前言
随着计算机视觉领域的不断发展，OCR 技术也日趋成熟。OCR 技术可以将图片中的文字信息转化为文本数据，方便进行文本处理。@tessdata/est 是一个 Node.js 库，主要用于将图片中的文字信息转换为文本数据。本文就将为大家介绍如何使用 @tessdata/est 包。
安装
首先你需要安装 Node.js 环境，如果你还没有安装，请前往官网进行下载安装：https://nodejs.org/
完成 Node.js 安装之后，我们就可以使用 npm 工具来安装 @tessdata/est 包了。打开终端并输入以下命令以安装：
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安装完成之后，就可以在项目中引入 @tessdata/est 库了。
使用
初始化
为了能够初始化 @tessdata/est 包，我们需要通过下面这行代码来引入它：
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引入之后，我们就可以使用 TesseractWorker 类来初始化 @tessdata/est 包。TesseractWorker 类可以接收一个配置对象，该对象中包含了以下几个属性：
lang：需要识别的语言类型，例如'eng'表示英语；tessdata：包含要加载的语言数据的目录路径；workerPath：Tesseract.js 工作线程的位置。
下面是一个基本的配置示例：
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加载图片
当我们初始化 TesseractWorker 之后，就可以使用 .recognize() 方法来加载需要识别的图片了。.recognize() 方法需要传入一个路径参数，该路径参数指向要加载的图片路径：
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---result.text 属性是一个识别结果字符串，可以通过打印 result.text 来查看识别结果。
附加参数
除了基本的配置之外， @tessdata/est 还支持传入一些附加参数来优化识别效果。下面是一些支持的附加参数：
psm：Page Segmentation Mode，指定 OCR 使用哪种分割模式，默认值为3，表示按照行排列的文本块；oem：OCR Engine Mode，指定 OCR 使用哪种引擎，默认值为3，表示使用 LSTM+Tesseract 组合引擎。
示例代码如下：
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---结语
通过本教程，我们学习了如何使用 @tessdata/est 包来进行 OCR 技术的开发。@tessdata/est 包非常易用，只需要传入图片路径即可进行文本识别。在实际开发中，还可以通过传入附加参数来优化识别效果。我们希望这篇文章能够对大家在 OCR 技术的学习和开发中提供有帮助的指导。
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