在前端开发中，常常会遇到需要识别图片中文字的场景，这时候可以使用 tesseract.js 这个优秀的 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库来实现。而为了使 tesseract.js 能更好地识别各种文字，我们需要提供对应语言的训练数据。在这样的需求下，npm 包 @tessdata/kan 应运而生。
@tessdata/kan 是什么？
@tessdata/kan 是一个提供日语识别训练数据的 npm 包，其基于快速、准确的 Tesseract OCR 引擎，其中 tesseract.js 是其在 JavaScript 环境下的实现。其目的是优化日语文字识别的准确性和效率，为前端开发者提供更高质量的 OCR 服务。同时，由于其是一个 npm 包，使用 @tessdata/kan 能大幅减少精力和时间在训练数据的寻找和使用上。
如何使用 @tessdata/kan？
首先，我们需要保证本地已经安装好了 npm 和 Node.js，然后就可以通过以下命令行安装 @tessdata/kan：
npm install @tessdata/kan
安装完成以后，我们需要在 tesseract.js 中加载训练数据。在本地比较适合的相关应用场景下，可以直接使用以下的代码进行加载：
const Tesseract = require('tesseract.js');
Tesseract.recognize('path/to/image.png', {
lang: 'kan',
tessdata: './node_modules/@tessdata/kan'
}).then(({data: {text}}) => {
console.log(text);
});这其中的关键点就是 lang: 'kan' 和 tessdata: './node_modules/@tessdata/kan' ，前者表示我们需要使用日语识别训练数据，而后者表示这些数据保存在 @tessdata/kan 包内。
当然，如果你是在浏览器环境中使用 tesseract.js，可以使用以下代码加载：
Tesseract
.create({
workerPath: 'path/to/tesseract-worker.js',
corePath: 'path/to/tesseract-core.wasm.js',
langPath: './node_modules/@tessdata/kan'
})在代码中，workerPath 和 corePath 参数是用于加载 tesseract.js 的 worker 和 wasm 文件，其中的 langPath 则是用于指明需要加载的训练数据。
示例代码
下面的示例代码展示了如何使用 @tessdata/kan 识别一张包含日语字符的图片：
-- -------------------- ---- ------- ----- --------- - ------------------------ ----- ----- - ---------------------- -------------------------- - ----- ------ --------- ------------------------------ --------------- -------- -- - ------------------ ---
总结
通过本文，你了解了什么是 @tessdata/kan，如何使用它来提升 OCR 服务的准确性和效率，以及在不同开发环境下如何调用相关的 API。除此之外，为了能尽可能地优化 OCR 的效果，我们也可以通过以上介绍和其他语言的 npm 包来完成基本的训练数据加载和使用。无论在哪种场景下，对于提升 OCR 服务的效能、方便开发者，@tessdata/kan 都是一个非常好的选择。
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