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OCR文档

稳定性:

实验性的函数、模块或特性， 在未来的更新中可能会更改或移除。应该谨慎使用这些函数或模块，或者仅用作临时或试验用途。

Paddle OCR

5.6.1 新增 基于百度飞桨的 OCR

paddle.ocr(img, path)

  • img {Image} 图片
  • path {String} 自定义模型路径,必须是绝对路径
  • return {Array}

使用自定义模型进行文字识别

// files.path() 将相对路径转为绝对路径
let myModelPath = files.path("./models");
let result = paddle.ocr(img, myModelPath)

paddle.ocr(img[, cpuThreadNum=4, useSlim=true])

  • img {Image} 图片
  • cpuThreadNum {Number} 识别使用的 CPU 核心数量
  • useSlim {Boolean} 加载的模型,可选值:
    • true ocr_v2_for_cpu(slim) :快速模型,默认
    • false ocr_v2_for_cpu : 精准模型
  • return {Array}

高精度识别，返回值包含坐标，置信度

let res = paddle.ocr(img);
toastLog(JSON.stringify(res))

返回值示例

[{
	"bounds": {
		"bottom": 535,
		"left": 348,
		"right": 631,
		"top": 384
	},
	"confidence": 0.9808736,
	"inferenceTime": 188.0,
	"preprocessTime": 53.0,
	"text": "约定",
	"words": "约定"
}]

paddle.ocrText(img[, cpuThreadNum=4, useSlim=true])

  • img {Image} 图片
  • cpuThreadNum {Number} 识别使用的 CPU 核心数量
  • useSlim {Boolean} 加载的模型,可选值:
    • true ocr_v2_for_cpu(slim) :快速模型,默认
    • false ocr_v2_for_cpu : 精准模型
  • return {Array} 字符串数组

只返回文本识别信息

let res = paddle.ocrText(img);
toastLog("识别信息: " + JSON.stringify(res))
//["约定","最终相遇"]

paddle.release()

释放 native 内存，非必要，供万一出现内存泄露时使用

Tessract OCR

6.2.9 新增 前往 github 下载完整例子：TessractOCR

Google ML kIT OCR

6.3.4 新增

gmlkit.ocr(img,Language)

  • img {Image} 图片
  • Language {String} 识别语言，可选值为：
    • la 拉丁
    • zh 中文
    • sa 梵文
    • ja 日语
    • ko 韩语
    • 更多语言
  • retrun {Object} Json
//识别中文
let result = gmlkit.ocr(img, "zh");
log(result.text)