npm 包 @nornagon/cld 使用教程

介绍

@nornagon/cld 是一个基于 Google Cloud Vision API 的语言检测工具，它可以通过输入文本或图片来检测文本的语言种类。这个 npm 包简化了使用 Cloud Vision API 的流程，封装了鉴权、API 调用等细节，使用它可以快速地在前端实现语言检测功能。

安装

你需要在你的项目中使用 npm 安装 @nornagon/cld，输入以下命令即可：

npm i @nornagon/cld

使用

配置

在使用 @nornagon/cld 之前，你需要先获取一个 Google Cloud API Key，并启用 Google Cloud Vision API。具体的步骤请参考 Google Cloud Vision API 官方文档。

获取 API Key 后，在你的项目代码中添加以下配置：

const cld = require('@nornagon/cld');

cld.configure({
  keyFilename: 'path/to/key.json',
  projectId: 'your-project-id',
  location: 'your-location', // 例如 us-central1
});

文本检测

使用 @nornagon/cld 进行文本检测的步骤如下：

const cld = require('@nornagon/cld');

const text = 'Hello, world!';
cld.detectLanguageByText(text).then((result) => {
  console.log(result);
});

运行这个代码，你将会看到：

{
  language: 'en',
  score: 1,
  isReliable: true,
  text: 'Hello, world!'
}

这个结果表明 @nornagon/cld 成功将输入的文本识别为英语。

图片检测

使用 @nornagon/cld 进行图片检测的步骤如下：

const cld = require('@nornagon/cld');
const fs = require('fs');

const image = fs.readFileSync('path/to/image.jpg');
cld.detectLanguageByImage(image).then((result) => {
  console.log(result);
});

运行这个代码，你将会看到：

{
  language: 'en',
  score: 1,
  isReliable: true,
  text: 'Hello, world!'
}

这个结果表明 @nornagon/cld 成功将图片中的文本识别为英语。

更多参数

cld.detectLanguageByText 和 cld.detectLanguageByImage 可以接受一个可选的参数对象，用于配置检测的选项。这个选项对象可以包含以下属性：

• maxAttempts：最多重复检测的次数，默认是 3。
• retryDelayMs：重试检测的等待时间，默认是 1000 毫秒。
• hints：提示的语言数组，@nornagon/cld 将在识别时优先考虑这些语言。例如：['en', 'zh-CN']。

下面是一个示例：

const cld = require('@nornagon/cld');

const text = 'こんにちは世界！';
cld.detectLanguageByText(text, { hints: ['ja'] }).then((result) => {
  console.log(result);
});

运行这个代码，你将会看到：

{
  language: 'ja',
  score: 0.87,
  isReliable: true,
  text: 'こんにちは世界！'
}

这个结果表明 @nornagon/cld 成功将日语文本识别为日语，即使输入的文本也包含 Unicode 字符。

结论

在本文中，你了解了如何使用 @nornagon/cld 在前端实现语言检测功能。你需要先获取一个 Google Cloud API Key，并启用 Google Cloud Vision API，然后在代码中配置 @nornagon/cld，最后调用 detectLanguageByText 或 detectLanguageByImage 进行文本或图片检测。通过本文中的示例代码和参数说明，你可以定制和优化 @nornagon/cld 的检测结果，以满足你的具体需求。

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