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OCR (Optical Character Recognition) est une technologie qui convertit le texte des images en texte modifiable. À l'ère numérique d'aujourd'hui, l'OCR est devenue un outil très utile dans de nombreux scénarios d'application, tels que la numérisation de documents papier en documents électroniques, la reconnaissance de texte dans des images, etc. Cet article présentera une méthode pour implémenter l'OCR à l'aide de JavaScript.
Pour mettre en œuvre l'OCR, nous devons d'abord comprendre le processus de base de l'OCR. Le processus OCR de base comprend les étapes suivantes :
Dans les premières étapes, nous utilisons généralement la technologie de vision par ordinateur pour y parvenir. Mais dans la dernière étape, nous devons classer les personnages à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique. Dans cet article, nous ferons cela en utilisant un modèle d'apprentissage automatique basé sur un réseau, un réseau de neurones.
La mise en œuvre de l'OCR basée sur JavaScript peut être divisée en quatre étapes suivantes :
Bien que JavaScript, en tant que langage interprété, ne soit pas très adapté aux tâches gourmandes en calcul, certaines petites tâches OCR peuvent toujours être implémentées à l'aide de JavaScript. Par exemple, nous pouvons implémenter des tâches d'apprentissage automatique en utilisant des bibliothèques d'outils JavaScript telles que OpenCV.js, Tensorflow.js, Keras.js et d'autres bibliothèques d'outils.
Pour résumer, utiliser JavaScript pour implémenter l'OCR nécessite une certaine quantité de connaissances en vision par ordinateur et en apprentissage automatique. À mesure que la technologie JavaScript continue de s'améliorer, de nombreuses bibliothèques et frameworks de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique ont été développés, qui fournissent davantage d'outils et de prise en charge pour JavaScript pour mettre en œuvre l'OCR. Bien entendu, nous devons également procéder à une sélection technologique et à une optimisation des performances pour des scénarios d'application spécifiques afin d'obtenir une OCR efficace et précise.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!