Node实现验证码识别

栏目: 编程工具 · 发布时间: 7年前

内容简介:Node实现验证码识别

copy了别人代码的你

Node实现验证码识别

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

Node实现验证码识别

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

Node实现验证码识别

app.js

Node实现验证码识别

使用node命令运行

Node实现验证码识别

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

Node实现验证码识别

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 PNGJPEG 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

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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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