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 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
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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
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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"
  }
}
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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
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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
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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;
复制代码

具体可以查看源码仓库：github.com/ringcrl/rec…

发布上线

# 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
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博客引流

本文首发于：www.chenng.cn/post/Node-c…

制作一个Node命令行图像识别工具