簡單。可以使用命令行工具 tesseract 進行 OCR 操作，如下所示：

tesseract image.png output -l eng

其中，image.png 是待識別的圖像文件，output 是輸出文件的前綴，-l eng 表示使用英文語言進行識別。

常用業(yè)務場景和用法

下面介紹一些Tesseract常見的業(yè)務場景和用法。

文本識別

文本識別是 Tesseract 最常見的應用場景之一。在 OCR 中，文本識別是最基本的功能，也是最容易實現(xiàn)的功能。在文本識別中，Tesseract 可以識別多種語言的文本，包括中文、英文、日文、韓文等等。此外，Tesseract 還可以識別多種字體和字號的文本。

下面是一個使用 Tesseract 進行文本識別的示例代碼：

use tesseract::Tesseract;

fn main() {
    let mut tess = Tesseract::new();
    tess.set_lang("eng").unwrap();
    let text = tess
        .ocr_file("image.png", None)
        .unwrap();
    println!("{}", text);
}

在上面的示例代碼中，首先創(chuàng)建了一個 Tesseract 實例，然后設置了語言為英文。接著，使用 ocr_file 方法對圖像文件進行識別，并將識別結果輸出到控制臺上。

車牌識別

車牌識別是 Tesseract 的另一個常見應用場景。在車牌識別中，Tesseract 可以識別多種車牌的類型，包括普通車牌、新能源車牌、使館車牌等等。此外，Tesseract 還可以識別車牌號碼的顏色、字體和字號等信息。

下面是一個使用 Tesseract 進行車牌識別的示例代碼：

use tesseract::Tesseract;

fn main() {
    let mut tess = Tesseract::new();
    tess.set_lang("chi_sim").unwrap();
    tess.set_variable("tessedit_char_whitelist", "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ").unwrap();
    let text = tess
        .ocr_file("car.jpg", None)
        .unwrap();
    println!("{}", text);
}

在上面的示例代碼中，首先創(chuàng)建了一個 Tesseract 實例，然后設置了語言為中文。接著，使用 set_variable 方法設置了 OCR 引擎的參數(shù)，指定了車牌號碼的字符集。最后，使用 ocr_file 方法對車牌圖像進行識別，并將識別結果輸出到控制臺上。

身份證識別

身份證識別是 Tesseract 的另一個常見應用場景。在身份證識別中，Tesseract 可以識別身份證的各個信息，包括姓名、性別、民族、出生日期、地址、身份證號碼等等。此外，Tesseract 還可以識別身份證的正反面，并對身份證照片進行校正和修剪。

下面是一個使用 Tesseract 進行身份證識別的示例代碼：

use tesseract::Tesseract;

fn main() {
    let mut tess = Tesseract::new();
    tess.set_lang("chi_sim").unwrap();
    tess.set_variable("tessedit_char_whitelist", "0123456789X").unwrap();
    let text = tess
        .ocr_file("idcard.jpg", None)
        .unwrap();
    println!("{}", text);
}

在上面的示例代碼中，首先創(chuàng)建了一個 Tesseract 實例，然后設置了語言為中文。接著，使用 set_variable 方法設置了 OCR 引擎的參數(shù)，指定了身份證號碼的字符集。最后，使用 ocr_file 方法對身份證圖像進行識別，并將識別結果輸出到控制臺上。

OCR 進階用法

除了常見的業(yè)務場景和用法之外，Tesseract 還支持一些進階用法，如下所示。

圖像預處理

圖像預處理是 OCR 中非常重要的一步。在 OCR 中，圖像預處理可以提高 OCR 的精度和速度，減少 OCR 的錯誤率。Tesseract 提供了多種圖像預處理方法，如二值化、去噪、平滑、銳化等等。

下面是一個使用 Tesseract 進行圖像預處理的示例代碼：

use tesseract::{Tesseract, Pix};

fn main() {
    let mut tess = Tesseract::new();
    tess.set_lang("eng").unwrap();
    let mut pix = Pix::from_file("image.png").unwrap();
    pix = pix.binarize(128).unwrap();
    let text = tess
        .ocr_pix(&pix, None)
        .unwrap();
    println!("{}", text);
}

在上面的示例代碼中，首先創(chuàng)建了一個 Tesseract 實例，然后設置了語言為英文。接著，使用 Pix::from_file 方法讀取圖像文件，并使用 binarize 方法進行二值化處理。最后，使用 ocr_pix 方法對處理后的圖像進行識別，并將識別結果輸出到控制臺上。

多線程處理

多線程處理是 Tesseract 的另一個進階用法。在大量數(shù)據(jù)處理時，使用多線程可以提高 OCR 的速度和效率。Tesseract 提供了多種多線程處理方法，如并行處理、分布式處理等等。

下面是一個使用 Tesseract 進行多線程處理的示例代碼：

use tesseract::{Tesseract, Pix};

fn main() {
    let mut tess = Tesseract::new();
    tess.set_lang("eng").unwrap();
    let mut pix = Pix::from_file("image.png").unwrap();
    pix = pix.binarize(128).unwrap();
    let text = tess
        .ocr_pix(&pix, Some(4))
        .unwrap();
    println!("{}", text);
}

在上面的示例代碼中，首先創(chuàng)建了一個 Tesseract 實例，然后設置了語言為英文。接著，使用 Pix::from_file 方法讀取圖像文件，并使用 binarize 方法進行二值化處理。最后，使用 ocr_pix 方法對處理后的圖像進行識別，并指定了線程數(shù)為 4。OCR 引擎會使用 4 個線程進行處理，提高 OCR 的速度和效率。

最佳實踐

在使用 Tesseract 進行 OCR 的過程中，需要注意以下幾點：

• ? 選擇正確的語言。Tesseract 支持多種語言，需要根據(jù)實際情況選擇正確的語言進行識別。
• ? 選擇正確的圖像預處理方法。圖像預處理可以提高 OCR 的精度和速度，需要根據(jù)實際情況選擇正確的圖像預處理方法。
• ? 選擇正確的字符集。在識別車牌、身份證等信息時，需要根據(jù)實際情況選擇正確的字符集。
• ? 使用多線程處理。在大量數(shù)據(jù)處理時，使用多線程可以提高 OCR 的速度和效率。

結論

本文介紹了如何使用 Rust 語言實現(xiàn) Tesseract 模塊進行 OCR，包括 Tesseract 模塊的介紹、常用業(yè)務場景和用法、OCR 進階用法、最佳實踐等等。通過學習本文，讀者可以了解 Tesseract 的基本特點和使用方法，掌握 Tesseract 在 OCR 中的常見應用場景和用法，并了解 Tesseract 的進階用法和最佳實踐。