项目说明

本仓库提供一个基于 TypeScript 的命令行工具，用于识别带有双条干扰线的四位数字验证码。默认情况下，train/ 目录用于训练，valid/ 目录用于验证。程序运行时会读取两类数据：训练集中的文件名提供监督标签，用于即时训练一个轻量级分类模型；验证集则用来衡量泛化效果并输出详细结果。

环境要求

Node.js 18 及以上版本（开发环境使用的是 Node.js v22）
已安装的系统依赖：sharp 依赖 libvips，macOS / Linux 上安装该库后方可正常编译

第一次运行前请确认项目目录下已执行：

npm install

该命令会安装以下主要依赖：

tesseract.js：用于对比基准识别效果（未经过干扰线处理时的识别结果）。
sharp：完成灰度化、归一化、阈值化、裁剪与缩放等图像预处理。
ts-node / typescript：支持直接运行 TypeScript 源代码。

快速开始

默认使用 train/ 训练，并在 valid/ 上验证：

npm run ocr

如需指定数据集，可使用如下方式：

# 指定训练与验证目录
npm run ocr -- ./my-train ./my-valid

# 仅指定验证目录（训练仍使用默认 train/）
npm run ocr -- ./my-valid

当仅提供一个自定义路径且该路径缺少标签（文件名不含四位数字）时，脚本会把它视作新的验证目录，同时保留默认训练集。命令执行结束后，终端会分别输出训练集与验证集的准确率、逐文件预测，以及 Tesseract.js 的识别结果以供对比。

工具工作流程

扫描数据集
按目录读取所有扩展名为 .png、.jpg、.jpeg、.bmp 的图片文件。文件名中的连续四位数字作为标签，若文件名缺少四位数字，则只生成预测，不计入准确率。
图像预处理
- 使用 sharp 将图片 resize 到固定高度（120px），保持纵横比。
- 转换为灰度图并做 normalize。
- 应用固定阈值生成二值化掩膜，用于定位数字区域与干扰线。
分割四个数字
- 统计每列、每行的黑色像素数量，找出真正包含数字墨迹的区域，并裁掉纯白边缘。
- 由于图片始终包含四个数字，横向等分为四段，再根据列统计结果向内收缩，确保裁剪框贴近数字并尽量避开干扰线。
- 对每个数字区域加入细小的边缘留白，并缩放到 20×20 像素，形成 400 维的浮点特征向量（像素值归一化到 0~1，黑色越接近 1）。
模型训练
- 所有数字特征与文件名标签构成训练集。
- 使用自实现的多分类 softmax（逻辑回归）模型，采用随机顺序的批量梯度下降，训练 1000 个 epoch。由于数据量小且特征维度低，训练耗时通常不足 1 秒。
验证码识别与验证
- 使用训练后的权重分别对训练集和验证集的四位数字进行推断。
- 根据标签统计准确率，并输出每张图片的预测详情。
- 同时调用一次 Tesseract.js（未做特别预处理），记录其识别文本，方便与自训练模型对比。

目录结构

├── package.json        npm 配置，包含运行脚本与依赖
├── tsconfig.json       TypeScript 编译配置
├── src/
│   └── ocr.ts          主程序：预处理、分割、训练、验证逻辑均在此
├── train/              训练用验证码图片，文件名即标签
├── valid/              验证用验证码图片，文件名即标签
└── README.md           项目说明（本文档）

识别策略说明

利用文件名作为监督信号：图片标签直接来自于文件名，不需要额外的标注文件，便于扩充数据集。
干扰线处理方式：不是直接删除干扰线，而是通过对列/行墨迹统计裁剪出真正的数字区域。由于干扰线位置基本固定，且覆盖面积较窄，裁剪后得到的数字基本没有残留干扰线。
模型为何选择 Softmax：数据量为几十张，模型复杂度越低越稳定。逻辑回归 + 400 维像素特征即可达到 100% 训练准确率，且推理速度极快。
Tesseract.js 调用：保留这一步仅为记录传统 OCR 在原始图片上的表现，可作为质量对比或回归基线。

常见问题

问题	解决方案
运行时报 `Module not found: sharp` 或安装 `sharp` 失败	确认系统已安装 libvips。macOS 可使用 `brew install vips`，Linux 可通过发行版包管理器安装。
输出中 `predicted` 与 `expected` 均为空	检查文件名是否包含连续四位数字，脚本只会对这样的文件进行训练和验证。
想要保存训练结果以复用	当前数据集较小，每次训练耗时极短，如仍需持久化，可修改 `trainSoftmax` 在训练结束后将 `weights` 序列化为 JSON 文件，下次运行直接加载。
新增图片后识别出错	确保新图片尺寸和干扰线位置与现有样本一致；若差异较大，可能需要调整 `TARGET_HEIGHT` 或阈值等参数。

扩展方向

如果干扰线形态发生变化、或字体有明显差异，可进一步加入自定义去噪步骤，例如基于曲线拟合的线条擦除或使用形态学操作。
若数据集显著扩大，可以将 softmax 替换为轻量级的卷积神经网络（可基于 TensorFlow.js），但在当前数据规模下并非必要。
可以增加命令行参数，用于切换阈值、输出预测概率、导出训练权重等。

反馈

如需调整识别策略或扩展功能，可在 src/ocr.ts 中直接修改对应逻辑。代码整体结构保持模块化：数据加载 → 特征提取 → 训练 → 推理，便于在任一步骤插入新的处理流程。

5.8 KiB Raw Blame History Unescape Escape