DDDDOCR WEBJS

使用 ddddocr 模型开发的浏览器验证码识别助手，使用 ONNX Runtime Web 在浏览器中识别验证码，支持油猴脚本，浏览器扩展。完全离线，不需要任何云服务以及后端服务的验证码识别，保护您的隐私安全。

由于浏览器的限制以及扩展的限制，模型文件和字符集全部存储与浏览器IndexedDB中，考虑到会占用大量存储，不建议关闭站点白名单使用。如果有需要，建议使用浏览器扩展版本。

~~脚本建议使用场景：单个站点频繁输入验证码/单个站点频繁测试~~

截止2026-01-28，浏览器扩展版本已经通过edge浏览器应用商店的审核，现在已经可以通过应用商店安装：https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/lbdjhikpmfggijmddllmekoepdkhfanl
Chrome应用商店由于注册账号需要支付5美刀，本项目也是非盈利项目，所以没有上架，Chrome浏览器只能通过开发者模式安装浏览器扩展。

截止2026年2月9日，正式支持火狐浏览器，火狐浏览器支持v140+版本

✨ 特性

🚀 浏览器内运行，无需后端
💾 自动缓存模型到 IndexedDB
🌐 支持多个 GitHub 镜像站
📦 支持离线模式
🎨 支持油猴，脚本猫等浏览器扩展
🎯 支持浏览器扩展

📦 安装

怎么选安装方式

Chrome系的浏览器直接使用扩展。

类型	安装方式	传送门	描述
浏览器扩展	Edge应用商店	Edge	Edge浏览器浏览器扩展
浏览器扩展	FireFox应用商店	FireFox	FireFox/WaterFox/Zen浏览器浏览器扩展（内核大于140都可以安装使用）
油猴脚本	Chrome/Edge/Firefox	ScriptCat	支持油猴/脚本猫等浏览器扩展，只要支持浏览器扩展就能用
浏览器扩展	仓库安装	Github	直接下载压缩包文件，解压后安装浏览器扩展

在线安装

Userscript

安装 Tampermonkey、Violentmonkey或者ScriptCat 等油猴插件
安装脚本: 在Greasy Fork脚本市场、ScriptCat脚本市场中搜索 "DDDD OCR WEBJS" 安装
等待脚本加载完毕，打开设置页设置白名单（必须）
浏览器扩展版本目前还没有上架，请等待后续更新

EXTENSION

Edge Browser 用户打开链接: https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/lbdjhikpmfggijmddllmekoepdkhfanl
点击安装按钮，等待安装完成
安装完毕回打开扩展设置页，根据需要对扩展进行设置

Google Chrome / Firefox 用户暂时不支持在线安装，请自行下载扩展包安装

编译安装

Userscript

下载模型文件:
- common.onnx
- charsets.json
放到你能找到的目录，后续导入到脚本中（需要开启扩展的 允许访问文件URL ）
git clone https://github.com/MakotoArai-CN/ddddocr-webjs.git && cd ddddocr-webjs，构建: bun run install && bun run build
安装 dist\userscript\ddddocr-web.user.js，浏览器扩展开启开发者模式后，选择目录dist\extension即可安装
等待脚本加载完毕，打开设置页设置白名单（必须）

1.1.3版本开始添加量化模型，模型体积减少约48%，可以在最新版本的Release中下载

EXTENSION

拉取仓库源代码编译

  git clone https://github.com/MakotoArai-CN/ddddocr-webjs.git
  cd ddddocr-webjs

  bun run install
  bun run build

打开浏览器扩展页面，开启开发者模式，选择目录dist\extension(FireFox选择dist\firefox)，等待安装完成
安装完毕回打开扩展设置页，根据需要对扩展进行设置

🛠️ 开发

# 安装依赖
bun install

# 开发模式
bun run dev

# 构建脚本
bun run build

# 构建全部
bun run build:all

📖 使用

Userscript

访问任意网页
右上角出现 "DDDD OCR" 面板
点击扩展，找到 "DDDD OCR" 面板的打开设置，配置脚本白名单
等待模型加载完毕（首次加载需要下载模型，可能需要几分钟）

EXTENSION

访问任意网页的的登录页
如果扩展没有识别到验证码和验证码输入框，请扩展窗口
点击选择验证码或者验证码输入框，根据提示进行选择，选择完毕会自动识别

注意事项

默认使用白名单模式，在线下载模型，模型下载可能比较慢，请耐心等待
目前项目没有经过充分测试，不保证兼容性
项目使用AI辅助开发（其实都是AI干了🤐）部分功能可能无效或者没做，也不保证其安全性，有能力的可以自行检查，重新编译。
项目对vue/react/angular等前端框架的支持还没有经过严谨测试（因为我也找不到测试环境），请等待后续新版本更新支持
考虑到编译含有三方库，因此编译后的脚本默认清理了注释，并开启优化，压缩等，如需调试，请注释terser后编译

量化模型跑分

该成绩来自 https://github.com/MakotoArai-CN/ddddocr-webjs/tree/main/benchmark.ts

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  🏆 TOP 10 MODELS
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  Rank Model                               Score  CharAcc  ExactAcc   AvgMs   P95Ms    Load    Size
  ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
  #1 common_q8_static_full_entropy...     94.4    88.9%     76.0%     6.3     7.2   109ms   25.0M
  #2 common_q8_qoperator.onnx             93.6    88.0%     75.0%     7.1     7.8    98ms   27.6M
  #3 common_q8_conservative.onnx          93.4    87.9%     74.5%     7.4     8.4    96ms   27.6M
  #4 common_q8_static_percentile.onnx     92.9    88.3%     75.0%     7.1     7.8   109ms   27.6M
  #5 common_q4_nbits_asym.onnx            92.7    90.4%     77.5%    11.5    12.5    93ms   24.5M
  #6 common_q8_pertensor.onnx             92.1    86.9%     73.5%     7.0     7.9   105ms   27.5M
  #7 common_q8_balanced.onnx              92.0    88.0%     75.0%     7.3     8.5   108ms   27.6M
  #8 common_q8_mixed_precision.onnx       90.9    87.9%     74.5%     7.2     8.5   104ms   27.6M
  #9 common_q4_nbits.onnx                 90.8    90.4%     77.5%    11.8    12.8    90ms   24.5M
  #10common_q4_nbits_b128.onnx            90.7    86.5%     74.0%    11.7    13.1    88ms   23.8M
  ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Todolist

新增浏览器扩展
添加更多设置选项
适配vue/react等前端框架
修正脚本执行顺序，实现模块化
适配动态生成的弹窗中的验证码
适配火狐浏览器扩展
对DDDDOCR模型进行量化，减少模型体积
排查修复潜在的安全漏洞
新增支持自定义排除元素关键字
优化浏览器扩展UI设计

📝 许可

本项目沿用原项目 ddddocr 的许可证MIT License

更新日志

V1.1.4
添加量化模型，模型体积减少约48%，量化项目还有待优化，暂时不开源
针对浏览器扩展版本新增网站黑名单，不需要识别的网站不会再触发识别
新增规则自定义（高级功能），除非你知道你在干什么，否则内置的规则够用了
修复任意网站非验证码触发识别的bug
V1.1.3
- 修复验证码存在连续字符时会被过滤的bug
- 优化验证码元素组件识别逻辑
- 优化浏览器扩展UI，美化样式
- 优化移动端浏览器扩展UI
V1.1.2
- 修复部分站点登录弹窗无法识别验证码的bug
- 修复部分站点验证码输入框错误识别的bug
- 修复调试模式没有日志的bug
- 新增元素猜测功能，选择验证码元素后，程序会尝试猜测验证码输入框元素，反之亦然
- 新增用户协议自动勾选用户协议/隐私协议功能
- 新增识别统计功能
- 完善保存的网站规则，支持单个域名多个路由规则
- 优化油猴脚本UI布局，删除emoji
- 优化输入框识别逻辑，增强识别率
V1.1.1
- 修复单页面多个验证码只能识别一个的bug
- 新增四则运算验证码识别后自动计算结果的支持
- 新增打字机效果开启/关闭支持
- 新增浏览器通知开关（后续版本可能简化或删除）
- 尝试修复vue/react等前端框架的兼容性问题(beta)
V1.1.0
- 重构部分核心，使项目兼容浏览器扩展
- 优化自定义选择器，（可能）支持更多的的验证码场景识别
- 新增浏览器扩展版本，目前只对Chrome系列支持，火狐家族暂时不支持
V1.0.2-beta
- 修复首次加载没有等待验证码加载完毕就开始识别的bug
- 修改wasm CDN为cdnjs.cloudflare.com，提高兼容性
- 优化代码逻辑，提高可读性
V1.0.1
- 修复在任何站点都加载模型的bug
- 修复程序逻辑，优先加载操作菜单
- 新增离线上传模型功能
- 新增更多类别验证码识别支持
V1.0.0
- 初版发布
- 支持ONNX Runtime Web在浏览器中识别验证码

📄 鸣谢

ddddocr - 原项目
ddddocr-js - JavaScript移植原版项目
onnxruntime-web - 模型推理
ICON-ICONS - 项目图标出处

常见问题

Q：为什么识别不准确？

A：识别准确率是由模型决定的，如需定制，请自行使用DDDDOCR模型训练项目训练专属模型

Q：为什么识别速度很慢？

A：这很有可能是浏览器的问题，Chrome系浏览器建议使用浏览器扩展，火狐系浏览器不会存在这个问题

Q：这样的验证码可以识别吗？

A：详见第一条QA

Q:能不能识别并计算四则运算验证码？

A：可以的，但是需要设置

Q:是否支持拖拽，点选验证码？

A：本项目目前只支持纯文字验证码识别，拖拽，点选后期可能会考虑支持，但是我由于上班，维护项目的时间并不多，所有可能遥遥无期。

小声喵喵

使用AI开发很好，很快，但是实际上，提示词写了又写，代码写了又回滚写了又回滚。基本上要写很久才会有让我满意的代码产出，毕竟AI的代码产出不是很稳定，可能这一次很好，下一次就不好。反正肯定是要跟AI斗智斗勇，如果直接使用，那么项目基本上会乱七八糟的。

我是干运维的，我也比较懒，这个项目是出于方便运维使用而开发的小玩具，最早的版本其实是油猴脚本都是自己在用。后来发现还是有很多人需要就改造了，最开始没考虑啥安全性什么的，但是用的人多了，这方面后续会跟进。大家有啥意见或者建议可以在项目中提交issue或者PR，我看到会处理。

如果觉得这个项目不错，可以给我点个star，鼓励一下，你的star就是我更新的动力🤗

ScriptCat

DDDD OCR WEB - 验证码自动识别

DDDDOCR WEBJS

✨ 特性

📦 安装

怎么选安装方式

在线安装

Userscript

EXTENSION

编译安装

Userscript

EXTENSION

🛠️ 开发

📖 使用

Userscript

EXTENSION

注意事项

量化模型跑分

Todolist

📝 许可

更新日志

📄 鸣谢

常见问题

Q：为什么识别不准确？

Q：为什么识别速度很慢？

Q：这样的验证码可以识别吗？

Q:能不能识别并计算四则运算验证码？

Q:是否支持拖拽，点选验证码？

小声喵喵

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