简介
在前端开发中，我们经常需要使用 OCR（Optical Character Recognition）技术对图像中的文字进行识别。而 @tessdata/ori 就是一个 OCR 模型库，可以用于将图像中的文字转换为可识别的文本。
安装
在使用 @tessdata/ori 之前，我们需要先安装它。可以通过 npm 来安装：
npm install @tessdata/ori
使用方法
安装完成后，我们就可以在项目中使用 @tessdata/ori 了。下面是一个简单的使用示例：
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-----在上面的代码中，我们通过 createWorker 来创建一个 OCR 识别工作者，并通过 worker.load() 和 worker.initialize('eng') 为它加载英文语言库。然后通过 worker.recognize(imgPath) 方法将图像中的文字识别出来，并通过 console.log(text) 将识别结果输出到控制台。
拓展
除了常规的 OCR 文字识别之外，@tessdata/ori 还支持多个参数的调整，可以根据不同的需求来拓展更多的功能。
例如，我们可以在 createWorker 方法中传入以下参数：
keepAlive: true：使得 worker 在每次运行完识别任务之后不会被终止，而是进入 idle 状态，等待下一次识别任务的到来。cacheMethod: 'readonly'：这个参数可以让 worker 只读取内存缓存，从而避免将已生成的内存缓存存储到磁盘中。
除此之外，我们还可以通过 worker.setParameters({ ... }) 方法来设置更多的参数。例如，我们可以通过 worker.setParameters({ tessedit_char_whitelist: '0123456789' }) 来指定只识别图像中的数字。
结语
本文介绍了 npm 包 @tessdata/ori 的安装和使用方法，同时还介绍了部分参数的调整方法。希望能够对需要进行 OCR 文字识别的前端开发者有所帮助。
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