介绍
@tessdata/nor 是一个提供 OCR 功能的 npm 包。OCR 全称为 Optical Character Recognition，即光学字符识别。它是一种对图像或图像文档中的文字进行识别的技术。
该 npm 包是基于 Tesseract.js 库的，在使用前需要安装该库。它能够识别多种语言的文字（包括中文）。
本文将介绍如何安装、使用 @tessdata/nor 以及一些注意事项。同时，我们还将提供一些示例代码，方便大家学习和使用。
安装
在使用 @tessdata/nor 前，我们需要先安装 Tesseract.js 库。可以通过以下命令进行安装：
npm install tesseract.js
安装完成后，我们就可以通过以下命令来安装 @tessdata/nor：
npm install @tessdata/nor
使用
安装完成后，我们就可以在项目中引入 @tessdata/nor：
const Nor = require("@tessdata/nor");接下来，我们需要调用 Nor 类的静态方法 load() 导入训练数据：
await Nor.load();
这个过程需要 einige 个时间（具体时间取决于你的计算机速度和网络速度）来加载训练数据。
在导入训练数据成功后，我们就可以开始对图片进行 OCR 识别：
const result = await Nor.recognize("path/to/image.jpg");
console.log(result.text);其中，"path/to/image.jpg" 表示要进行 OCR 识别的图片路径。识别完成后，我们可以通过 result.text 属性获取 OCR 识别后的文本。
示例代码
下面是一个完整的示例代码，供大家参考：
-- -------------------- ---- ------- ----- --- - ------------------------- ----- --------- - -------------------- ----- ---- - ----- -- -- - ----- ----------- ----- ------ - ----- ------------------------- ------------------------- -- -------
注意事项
- @tessdata/nor npm 包的大小约为 1.5GB，所以在安装和使用时需要耐心等待。
- OCR 识别需要耗费一定的计算资源。在对大量图片进行 OCR 识别时，需要注意计算机的性能和 OCR 识别的速度。
- OCR 识别的结果可能不是完全正确的。在使用 OCR 识别结果前，需要进行一定的校对和验证工作。
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