简介
@tessdata/kur 是一个用于 OCR（Optical Character Recognition）技术的机器学习框架。它提供了一个用于训练和测试 OCR 模型的命令行工具，可以使用自然图像和手写体图像进行训练。
本文将详细介绍如何使用 npm 包 @tessdata/kur，包括安装、使用教程和示例代码。
安装
然后，在命令行中运行以下命令，即可安装最新版的 @tessdata/kur：
npm install --global @tessdata/kur
使用教程
训练模型
假设已经有一些用于训练模型的图像数据集，并且已经将其准备好了。可以使用以下命令训练模型：
kur -d train -i input.json -o output.json
其中，-d 用于指定数据集的文件夹路径，-i 用于指定输入的模型配置文件路径，-o 用于指定输出的模型配置文件路径。
测试模型
可以使用以下命令测试模型：
kur -d test -m model.json
其中，-d 用于指定测试数据集的文件夹路径，-m 用于指定训练好的模型的路径。
导出模型
可以使用以下命令将训练好的模型导出为 Keras 模型：
kur export model.json model.h5
其中，model.json 为训练好的模型的路径，model.h5 为导出的 Keras 模型的路径。
示例代码
以下是一个使用 @tessdata/kur 的示例，演示了如何训练 OCR 模型：
-- -------------------- ---- ------- ----- --- - ------------------------ ----- ---- - --------------- ----- ------- - -------------------- ------- ----- --------- - -------------------- ------------- ----- ---------- - -------------------- -------------- ----- -- -------- -- ---------- -- ----------- ---------- -- - --------------------- ---------- -------------- -- - ------------------ --
这段代码做的事情是：
- 使用
path模块拼接数据集所在的文件夹路径、输入模型配置文件的路径和输出模型配置文件的路径。 - 调用
kur()方法，传入参数对象，开始训练模型。 - 当训练完成时，在控制台输出信息。
需要注意的是，训练模型的时间可能会很长，需要耐心等待。
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