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为用户提供一些必要的体验。 数据处理自动化 数据处理大部分是自动化的以实现规模化。图像上的文本限制了数据处理因为文本只能手动处理。光学字符识别 OCR 可以通过编程方式提取图像上的文本从而确保数据处理自动化尤其是在处理图像上的文本时。 印刷材料的数字化 一切都在数字化但仍有大量文档需要数字化。现在可以使用光学字符识别对支票、证书和其他物理文件进行数字化。 找出上述所有用途加深了我的兴趣因此我决定进一步提出一个问题 如何在网络上使用 OCR尤其是在 React 应用程序中 这个问题让我想到了。 什么是 是一个 JavaScript 库它将原始Tesseract从 C 编译为 JavaScript WebAssembly从而使 OCR 在浏览器中可访问。

引擎最初是编写的后来移植到 WebAssembly但在

某些不支持 WebAssembly 的情况下仍然充当备份。 正如 网站上所述它支持 100 多种语言、自动文本方向和脚本检测、用于读取段落、单词和字符边界框的简单界面。 Tesseract是一个适用于各种操作系统的光学字符识别引擎。它是免 哥斯达黎加电话号码表 费软件根据 Apache 许可证发布。惠普在 20 世纪 80 年代开发了 Tesseract 作为专有软件。它于 2005 年以开源方式发布自 2006 年以来其开发一直由 Google 赞助。 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。 了解 Tesseract API 为了真正理解 Tesseract 的工作原理我们需要分解它的一些 API 及其组件。

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根据 文档有两种方法可以使用它以下是第一种

方法及其分解该recognize方法将图像作为其第一个参数将语言(可以是多个)作为其第二个参数和{ l }最后一个参数。Tesseract 支持的图 B2C 电话列表  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 、blob 对象、图像的路径或 以及 base64 编码图像提供<input>阅读此处了解有关 Tesseract 可以处理的所有图像格式的更多信息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 中所示eng+chi_tra。语言参数用于确定在图像处理中使用的经过训练的语言数据。 注意您可以在这里找到所有可用的语言及其代码。

 

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