在前端开发中,我们需要处理各种不同的数据和文件格式,其中涉及到了很多常见的数据处理和操作。而其中一个常见的需求是,将图片上的文本内容提取出来,比如将一张宣传海报上的文字转成文本,或者将一张名片上的信息提取出来。这个时候,我们就可以使用 OCR 技术,利用计算机视觉的能力将图像上的文字信息转化成计算机可读的文本数据。
在 Windows10 系统中,我们可以使用 Windows.Media.Ocr 库实现 OCR 数据处理。而在 Node.js 环境下,我们可以通过 @nodert-win10/windows.media.ocr 这个 npm 包来方便地使用 Windows.Media.Ocr 库。
安装
如需使用该 npm 包,可以通过以下命令来进行安装:
npm install @nodert-win10/windows.media.ocr --save
使用
1. 初始化 Ocr Engine
首先,我们需要初始化 Ocr Engine,可以通过以下代码完成初始化:
const { OcrEngine } = require('@nodert-win10/windows.media.ocr'); const engine = new OcrEngine();
2. 加载图像
接着,我们需要将需要进行文本识别的图像加载进来。这里我们可以使用 Node.js 的 fs 模块来读取图片文件,然后通过 Image 标签在 Canvas 中画出这张图片。
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3. 使用 Ocr Engine 进行文本识别
最后,我们调用 Ocr Engine 中的 RecognizeAsync 方法,获取经 OCR 识别后的文本信息。这里可以使用 async/await 或 Promise 的方式来获取结果。
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这里 engine.RecognizeAsync 返回的是一个数组,每个元素表示一行经过识别后的文本信息。对于每一行文本,我们可以获取其 Text 属性来获取经过识别后的文本信息,如下所示:
const textLines = await engine.RecognizeAsync(imageData); for(let i = 0; i < textLines.length; ++i) { console.log(textLines[i].Text); }
总结
通过本文的学习,我们可以使用 @nodert-win10/windows.media.ocr 这个 npm 包方便地在 Node.js 环境下使用 Windows.Media.Ocr 库进行 OCR 数据处理。通过以上代码示例,我们可以实现将图片上的文本内容提取出来的功能,在实际开发中可以具有很好的应用价值。
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