在前端开发中，文字的识别与处理是一个常见的需求，而 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别） 是一种可用于实现文字识别的技术。本文将介绍一种基于 OCR 技术的 npm 包 @tessdata/dzo 以及其使用教程。
什么是 @tessdata/dzo？
@tessdata/dzo 是基于 Tesseract.js 的一个 npm 包，它可以将不同类型的图片转换成文本并进行处理。它支持多种语言，并且已经预先训练好了一些数据集，既可以灵活定制出符合用户需求的识别效果，也可以在不增加额外训练成本的情况下应用到各种场景中。
如何使用 @tessdata/dzo？
安装
在开始使用 @tessdata/dzo 之前，我们需要在本地安装 Tesseract.js。如果你已经安装了 Tesseract.js，请跳过该步骤。
npm install tesseract.js --save
然后，我们可以安装 @tessdata/dzo。
npm install @tessdata/dzo --save
使用
接下来，我们需要引入 @tessdata/dzo。
const Dzo = require('@tessdata/dzo');然后我们创建一个 Dzo 的实例。
const dzo = new Dzo();
@tessdata/dzo 提供了一个 recognize 函数，可以将图片转换为文本。
dzo.recognize('path/to/image.png').then((result) => {
console.log(result.text);
});定制
@tessdata/dzo 提供了一些选项，可以帮助用户定制转换的策略。
| 选项 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| lang | string | 识别使用的语言（默认为 eng） |
| psm | number | 段落模式（默认为 3） |
| oem | number | 引擎模式（默认为 3） |
-- -------------------- ---- ------- ----- ------- - - ----- ---------- -- ---- ---- -- -- ---- - ---- -- -- ---- - -- ---------------------------------- ---------------------- -- - ------------------------- ---
处理文本
在获得文本之后，我们可以对文本进行二次处理。
dzo.recognize('path/to/image.png').then((result) => {
const text = result.text.trim(); // 去除多余空格
const lines = text.split('\n'); // 按行切割
console.log(lines);
});示例代码
-- -------------------- ---- ------- ----- --- - ------------------------- ----- --- - --- ------ ----- ------- - - ----- ---------- ---- -- ---- -- -- ---------------------------------- ---------------------- -- - ----- ---- - ------------------- ----- ----- - ----------------- ------------------- ---
总结
@tessdata/dzo 是一个基于 OCR 技术的 npm 包，可以将图片转换为文本。在使用过程中，我们可以定制转换策略，然后再对文本进行二次处理。希望本文能够帮助到大家。
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