28k 的开源 OCR 工具

要从图像、照片中提取文本吗？是否刚刚拍了讲义的照片并想将其转换为文本？那么您将需要一个可以通过 OCR（光学字符识别）识别文本的应用程序。今天，我们介绍一款用强大的开源 OCR 库：Tesseract.js。

Tesseract.js 是一个 javascript 库，可以从图像中获取几乎任何语言的文字。它将原始的 Tesseract 从 C 编译为 JavaScript WebAssembly，从而使 OCR 可以在浏览器中访问。Tesseract.js 引擎最初是用 ASM.js 编写的，后来移植到 WebAssembly，但在某些不支持 WebAssembly 的情况下，ASM.js 仍然可以作为备份。

正如 Tesseract.js 网站上所述，它支持 100 多种语言、自动文本定位和脚本检测，以及用于阅读段落、单词和字符边界框的简单界面。

使用

这里我们将展示如何使用 Tesseract.js 构建 OCR Web 应用程序，通过代码一步步实现。

第 1 步：引入 tesseract.js

首先，我们需要包含 JavaScript 库 tesseract.js。在 HTML5 页面中包含 Tesseract.js 的最简单方法是使用 CDN。因此，将以下内容添加到网页的中。

<html>
  <head>
    <script src='https://unpkg.com/tesseract.js@v2.0.0-alpha.13/dist/tesseract.min.js'></script>
  </head>
  <body>
   ......
      <script src="js/tesseract-ocr.js"></script>
  </body>
</html>

如果使用的是 npm，也可以通过运行下面的命令来安装它

npm install tesseract.js@next

第 2 步：设置html元素

接下来我们需要做的是在下面添加 html 元素

语言选择器
图像文件选择器
所选图像的缩略图预览
处理后结果的占位符

<select id="langsel">
  <option value='eng' selected> English </option>
</select>
<input type="file" id="file-1" class="inputfile" />
<img id="selected-image"  src="" />
<div id="log">
    <span id="startPre">  
        <a id="startLink" href="#">Click here to recognize text</a> or choose your own image
    </span>
</div>

第 3 步：初始化并运行 Tesseract

此外，我们将初始化一个 TesseractWorker，然后使用识别功能。这个函数异步运行并返回一个 TesseractJob 对象。

我们可以在回调函数中获取文本结果，可以使用 then() 方法添加回调函数。此外，使用 progress() 方法添加回调以监视 OCR 操作的状态和进度。

const worker = new Tesseract.TesseractWorker();
worker.recognize(file, $("#langsel").val())
.progress(function(packet){
    console.info(packet)
    progressUpdate(packet)
})
.then(function(data){
    console.log(data)
    progressUpdate({ status: 'done', data: data })
})

第 4 步：显示进度和结果

最后，让我们看看返回的 TesseractJob 对象，并使用它来显示结果。

返回结果后，它包含置信度，即从图像中提取的文本。在单词数组中，它还包括单词在图像中的位置。现在我们使用下面的函数 progressUpdate 将其显示给用户。

function progressUpdate(packet){
    var log = document.getElementById('log');
 
    if(log.firstChild && log.firstChild.status === packet.status){
        if('progress' in packet){
            var progress = log.firstChild.querySelector('progress')
            progress.value = packet.progress
        }
    }else{
        var line = document.createElement('div');
        line.status = packet.status;
        var status = document.createElement('div')
        status.className = 'status'
        status.appendChild(document.createTextNode(packet.status))
        line.appendChild(status)
 
        if('progress' in packet){
            var progress = document.createElement('progress')
            progress.value = packet.progress
            progress.max = 1
            line.appendChild(progress)
        }
 
 
        if(packet.status == 'done'){
            log.innerHTML = ''
            var pre = document.createElement('pre')
            pre.appendChild(document.createTextNode(packet.data.text.replace(/ns*n/g, 'n')))
            line.innerHTML = ''
            line.appendChild(pre)
            $(".fas").removeClass('fa-spinner fa-spin')
            $(".fas").addClass('fa-check')
        }
 
        log.insertBefore(line, log.firstChild)
    }
}