简介
@tessdata/mar 是一个基于 Tesseract-OCR 训练数据实现的 OCR 识别库，可用于对图片进行文字识别，支持多种语言。本文将向你介绍如何使用 @tessdata/mar 包实现文字识别。
安装
使用 NPM 安装 @tessdata/mar 包：
npm install @tessdata/mar
使用
首先，我们需要准备一个待识别的图片，所有待识别的图片应该放在同一个文件夹内，例如 /path/to/img_folder。
创建一个 JavaScript 文件，引入 @tessdata/mar 包：
const { createWorker } = require('tesseract.js');使用 createWorker 方法创建一个 worker 对象，并指定识别语言：
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---这里我们指定了 langPath 参数来指定识别语言，logger 用于记录日志，errorHandler 用于处理错误。workerPath 指定了 tesseract.js-core 的路径，workerOptions 可以设置 cachePath、maxNumWorkers 和 workerMessageHandler 等参数。
接下来，我们需要初始化 worker，并指定要识别的文件夹路径：
const init = async () => {
await worker.load();
await worker.loadLanguage('eng');
await worker.initialize('eng');
const result = await worker.recognize('/path/to/img_folder');
console.log(result.data.text);
await worker.terminate();
};wait worker.load()) 和 worker.initialize('eng') 分别用于加载语言和初始化 worker。worker.recognize('/path/to/img_folder') 方法会对指定图片进行识别，返回的结果为识别出的文字内容字符串，输出结果并关闭 worker。
示例代码
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--总结
通过本文的介绍，相信你已经了解了如何使用 @tessdata/mar 进行文字识别。在使用过程中，我们可以根据需要指定不同的语言进行识别，同时通过各种配置参数对识别过程进行更加详细的设置。在实际使用过程中，你还可以根据自己的需求对示例代码进行适当的修改，以实现更多功能的实现。
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