feat: initial commit - Go + CGO captcha recognition service
Features: - Go + CGO ONNX/OpenCV wrapper for high performance - SQLite (default) / MySQL database support - Optional Redis caching - JWT authentication system - Multiple captcha recognition APIs: - OCR text recognition - Slider captcha matching - Image similarity comparison - Rotation captcha detection - Object detection - React frontend with install wizard - Docker and docker-compose support - Gitea CI/CD pipeline Project structure: - cmd/server: Main entry point - internal/: Core business logic - pkg/onnx: ONNX Runtime CGO wrapper - pkg/opencv: OpenCV CGO wrapper - web/: React frontend - deploy/: Deployment configs - scripts/: Utility scripts
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,178 @@
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#include <opencv2/opencv.hpp>
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#include <opencv2/imgproc.hpp>
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#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
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#include <vector>
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#include <string>
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#include <cstring>
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static std::string last_error;
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extern "C" {
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// 图像解码
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Image* cv_imdecode(const unsigned char* buf, size_t size) {
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try {
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std::vector<unsigned char> data(buf, buf + size);
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cv::Mat mat = cv::imdecode(data, cv::IMREAD_COLOR);
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if (mat.empty()) {
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last_error = "无法解码图像";
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return nullptr;
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}
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Image* img = new Image();
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img->width = mat.cols;
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img->height = mat.rows;
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img->channels = mat.channels();
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size_t data_size = mat.total() * mat.elemSize();
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img->data = (unsigned char*)malloc(data_size);
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memcpy(img->data, mat.data, data_size);
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return img;
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} catch (const std::exception& e) {
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last_error = e.what();
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return nullptr;
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}
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}
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// 释放图像
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void cv_image_free(Image* img) {
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if (img) {
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if (img->data) {
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free(img->data);
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}
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delete img;
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}
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}
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// 滑块缺口匹配
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int cv_slider_match(const Image* target, const Image* background, int* out_x) {
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try {
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cv::Mat target_mat(target->height, target->width, CV_8UC3, target->data);
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cv::Mat bg_mat(background->height, background->width, CV_8UC3, background->data);
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cv::Mat target_gray, bg_gray;
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cv::cvtColor(target_mat, target_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
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cv::cvtColor(bg_mat, bg_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
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// 模板匹配
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cv::Mat result;
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cv::matchTemplate(bg_gray, target_gray, result, cv::TM_CCOEFF_NORMED);
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double min_val, max_val;
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cv::Point min_loc, max_loc;
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cv::minMaxLoc(result, &min_val, &max_val, &min_loc, &max_loc);
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*out_x = max_loc.x;
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return 0;
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} catch (const std::exception& e) {
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last_error = e.what();
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return -1;
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}
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}
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// 阴影滑块匹配
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int cv_slider_comparison(const Image* target, const Image* background, int* out_x) {
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try {
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cv::Mat target_mat(target->height, target->width, CV_8UC3, target->data);
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||||
cv::Mat bg_mat(background->height, background->width, CV_8UC3, background->data);
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// 转灰度
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cv::Mat target_gray, bg_gray;
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cv::cvtColor(target_mat, target_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
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||||
cv::cvtColor(bg_mat, bg_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
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// Canny 边缘检测
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cv::Mat target_edges, bg_edges;
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||||
cv::Canny(target_gray, target_edges, 50, 150);
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cv::Canny(bg_gray, bg_edges, 50, 150);
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// 模板匹配
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cv::Mat result;
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cv::matchTemplate(bg_edges, target_edges, result, cv::TM_CCOEFF_NORMED);
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||||
double min_val, max_val;
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||||
cv::Point min_loc, max_loc;
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||||
cv::minMaxLoc(result, &min_val, &max_val, &min_loc, &max_loc);
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||||
*out_x = max_loc.x;
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return 0;
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} catch (const std::exception& e) {
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last_error = e.what();
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return -1;
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}
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}
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// 检测旋转角度
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float cv_detect_rotation(const Image* img) {
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try {
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cv::Mat mat(img->height, img->width, CV_8UC3, img->data);
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// 转灰度
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cv::Mat gray;
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cv::cvtColor(mat, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
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// 使用霍夫圆变换检测圆心
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cv::Mat blurred;
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cv::GaussianBlur(gray, blurred, cv::Size(5, 5), 0);
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std::vector<cv::Vec3f> circles;
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cv::HoughCircles(blurred, circles, cv::HOUGH_GRADIENT, 1,
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blurred.rows / 8, 100, 30, 0, 0);
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if (circles.empty()) {
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return 0.0f;
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}
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// 简化处理：返回 0 度
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// 实际实现需要更复杂的特征点匹配
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return 0.0f;
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} catch (const std::exception& e) {
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last_error = e.what();
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return 0.0f;
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}
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}
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// 图像相似度比较
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float cv_compare_similarity(const Image* img1, const Image* img2) {
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try {
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cv::Mat mat1(img1->height, img1->width, CV_8UC3, img1->data);
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||||
cv::Mat mat2(img2->height, img2->width, CV_8UC3, img2->data);
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// 确保 same size
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if (mat1.size() != mat2.size()) {
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cv::resize(mat2, mat2, mat1.size());
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}
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// 计算 histogram
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cv::Mat hsv1, hsv2;
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cv::cvtColor(mat1, hsv1, cv::COLOR_BGR2HSV);
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cv::cvtColor(mat2, hsv2, cv::COLOR_BGR2HSV);
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int h_bins = 50, s_bins = 60;
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int histSize[] = {h_bins, s_bins};
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float h_ranges[] = {0, 180};
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||||
float s_ranges[] = {0, 256};
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const float* ranges[] = {h_ranges, s_ranges};
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||||
int channels[] = {0, 1};
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cv::Mat hist1, hist2;
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cv::calcHist(&hsv1, 1, channels, cv::Mat(), hist1, 2, histSize, ranges);
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||||
cv::calcHist(&hsv2, 1, channels, cv::Mat(), hist2, 2, histSize, ranges);
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||||
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||||
cv::normalize(hist1, hist1, 0, 1, cv::NORM_MINMAX);
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||||
cv::normalize(hist2, hist2, 0, 1, cv::NORM_MINMAX);
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||||
double similarity = cv::compareHist(hist1, hist2, cv::HISTCMP_CORREL);
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||||
return (float)similarity;
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||||
} catch (const std::exception& e) {
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last_error = e.what();
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return 0.0f;
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||||
}
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||||
}
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const char* cv_get_last_error() {
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return last_error.c_str();
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}
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} // extern "C"
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@@ -0,0 +1,146 @@
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package opencv
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/*
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#cgo CXXFLAGS: -std=c++17
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#cgo linux LDFLAGS: -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs -lopencv_objdetect
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#cgo darwin LDFLAGS: -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs -lopencv_objdetect
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#include <stdlib.h>
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#ifdef __cplusplus
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extern "C" {
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#endif
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// 图像结构
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typedef struct {
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unsigned char* data;
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int width;
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int height;
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int channels;
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} Image;
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// 图像操作
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Image* cv_imdecode(const unsigned char* buf, size_t size);
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void cv_image_free(Image* img);
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// 滑块匹配
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||||
int cv_slider_match(const Image* target, const Image* background, int* out_x);
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||||
int cv_slider_comparison(const Image* target, const Image* background, int* out_x);
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||||
// 旋转检测
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float cv_detect_rotation(const Image* img);
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||||
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// 模板匹配
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int cv_template_match(const Image* src, const Image* templ, double* max_val, int* max_x, int* max_y);
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||||
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||||
// 特征点检测
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||||
int cv_detect_features(const Image* img, int** points_x, int** points_y, int* count);
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||||
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||||
// 图像相似度
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||||
float cv_compare_similarity(const Image* img1, const Image* img2);
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||||
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// 错误信息
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const char* cv_get_last_error();
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||||
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||||
#ifdef __cplusplus
|
||||
}
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||||
#endif
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||||
*/
|
||||
import "C"
|
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import (
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||||
"encoding/base64"
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"errors"
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"fmt"
|
||||
"unsafe"
|
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)
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// Image 封装图像数据
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type Image struct {
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img *C.Image
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}
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// DecodeFromBase64 从 Base64 解码图像
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func DecodeFromBase64(data string) (*Image, error) {
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||||
decoded, err := base64.StdEncoding.DecodeString(data)
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||||
if err != nil {
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||||
return nil, fmt.Errorf("base64 解码失败: %v", err)
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||||
}
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||||
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||||
img := C.cv_imdecode(
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||||
(*C.uchar)(unsafe.Pointer(&decoded[0])),
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||||
C.size_t(len(decoded)),
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||||
)
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||||
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||||
if img == nil {
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return nil, errors.New(C.GoString(C.cv_get_last_error()))
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}
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return &Image{img: img}, nil
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}
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// Free 释放图像内存
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func (i *Image) Free() {
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if i.img != nil {
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C.cv_image_free(i.img)
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i.img = nil
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}
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}
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// Width 获取宽度
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func (i *Image) Width() int {
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return int(i.img.width)
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}
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// Height 获取高度
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||||
func (i *Image) Height() int {
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||||
return int(i.img.height)
|
||||
}
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// SliderMatch 滑块缺口匹配
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func SliderMatch(target, background *Image) (int, error) {
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var outX C.int
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result := C.cv_slider_match(
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||||
(*C.Image)(target.img),
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||||
(*C.Image)(background.img),
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||||
&outX,
|
||||
)
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||||
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||||
if result != 0 {
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||||
return 0, errors.New(C.GoString(C.cv_get_last_error()))
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||||
}
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|
||||
return int(outX), nil
|
||||
}
|
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||||
// SliderComparison 阴影滑块匹配
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func SliderComparison(target, background *Image) (int, error) {
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||||
var outX C.int
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||||
result := C.cv_slider_comparison(
|
||||
(*C.Image)(target.img),
|
||||
(*C.Image)(background.img),
|
||||
&outX,
|
||||
)
|
||||
|
||||
if result != 0 {
|
||||
return 0, errors.New(C.GoString(C.cv_get_last_error()))
|
||||
}
|
||||
|
||||
return int(outX), nil
|
||||
}
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||||
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||||
// DetectRotation 检测旋转角度
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func DetectRotation(img *Image) (float32, error) {
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||||
angle := C.cv_detect_rotation((*C.Image)(img.img))
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||||
return float32(angle), nil
|
||||
}
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||||
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// CompareSimilarity 比较图像相似度
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||||
func CompareSimilarity(img1, img2 *Image) (float32, error) {
|
||||
similarity := C.cv_compare_similarity(
|
||||
(*C.Image)(img1.img),
|
||||
(*C.Image)(img2.img),
|
||||
)
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||||
return float32(similarity), nil
|
||||
}
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