uni-app 英文字母和数字的动态OCR识别模块

发布于 1周前 作者 nodeper 来自 Uni-App

uni-app 英文字母和数字的动态OCR识别模块

功能需求

  • 模块可以调用摄像头或相册图片识别拍摄到的图片上的单行数字和英文字母的混合文字。
  • 如果调用摄像头识别，识别过程是动态的，即在摄像头对准需要识别的文字后，模块能够像扫描到二维码一样做出反馈，并返回识别结果。
  • 希望能够支持Android和IOS，
    • 请将开发报价信息发送给978107204@qq.com，
    • 同时接受淘宝、程序员客栈等第三方托管费用的开发。

界面样式参考

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3 回复

我做过快递单上手机号码的OCR插件，加QQ：16792999


OCR文字识别 这里能做， 加Q 1196097915

要在uni-app中实现英文字母和数字的动态OCR（光学字符识别）识别模块，你可以利用Tesseract.js或类似的OCR库，结合uni-app的相机或图片选择功能来实现。以下是一个基本的代码示例，展示了如何集成和使用OCR功能。

首先，确保你已经安装了Tesseract.js。你可以通过npm安装：

npm install tesseract.js

然后，在你的uni-app项目中，创建一个页面用于显示相机和进行OCR识别。

pages/index/index.vue

<template>
  <view class="container">
    <button @click="chooseImage">选择图片</button>
    <image v-if="imageSrc" :src="imageSrc" mode="widthFix"></image>
    <text v-if="ocrResult">{{ ocrResult }}</text>
  </view>
</template>

<script>
import Tesseract from 'tesseract.js';

export default {
  data() {
    return {
      imageSrc: '',
      ocrResult: ''
    };
  },
  methods: {
    chooseImage() {
      uni.chooseImage({
        count: 1,
        sourceType: ['album', 'camera'],
        success: (res) => {
          const tempFilePaths = res.tempFilePaths;
          this.imageSrc = tempFilePaths[0];
          this.performOCR(tempFilePaths[0]);
        },
        fail: (err) => {
          console.error(err);
        }
      });
    },
    performOCR(imagePath) {
      Tesseract.recognize(
        imagePath,
        'eng', // 识别语言为英文
        {
          logger: m => console.log(m)
        }
      ).then(({ data: { text } }) => {
        this.ocrResult = text;
      }).catch(err => {
        console.error('OCR Error:', err);
      });
    }
  }
};
</script>

<style>
.container {
  padding: 20px;
}
image {
  margin-top: 20px;
  max-width: 100%;
}
text {
  margin-top: 20px;
  font-size: 18px;
}
</style>

这个示例中，我们创建了一个简单的uni-app页面，包含一个按钮用于选择图片（可以是相机拍摄或从相册选择）。选择图片后，通过Tesseract.js进行OCR识别，并将结果显示在页面上。

注意：

  1. Tesseract.recognize的第二个参数是识别语言代码，这里使用的是'eng'表示英文。如果需要识别其他语言，可以查阅Tesseract.js支持的语言列表并调整参数。
  2. 实际应用中，你可能需要处理更多的错误和异常情况，比如图片格式不支持、OCR识别失败等。
  3. 考虑到性能和用户体验，对于较大的图片，可能需要进行预处理（如缩放）以加快OCR识别速度。
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