如何制作一個Node命令行圖像識別工具

來源：懂視網責編：小采時間：2020-11-27 22:02:40

如何制作一個Node命令行圖像識別工具

如何制作一個Node命令行圖像識別工具: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 recognition cd recognition npm init -y # 安裝主依賴 yarn add images tesseract.js # 安裝工具依賴 yar

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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 recognition
cd recognition
npm 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：

request 圖片的時候要設置 encoding: null，否則返回的是亂碼

初次使用的時候需要下載訓練集，需要花點時間

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 npm
npm adduser

# 發包
npm publish --access public

# 全局安裝
npm install -g @chenng/recognition

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