本文小编为大家详细介绍“node如何实现ocr”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“node如何实现ocr”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
tesserract.js 这个库提供了多个版本供选择，我这里使用的是离线的版本tesseract.js-offline,毕竟谁都由网络不好的时候。
默认示例代码
const { createWorker } = require('tesseract.js');
const path = require('path');
const worker = createWorker({
langPath: path.join(__dirname, '..', 'lang-data'),
logger: m => console.log(m),
});
(async () => {
await worker.load();
await worker.loadLanguage('eng');
await worker.initialize('eng');
const { data: { text } } = await worker.recognize(path.join(__dirname, '..', 'images', 'testocr.png'));
console.log(text);
await worker.terminate();
})();
tesseract.js 离线版本默认示例代码只支持识别英文，如果识别中文，结果会是一堆问号。但是幸运的是你可以导入多个训练好的语言模型，让它支持多个语言的识别。
从https://github.com/naptha/tessdata/tree/gh-pages/4.0.0这里下载你需要的对应语言模型，放入到根目录下的lang-data目录下
我这里选择了中(chi_sim.traineddata.gz)日(jpn.traineddata.gz)英(eng.traineddata.gz)三国语言模型。
修改代码中加载和初始化模型的语言项配置，来同时支持中日英三国语言。
await worker.loadLanguage('chi_sim+jpn+eng');
await worker.initialize('chi_sim+jpn+eng');
如果你运行了离线的版本，你会发现模型的加载和ocr的识别有点慢。可以通过这两个步骤优化。
web项目中，你可以在应用一启动的时候就加载模型，这样后续接收到ocr请求的时候就可以不用等待模型加载了。
参照Why I refactor tesseract.js v2?这篇博客，可以通过createScheduler方法添加多个worker线程来并发的处理ocr请求。
多线程并发处理ocr请求示例
const Koa = require('koa')
const Router = require('koa-router')
const router = new Router()
const app = new Koa()
const path = require('path')
const moment = require('moment')
const { createWorker, createScheduler } = require('tesseract.js')
;(async () => {
const scheduler = createScheduler()
for (let i = 0; i < 4; i++) {
const worker = createWorker({
langPath: path.join(__dirname, '.', 'lang-data'),
cachePath: path.join(__dirname, '.'),
logger: m => console.log(`${moment().format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')}-${JSON.stringify(m)}`)
})
await worker.load()
await worker.loadLanguage('chi_sim+jpn+eng')
await worker.initialize('chi_sim+jpn+eng')
scheduler.addWorker(worker)
}
app.context.scheduler = scheduler
})()
router.get('/test', async (ctx) => {
const { data: { text } } = await ctx.scheduler.addJob('recognize', path.join(__dirname, '.', 'images', 'chinese.png'))
// await ctx.scheduler.terminate()
ctx.body = text
})
app.use(router.routes(), router.allowedMethods())
app.listen(3002)
发起并发请求，可以看到多个worker再并发执行ocr任务
ab -n 4 -c 4 localhost:3002/test
效果展示中的前端代码主要是用了elementui组件和vue-cropper这个组件实现。
vue-cropper组件具体的使用可以参考我的这篇博客vue图片裁剪:使用vue-cropper做图片裁剪
ps: 上传图片的时候可以先在前端加载上传图片的base64，先看到上传的图片，再请求后端上传图片 ，对用户的体验比较好
完整代码如下
<template>
<div>
<div style="margin-top:30px;height:500px">
<div class="show">
<vueCropper
v-if="imgBase64"
ref="cropper"
:img="imgBase64"
:output-size="option.size"
:output-type="option.outputType"
:info="true"
:full="option.full"
:can-move="option.canMove"
:can-move-box="option.canMoveBox"
:original="option.original"
:auto-crop="option.autoCrop"
:fixed="option.fixed"
:fixed-number="option.fixedNumber"
:center-box="option.centerBox"
:info-true="option.infoTrue"
:fixed-box="option.fixedBox"
:max-img-size="option.maxImgSize"
style="background-image:none"
@mouseenter.native="enter"
@mouseleave.native="leave"
></vueCropper>
<el-upload
v-else
ref="uploader"
class="avatar-uploader"
drag
multiple
action=""
:show-file-list="false"
:limit="1"
:http-request="upload"
>
<i class="el-icon-plus avatar-uploader-icon"></i>
</el-upload>
</div>
<div
class="ocr"
@mouseleave="leaveCard"
>
<el-card
v-for="(item,index) in ocrResult"
:key="index"
class="card-box"
@mouseenter.native="enterCard(item)"
>
<el-form
size="small"
label-width="100px"
label-position="left"
>
<el-form-item label="识别结果">
<el-input v-model="item.text"></el-input>
</el-form-item>
</el-form>
</el-card>
</div>
</div>
<div style="margin-top:10px">
<el-button
size="small"
type="primary"
style="width:60%"
@click="doOcr"
>
文字识别(OCR)
</el-button>
</div>
</div>
</template>
<script>
import { uploadImage, ocr } from '../utils/api'
export default {
name: 'Ocr',
data () {
return {
imgSrc: '',
imgBase64: '',
option: {
info: true, // 裁剪框的大小信息
outputSize: 0.8, // 裁剪生成图片的质量
outputType: 'jpeg', // 裁剪生成图片的格式
canScale: false, // 图片是否允许滚轮缩放
autoCrop: true, // 是否默认生成截图框
fixedBox: false, // 固定截图框大小 不允许改变
fixed: false, // 是否开启截图框宽高固定比例
fixedNumber: [7, 5], // 截图框的宽高比例
full: true, // 是否输出原图比例的截图
canMove: false, // 时候可以移动原图
canMoveBox: true, // 截图框能否拖动
original: false, // 上传图片按照原始比例渲染
centerBox: true, // 截图框是否被限制在图片里面
infoTrue: true, // true 为展示真实输出图片宽高 false 展示看到的截图框宽高
maxImgSize: 10000
},
ocrResult: []
}
},
methods: {
upload (fileObj) {
const file = fileObj.file
const reader = new FileReader()
reader.readAsDataURL(file)
reader.onload = () => {
this.imgBase64 = reader.result
}
const formData = new FormData()
formData.append('image', file)
uploadImage(formData).then(res => {
this.imgUrl = res.imgUrl
})
},
doOcr () {
const cropAxis = this.$refs.cropper.getCropAxis()
const imgAxis = this.$refs.cropper.getImgAxis()
const cropWidth = this.$refs.cropper.cropW
const cropHeight = this.$refs.cropper.cropH
const position = [
(cropAxis.x1 - imgAxis.x1) / this.$refs.cropper.scale,
(cropAxis.y1 - imgAxis.y1) / this.$refs.cropper.scale,
cropWidth / this.$refs.cropper.scale,
cropHeight / this.$refs.cropper.scale
]
const rectangle = {
top: position[1],
left: position[0],
width: position[2],
height: position[3]
}
if (this.imgUrl) {
ocr({ imgUrl: this.imgUrl, rectangle }).then(res => {
this.ocrResult.push(
{
text: res.text,
cropInfo: { //截图框显示的大小
width: cropWidth,
height: cropHeight,
left: cropAxis.x1,
top: cropAxis.y1
},
realInfo: rectangle //截图框在图片上真正的大小
})
})
}
},
enterCard (item) {
this.$refs.cropper.goAutoCrop()// 重新生成自动裁剪框
this.$nextTick(() => {
// if cropped and has position message, update crop box
// 设置自动裁剪框的宽高和位置
this.$refs.cropper.cropOffsertX = item.cropInfo.left
this.$refs.cropper.cropOffsertY = item.cropInfo.top
this.$refs.cropper.cropW = item.cropInfo.width
this.$refs.cropper.cropH = item.cropInfo.height
})
},
leaveCard () {
this.$refs.cropper.clearCrop()
},
enter () {
if (this.imgBase64 === '') {
return
}
this.$refs.cropper.startCrop() // 开始裁剪
},
leave () {
this.$refs.cropper.stopCrop()// 停止裁剪
}
}
}
</script>
读到这里，这篇“node如何实现ocr”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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