npm 包 ng-ocr 使用教程

阅读时长 4 分钟读完

图片识别与文字识别技术已经成为了现代前端开发的必修课程之一,而 ng-ocr 正是一个基于 Angular 的图片文字识别 npm 包。本文将针对 ng-ocr npm 包进行详细的使用教程,内容既有深度又具有学习与指导意义。

安装

安装 ng-ocr 非常简单,只需要像安装任何 npm 包一样运行以下命令即可:

快速入门示例

让我们从一个简单的示例开始,了解如何通过 ng-ocr 进行图片文字识别。

首先,我们需要在 Angular 组件中引入 ng-ocr 包:

接下来,我们需要在 Angular 组件中实例化 ng-ocr 服务并调用 recognize() 方法:

在上面的代码中,我们首先获取了 HTML 中 ID 为 ocr-image 的 img 标签,然后将该标签的 src 属性传入 ng-ocr 服务的 recognize() 方法中。该方法将返回一个 Observable,当识别完成时,我们就可从 Observable 中获取识别到的文本。

参数说明

除了上述示例中的 imageSrc 参数外,ng-ocr 还支持许多其他参数以获取更好的识别效果。

apiKey

该参数为百度 OCR API 的 API Key,需要到百度云控制台申请。如果未指定此参数,ng-ocr 将默认使用百度 OCR API 官方提供的公共 API Key,但其并不保证可用性。

secretKey

该参数是跟 apiKey 相对应的密钥,同样需要在百度云控制台中申请并填写。如果没有指定此参数,则 ng-ocr 将使用公共百度 OCR API Key 的默认密钥。同样,必须指定此参数才能确保 API 的使用安全性。

languageType

该参数指定要识别的语言类型,可以设置为 CHN_ENG(中英文混合)或 ENG(英文)。

detectDirection

该参数指定是否检测图片中的文字方向。如果此参数被指定为 true,则 ng-ocr 服务将自动检测图片中的文字方向。

detectLanguage

该参数指定是否检测图片中的文字语言。如果此参数被指定为 true,则 ng-ocr 服务将自动检测图片中的文字语言。

paragraph

该参数指定是否检测图片中的段落信息。如果此参数被指定为 true,则 ng-ocr 服务将自动检测图片中的段落信息。

probability

该参数指定是否返回识别结果中每个字符的置信度。如果此参数被指定为 true,则 ng-ocr 服务将返回每个字符的置信度信息。

示例代码

-- -------------------- ---- -------
------ - --------- - ---- ----------------
------ - ------------ - ---- ---------

------------
  --------- -----------
  ------------ -----------------------
  ---------- -----------------------
--

------ ----- ------------ -
  ------ -------- -------

  ------------------- ------------- ------------- --

  ------ ----------- -
    ----- ----- - ------------------------------------ -- -----------------
    ----- ------- - -
      ------- -------------
      ---------- ----------------
      ------------- ----------
      ---------------- -----
      --------------- -----
      ---------- -----
      ------------ ----
    --
    -------------------------------------- --------
        ----------------- ------- -- ------------ - ------
  -
-

以上就是对 ng-ocr 包的一个详细的使用教程,希望对你前端开发中的图片文字识别有所帮助。

来源:JavaScript中文网 ,转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/60055b8e81e8991b448d931e

纠错
反馈