從 0 開始制作一個 NodeJS 命令行驗證碼識別工具。實現如下效果。
初始化項目
# 創建 recognition 項目mkdir recognitioncd recognitionnpm init -y# 安裝主依賴yarn add images tesseract.js# 安裝工具依賴yarn add chalk yargs# 可選依賴yarn add socks5-http-client
依賴說明
images ：Node.js 輕量級跨平臺圖像編碼庫，用于處理下載下來的圖片
tesseract.js ：純 JS 實現的 OCR（光學字符識別）工具，用于圖像內容識別
chalk ：讓命令行內容樣式好看
yargs ：命令行參數解析器
socks5-http-client ：SOCKS v5，用于設置代理，在需要拉取某些不能直接訪問的資源時使用， request proxy 例子
項目準備
新建 cli.js
通常命令行工具入口名字為 cli.js ，我們新建一個 cli.js 文件，并在開頭寫上：
#!/usr/bin/env node
這樣，我們告訴 *nix 系統，JavaScript 文件的解釋器應該是 /usr/bin/env node ，它查找本地安裝的 node 。
配置 bin
// package.json{ "bin": { "reg": "./cli.js" }}這樣配置完成后，別人 npm install -g @chenng/recognition 的包，就可以直接通過命令行運行了：
reg --url=https://static.chenng.cn/imgs/test_img.png
link 本地開發
我們如何能夠在本地可以使用 rec 命令呢？只需要把本項目 link 即可：
yarn link
核心邏輯
主要邏輯在 cli.js 和 recognize.js 中。這里有幾個注意點：
encoding: null，否則返回的是亂碼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(` 識別成功! 識別結果為：${chalk.green(result.text)} `); } async downloadImg() { if (!fs.existsSync(Recognize.downloadDir)) { fs.mkdirSync(Recognize.downloadDir); console.log(`創建了 ${Recognize.downloadDir} 文件夾`); } const res = await rp({ url: this.url, method: 'GET', encoding: null, }); return res.body; } recognize() { // 放大圖片，并覆蓋源文件 images(Recognize.downloadFile) .size(400) .save(Recognize.downloadFile); } }module.exports = Recognize;具體可以查看源碼倉庫： https://github.com/ringcrl/recognition
發布上線
# 新建代碼倉庫，git push# 登錄到 npmnpm adduser# 發包npm publish --access public# 全局安裝npm install -g @chenng/recognition
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持武林網。
新聞熱點
疑難解答
