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

# 创建 recognition 项目mkdir recognitioncd recognitionnpm 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：

#!/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

// 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：

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：

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

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

# 新建代码仓库，git push# 登录到 npmnpm adduser# 发包npm publish --access public# 全局安装npm install -g @chenng/recognition

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。