npm 包 @tessdata/est 使用教程

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：

npm install @tessdata/est

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：

const { TesseractWorker } = require('tesseract.js');

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：

const worker = new TesseractWorker({
  lang: 'eng',
  tessdata: './tessdata',
  workerPath: './node_modules/tesseract.js/src/node/worker.js'
});

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：

worker
  .recognize('./image.png')
  .then(result => {
    console.log(result.text);
  });

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：

worker
  .recognize('./image.png', {
    psm: 6,
    oem: 1
  })
  .then(result => {
    console.log(result.text);
  });

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。

来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/6005625281e8991b448df8f5