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如何制作一個(gè)Node命令行圖像識(shí)別工具

 更新時(shí)間:2018年12月12日 11:12:53   作者:RingChenng  
這篇文章主要介紹了如何制作一個(gè)Node命令行圖像識(shí)別工具,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

從 0 開(kāi)始制作一個(gè) NodeJS 命令行驗(yàn)證碼識(shí)別工具。實(shí)現(xiàn)如下效果。

 

初始化項(xiàng)目

# 創(chuàng)建 recognition 項(xiàng)目
mkdir recognition
cd recognition
npm init -y

# 安裝主依賴(lài)
yarn add images tesseract.js

# 安裝工具依賴(lài)
yarn add chalk yargs

# 可選依賴(lài)
yarn add socks5-http-client

依賴(lài)說(shuō)明

images :Node.js 輕量級(jí)跨平臺(tái)圖像編碼庫(kù),用于處理下載下來(lái)的圖片

tesseract.js :純 JS 實(shí)現(xiàn)的 OCR(光學(xué)字符識(shí)別)工具,用于圖像內(nèi)容識(shí)別

chalk :讓命令行內(nèi)容樣式好看

yargs :命令行參數(shù)解析器

socks5-http-client :SOCKS v5,用于設(shè)置代理,在需要拉取某些不能直接訪問(wèn)的資源時(shí)使用, request proxy 例子

項(xiàng)目準(zhǔn)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(gè) cli.js 文件,并在開(kāi)頭寫(xiě)上:

#!/usr/bin/env node

這樣,我們告訴 *nix 系統(tǒng),JavaScript 文件的解釋器應(yīng)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(guò)命令行運(yùn)行了:

reg --url=https://static.chenng.cn/imgs/test_img.png

link 本地開(kāi)發(fā)

我們?nèi)绾文軌蛟诒镜乜梢允褂?rec 命令呢?只需要把本項(xiàng)目 link 即可:

yarn link

核心邏輯

主要邏輯在 cli.jsrecognize.js 中。這里有幾個(gè)注意點(diǎn):

  • request 圖片的時(shí)候要設(shè)置 encoding: null,否則返回的是亂碼
  • 初次使用的時(shí)候需要下載訓(xùn)練集,需要花點(diǎn)時(shí)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(shí)別成功!
   識(shí)別結(jié)果為:${chalk.green(result.text)}
  `);
 }

 async downloadImg() {
  if (!fs.existsSync(Recognize.downloadDir)) {
   fs.mkdirSync(Recognize.downloadDir);
   console.log(`創(chuàng)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(cāng)庫(kù): https://github.com/ringcrl/recognition

發(fā)布上線

# 新建代碼倉(cāng)庫(kù),git push

# 登錄到 npm
npm adduser

# 發(fā)包
npm publish --access public

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

 以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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