tesseract.js在uniapp中的使用方法

在uniapp中如何使用tesseract.js进行OCR识别？我尝试引入tesseract.js库但一直报错，不知道该怎么正确配置。有没有完整的示例代码可以参考？另外，在uniapp中调用tesseract.js识别图片时需要注意哪些兼容性问题？希望有经验的大佬能分享一下具体的使用方法和避坑指南。

2 回复

在uniapp中使用tesseract.js，需先安装tesseract.js-core和tesseract-worker。通过npm安装后，在页面中引入并初始化worker，调用recognize方法识别图片。注意：需处理跨平台兼容性，建议使用H5端。


在uniapp中使用tesseract.js进行OCR文字识别，可以通过以下步骤实现：

1. 安装依赖

npm install tesseract.js

2. 基本使用示例

// 在页面或组件中引入
import Tesseract from 'tesseract.js';

// 识别图片中的文字
const recognizeText = async (imagePath) => {
  try {
    const result = await Tesseract.recognize(
      imagePath,
      'eng+chi_sim', // 语言包：英文+简体中文
      {
        logger: m => console.log(m) // 可选：查看识别进度
      }
    );
    console.log('识别结果:', result.data.text);
    return result.data.text;
  } catch (error) {
    console.error('识别失败:', error);
  }
};

// 使用示例（需要先获取图片路径）
// recognizeText('/static/test.png');

3. 完整组件示例

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

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

export default {
  data() {
    return {
      imagePath: '',
      resultText: ''
    }
  },
  methods: {
    chooseImage() {
      uni.chooseImage({
        count: 1,
        success: (res) => {
          this.imagePath = res.tempFilePaths[0];
          this.recognizeText(res.tempFilePaths[0]);
        }
      });
    },
    
    async recognizeText(imgPath) {
      this.resultText = '识别中...';
      try {
        const result = await Tesseract.recognize(
          imgPath,
          'eng+chi_sim',
          { logger: m => console.log(m) }
        );
        this.resultText = result.data.text;
      } catch (error) {
        this.resultText = '识别失败: ' + error.message;
      }
    }
  }
}
</script>

4. 注意事项

  • 平台限制：在微信小程序等平台可能受限，建议在H5端使用
  • 性能优化：
    • 可先压缩图片减少识别时间
    • 使用worker提高性能：
      const worker = Tesseract.createWorker();
await worker.load();
await worker.loadLanguage('eng+chi_sim');
await worker.initialize('eng+chi_sim');
  • 语言包：根据需求选择语言组合，如：
    • eng：英文
    • chi_sim：简体中文
    • chi_tra：繁体中文

5. 图片预处理建议

为提高识别准确率，建议：

  • 使用清晰的图片
  • 确保文字区域明显
  • 适当调整图片对比度

这种方法适用于文档识别、证件识别等场景，实际效果取决于图片质量和文字清晰度。

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