使用 Vala 编写验证码识别程序

1. 环境准备
   首先，我们需要确保系统中安装了 Vala 和 OpenCV。Vala 的安装可以通过以下命令来完成：

安装 Vala

bash

sudo apt install vala
安装 OpenCV OpenCV 用于图像处理，确保已经安装了相关依赖项。

bash

sudo apt-get install libopencv-dev
2. 创建验证码识别项目
我们将使用一个简单的模型进行验证码识别。此模型将在 Python 中预先训练，并导出为 ONNX 格式。在 Vala 中，我们将通过调用 Python 来使用此模型进行预测。

3. Vala 程序代码
   接下来，我们将编写 Vala 程序，处理图像并调用外部 Python 脚本进行验证码识别。

main.vala

vala

using GLib;
using Cairo;
using Gtk;
using OpenCV;

public class CaptchaRecognizer : Object {
// 图像路径
public string image_path;

// 构造函数
public CaptchaRecognizer (string image_path) {
    this.image_path = image_path;
}

// 读取图像并调用外部 Python 脚本
public string recognize_captcha () {
    try {
        // 调用 Python 脚本进行验证码识别
        Process process = new Process();
        process.spawn_async(null, 
            new string[] { "python3", "captcha_recognizer.py", this.image_path },
            null, 
            GLib.SpawnFlags.SEARCH_PATH, 
            null);

        string result = process.read_all();
        return result;
    } catch (Error e) {
        stderr.printf("Error: %s\n", e.message);
        return "Error";
    }
}

}

int main (string[] args) {
// 初始化 GTK
Gtk.init(ref args);

if (args.length < 2) {
    print("Usage: captcha_recognizer <image_path>\n");
    return 1;
}

string image_path = args[1];
CaptchaRecognizer recognizer = new CaptchaRecognizer(image_path);

// 识别验证码
string result = recognizer.recognize_captcha();
print("Captcha Result: %s\n", result);

return 0;

}
此代码会读取给定的图像路径，并调用 Python 脚本 captcha_recognizer.py 来进行识别。我们假设此 Python 脚本已经完成了验证码的预处理和识别工作。

4. Python 脚本：captcha_recognizer.py
   Vala 程序通过调用 Python 脚本来进行验证码识别。以下是一个简单的 Python 脚本，使用了 TensorFlow 或 PyTorch 来加载并运行训练好的模型。

python

import cv2
import numpy as np
import sys
import onnxruntime as ort

def load_image(image_path):
# 加载并预处理图像
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.resize(image, (105, 105))
image = np.expand_dims(image, axis=0) # 添加 batch 维度
image = np.expand_dims(image, axis=-1) # 添加通道维度
return image / 255.0

def predict_captcha(image_path):
# 加载 ONNX 模型
ort_session = ort.InferenceSession("captcha_model.onnx")

# 预处理图像
image = load_image(image_path)

# 进行预测
inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: image}
pred = ort_session.run(None, inputs)

# 获取预测结果
prediction = np.argmax(pred[0], axis=-1)
return str(prediction[0])

if name == "main":
if len(sys.argv) < 2:
print("Usage: python captcha_recognizer.py <image_path>")
sys.exit(1)
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image_path = sys.argv[1]
result = predict_captcha(image_path)
print(result)
此 Python 脚本将加载图像，进行预处理，并通过 ONNX 模型进行预测。最后，返回识别出的验证码文本。

5. 编译和运行
   编译 Vala 程序

bash

valac --pkg opencv main.vala
运行程序

bash

./captcha_recognizer ./captcha_image.png
程序会加载图像并调用 Python 脚本进行识别，最终返回识别出的验证码文本。