Tesseract.js使用纯js实现的OCR文字识别
投稿：yin
Tesseract.js是流行的Tesseract OCR引擎的纯Javascript端口。这个库支持100多种语言，自动文本定位和脚本检测，一个简单的界面，用于阅读段落、单词和字符边界框。Tesseract.js既可以在浏览器中运行，也可以在带有NodeJS的服务器上运行。
Tesseract简介
Tesseract 的最新版本第 4 版于 2018 年 10 月发布，它包含一个新的 OCR 引擎，该引擎使用基于长短期记忆(LSTM) 的神经网络系统，旨在产生更准确的结果。
Tesseract.js 一个几乎能识别出图片中所有语言的JS库。
官网：http://tesseract.projectnaptha.com/
git：https://github.com/naptha/tesseract.js
使用方法
先安装好tesseract
npm安装命令：npm install tesseract.js
安装好tesseract后，在node_modules中会出现两个文件夹
使用script标签导入js
从tesseract.js文件夹中获取tesseract.min.js和work.min.js两个文件
从tesseract.js-core文件夹中获取tesseract-core.wasm.js文件
准备一张带有文字的图片
提取图片文字
在不设置语言的情况下，默认为英文语言包
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>图片转文字</title>
<script src="./js/tesseract.min.js" type="text/javascript" charset="utf-8"></script>
</head>
<body>
<div id="text">
</div>
<script type="text/javascript">
const {
createWorker
} = Tesseract;
const worker = createWorker({
workerPath: './js/worker.min.js', // 从上面获取到的文件
langPath: './lang-data', // 语言包相对位置， 如果没有默认为英文
corePath: './js/tesseract-core.wasm.js', // 从上面获取到的文件
});
(async () => {
await worker.load(); // 加载
await worker.loadLanguage('eng'); // 加载英文的语言包
await worker.initialize('eng'); // 加载英文的语言包
const {
data: {
text
}
} = await worker.recognize('./img/4.png'); //需要解析的图片
console.log(text);
document.getElementById('text').innerText = text;
await worker.terminate();
})();
</script>
</body>
</html>
ps：在tesseract解析图片中的文字时，遇到不同国家的文字就可能解析出错。
tesseract.js识别中文
更改语言包关于语言包的下载，可以从码云上查找tessdata进行下载。
可提供参考地址：
https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files
https://gitee.com/zealzheng/tessdata_fast?_from=gitee_search
这个tesseract.js的离线版本，只支持对英文的识别，不支持中文，如果你放一张中文的图片，会发现识别的结果是一堆乱码。
这里需要修改其中的代码，同时要去官网上下载对应的中文语言识别包。
1.下载中文识别包
tesseract.js的语言包下载地址为https://github.com/naptha/tessdata/tree/gh-pages/4.0.0
进入该网址，下载对应的中文语言包，具体名称为chi_sim.traineddata.gz
下载完成后，将该文件放到tesseract.js-offline-master\lang-data文件夹下，该文件夹存放了所有语言识别包文件。
2.修改相应的代码，实现识别中文
修改代码，程序逻辑很简单：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Tesseract.js Offline</title>
<script src="../node_modules/tesseract.js/dist/tesseract.min.js"></script>
<script>
const { createWorker } = Tesseract;
const worker = createWorker({
workerPath: '../node_modules/tesseract.js/dist/worker.min.js',
langPath: '../lang-data',
corePath: '../node_modules/tesseract.js-core/tesseract-core.wasm.js',
logger: m => console.log(m),
});
(async () => {
await worker.load();
await worker.loadLanguage('chi_sim');
await worker.initialize('chi_sim');
const { data: { text } } = await worker.recognize('./img/4.png');
//这里我使用了我自己的图片目录，
//在实际使用时需要改成你自己的图片路径
console.log(text);
await worker.terminate();
})();
</script>
</head>
<body>
</body>
</html>
总结
Tesseract 支持的图像格式是 jpg、png、bmp 和 pbm，它们只能作为元素（img、视频或画布）、文件对象 ( <input>)、blob 对象、图像的路径或 URL 和 base64 编码图像提供。语言以字符串形式提供，例如eng. 该+符号可用于连接多种语言，如eng+chi_tra. 语言参数用于确定要在图像处理中使用的训练语言数据。
到此这篇关于Tesseract.js使用纯js实现的OCR文字识别的文章就介绍到这了,更多相关Tesseract.js实现OCR文字识别内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！