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• ? Github Star: 34.3k[1]

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Tesseract.js 是一個基于 JavaScript 的開源 OCR（光學字符識別）引擎。

Tesseract.js 是什么？

Tesseract.js 是一個純 JavaScript 庫，它提供了在瀏覽器中運行 Tesseract OCR（光學字符識別）引擎的能力。由 Google 維護的開源 OCR 引擎，可以識別多種語言的文本，包括自動文本方向和腳本檢測，以及提供簡單的接口來讀取段落、單詞和字符的邊界框。通過 Tesseract.js 可以在不依賴服務器的情況下，直接在客戶端瀏覽器中處理圖像中的文本識別任務。具有以下特點：

• ? 多語言支持：支持超過 100 種語言的文字識別，覆蓋了全球大部分的文字系統，包括英文、中文、法文、德文等。

• ? 簡單易用的 API：提供了簡潔的 API，使得實現基本的 OCR 功能變得簡單。

• ? 高度可定制：支持設置識別語言、識別模式等參數，還提供了多頁識別、手寫字體識別等高級功能。

• ? 實時識別：支持靜態圖像識別以及視頻流的實時文字識別。

快速開始

安裝

安裝 Tesseract.js 可以通過 CDN 或 npm/yarn 進行。

npm install tesseract.js
# yarn
yarn add tesseract.js

在瀏覽器中，可以直接通過 CDN 引入 Tesseract.js，或者在 Node.js 項目中通過 npm 安裝。

入門示例

安裝完成后，需要引入 Tesseract.js，可以使用 ES6 的 import 語法引入。下面使用 import 語法引入的示例。

// 從 Tesseract 庫中解構出 createWorker 函數
import { createWorker } from "tesseract.js";
// 獲取按鈕元素
const btn = document.querySelector('#btn')
// 為按鈕添加點擊事件監聽器
btn.addEventListener('click', async () => {
// 獲取圖片元素
const image = document.querySelector('img')

// 創建一個 Tesseract worker，使用中文簡體識別模型
const worker = await createWorker('chi_sim')
// 使用 worker 識別圖片中的文字
const result = await worker.recognize(image)
// 在控制臺輸出識別結果
console.log(result.data.text)
// 將識別結果顯示在頁面上
document.querySelector('#result').innerHTML = result.data.text
// 終止 worker，釋放資源
worker.terminate()
})

通過簡單的幾行代碼，實現中文圖片的 OCR 文字識別，看效果識別率還是挺高的。

更多功能

上面我們只是簡單演示了 Tesseract.js 如何識別中文的。他還是支持更多高級的功能。如多語言識別、自定義識別參數、PDF 輸出等。它還進行了多項性能優化，包括文件大小優化、內存使用優化和并行處理支持。

識別效果受到圖片質量、文字清晰度、字體樣式等多種因素的影響。因此，在實際應用中，你可能需要對圖片進行預處理（如裁剪、旋轉、縮放、增強對比度等）以提高識別準確率。

總結

Tesseract.js 是一個功能強大、易于使用的 OCR 庫，具有廣泛的應用場景和廣闊的發展前景。希望本期推薦能幫到你！

祝好！

引用鏈接

[1] Github Star: 34.3k: https://github.com/naptha/tesseract.js
[2] 官網: https://tesseract.projectnaptha.com/