前言
随着人工智能的快速发展，将文字转化成计算机能够处理的数据已经变得越来越普遍。OCR（Optical Character Recognition）技术就是其中一个很好的例子。tesseract 是一个流行的 OCR 引擎，而 npm 包 @tessdata/mlt 就是使用 tesseract 实现多语言 OCR 的工具。通过本文，你可以轻松地入门 @tessdata/mlt。
安装
在使用 @tessdata/mlt 之前，需要先安装 tesseract。可以参考官方指南，也可以根据自己的操作系统在网上寻找相应的安装步骤。
安装 tesseract 后，可以在项目根路径下运行下列命令来安装 @tessdata/mlt：
npm install --save @tessdata/mlt
使用
加载模型
加载需要的语言模型非常简单。只需使用await调用 ml.load(filePath)` 即可。下面是一个示例代码：
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------在上面的例子中，./chi_sim.traineddata 是一个在 tesseract 官网上下载的中文语言模型文件。在 await ml.load(filePath) 中传入这个文件，即可加载模型。
识别图片
在语言模型加载完成后，我们可以使用/ml.recognize(filePath)/` 方法来开始识别图片。
下面是一个例子：
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------上面的代码加载了一个中文语言模型，然后读取了 ./test.png 这张图片进行 OCR 识别。
自定义配置
除了语言模型和图片输入路径之外，@tessdata/mlt 还支持各种识别配置。例如：
const config = {
tessedit_char_whitelist: "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ",
psm: 6,
oem: 1,
dpi: 300,
}
const recognizedText = await ml.recognize('./test.png', config)在上面的例子中，我们传入了一个自定义配置作为第二个参数。tessedit_char_whitelist 参数用于限定 tesseract 会识别那些字符；psm 和 oem 参数定义了识别引擎和识别格式；dpi 参数定义了图像的 DPI，可以影响 OCR 的精度。
深度学习
@tessdata/mlt 的使用技巧可以帮助提高 OCR 的准确率。但是，OCR 技术仍然是一个高度复杂的问题，需要深入学习才能真正理解。
你可以从以下一些资源开始：
总结
在本文中，我们介绍了 npm 包 @tessdata/mlt 的使用，并深入讨论了 OCR 技术和学习资源。通过阅读本文，你应该对使用 @tessdata/mlt 进行 OCR 的基础有了更深刻的理解。如果你已经开始使用 OCR 技术，并希望提高准确性，就可以考虑深入学习 OCR 技术的更多细节。
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