从 0 开始制作一个 NodeJS 命令行验证码识别工具。实现如下效果。
初始化项目
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# 创建 recognition 项目
mkdir recognition
cd recognition
npm init -y
# 安装主依赖
yarn add images tesseract.js
# 安装工具依赖
yarn add chalk yargs
# 可选依赖
yarn add socks5-http-client
依赖说明
images：Node.js 轻量级跨平台图像编码库，用于处理下载下来的图片
tesseract.js：纯 JS 实现的 OCR（光学字符识别）工具，用于图像内容识别
chalk：让命令行内容样式好看
yargs：命令行参数解析器
socks5-http-client：SOCKS v5，用于设置代理，在需要拉取某些不能直接访问的资源时使用，request proxy 例子
项目准备
新建 cli.js
通常命令行工具入口名字为 cli.js，我们新建一个 cli.js 文件，并在开头写上：
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#!/usr/bin/env node
这样，我们告诉 *nix 系统，JavaScript 文件的解释器应该是 /usr/bin/env node，它查找本地安装的 node。
配置 bin
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// package.json
{
"bin": {
"reg": "./cli.js"
}
}
这样配置完成后，别人 npm install -g @chenng/recognition 的包，就可以直接通过命令行运行了：
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reg --url=https://static.chenng.cn/imgs/test_img.png
link 本地开发
我们如何能够在本地可以使用 rec 命令呢？只需要把本项目 link 即可：
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yarn link
核心逻辑
主要逻辑在 cli.js 和 recognize.js 中。这里有几个注意点：
- request 图片的时候要设置
encoding: null，否则返回的是乱码 - 初次使用的时候需要下载训练集，需要花点时间
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const Tesseract = require("tesseract.js");
const images = require("images");
const requset = require("request");
const fs = require("fs");
const { promisify } = require("util");
const chalk = require("chalk");
const writeFile = promisify(fs.writeFile);
const rp = promisify(requset);
class Recognize {
constructor(url) {
Recognize.downloadDir = `${__dirname}/dist/`;
Recognize.downloadFile = `${__dirname}/dist/temp.png`;
this.url = url;
this.start();
}
async start() {
const data = await this.downloadImg();
await writeFile(Recognize.downloadFile, data);
this.recognize();
const result = await Tesseract.recognize(Recognize.downloadFile, {
lang: "eng",
tessedit_char_blacklist:
"abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ",
});
console.log(`
识别成功!
识别结果为：${chalk.green(result.text)}
`);
}
async downloadImg() {
if (!fs.existsSync(Recognize.downloadDir)) {
fs.mkdirSync(Recognize.downloadDir);
console.log(`创建了 ${Recognize.downloadDir} 文件夹`);
}
const res = await rp({
url: this.url,
method: "GET",
encoding: null,
});
return res.body;
}
recognize() {
// 放大图片，并覆盖源文件
images(Recognize.downloadFile).size(400).save(Recognize.downloadFile);
}
}
module.exports = Recognize;
具体可以查看源码仓库：https://github.com/ringcrl/recognition
发布上线
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# 新建代码仓库，git push
# 登录到 npm
npm adduser
# 发包
npm publish --access public
# 全局安装
npm install -g @chenng/recognition