内容简介：Node实现验证码识别
copy了别人代码的你
最近忽然对图像识别有了兴趣，作为一个前端，当然是想用Javascript来深入研究。
先从简单的入手，识别图片验证码。图片验证码对web开发来说一点也不陌生，它是对服务器保护的一道屏障，避免了诸如暴力破解密码之类的攻击。但是，今天就是要去突破这道屏障。
现在开源的图像识别技术有很多，我在GitHub上找到了一个用Javascript实现的，相对受欢迎的框架 Tesseract.js 。
我先准备好一个简单的验证码
这个是数字字母的组合，接下来我们就用 tesseract.js 来对这个验证码进行解析。
安装
npm install --save tesseract.js
使用这个命令进行安装， --save 代表只安装到当前项目中。
使用
首先要在代码中进行引入
var tesseract = require('tesseract.js');
然后使用tesseract的recognize方法对图片进行解析。
tesseract.recognize(myImage,options) .then(function(result){ console.log(result) });
其中，myImage可以是图片file对象，或者图片的存放地址的字符串等，我们这里先用存放地址的字符串。
options则是对解析过程的个性化设置，可以设置语言等其他属性，较为重要的有 lang 属性，用来设置语言类型，英文为 eng （默认）,数字是 Math .
运行效果
下面我们来看一下实际的运行效果。
文件系统
app.js
使用node命令运行
可以看出，输出的结果是 LPGU ，验证码中的字母数字组合是 LP6U ，略有偏差，将6解析成了G。
所以，自动识别虽好，但是准确率还是需要提高。
Tesseract.js训练
tesseract.js是可以通过训练来提高准确率的，我们看一下第一次运行结束后发生了什么变化。
运行结束之后，文件系统中生成了一个 eng.traineddata 文件
这个文件，就是 tesseract 的训练文件，下次再分析的时候，会先从这个训练文件中寻找是否有匹配的结果。通过这种方式，形成它自己的大脑。
当然，我认为也可以手动的添加相同格式的文件进去，手动的扩充这个图像分析系统的智能性。
附录一
recognize 第一个参数所允许的类型：
因为 tesseract.js 既可以运行node服务器中，也可以运行再浏览器中，我们这里只提在服务器中所允许的类型
-
文件地址（string）
-
包含
PNG或JPEG类型的Buffer对象 -
imageData对象
附录二
浏览器中引入方式
<script src='https://cdn.rawgit.com/naptha/tesseract.js/1.0.10/dist/tesseract.js'></script>
使用方式同node方法
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 码农网
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