Bagaimana untuk melaksanakan ocr dalam JavaScript

OCR (Pengecaman Aksara Optik) ialah teknologi yang menukar teks dalam imej kepada teks boleh diedit. Dalam era digital hari ini, OCR telah menjadi alat yang sangat berguna dengan banyak senario aplikasi, seperti mengimbas dokumen kertas ke dalam dokumen elektronik, pengecaman teks dalam imej, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah untuk melaksanakan OCR menggunakan JavaScript.

Untuk melaksanakan OCR, kita perlu memahami proses asas OCR terlebih dahulu. Proses OCR asas termasuk langkah berikut:

1. Prapemprosesan imej: Praproses imej asal, termasuk penyahnosian imej, penduaan dan operasi lain.
2. Pisah aksara: Pisahkan aksara dalam imej kepada aksara tunggal.
3. Pengekstrakan ciri: Pengekstrakan ciri dilakukan pada setiap aksara untuk pengelasan berikutnya.
4. Kategori: Padankan setiap aksara dengan aksara teks yang sepadan.

Dalam beberapa langkah pertama, kami biasanya menggunakan teknologi penglihatan komputer untuk mencapainya. Tetapi dalam langkah terakhir, kita perlu mengklasifikasikan aksara menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Dalam artikel ini, kami akan melakukan ini menggunakan model pembelajaran mesin berasaskan rangkaian, rangkaian saraf.

Pelaksanaan OCR berasaskan JavaScript boleh dibahagikan kepada empat langkah berikut:

1. Memuatkan imej dan prapemprosesan: Pertama, kami menggunakan JavaScript untuk memuatkan imej ke dalam halaman web. Kemudian, kami praproses imej, termasuk denoising, penduaan dan operasi lain, untuk menjadikan pembahagian aksara seterusnya lebih tepat.
2. Pembahagian watak: Seterusnya, kami menggunakan teknologi penglihatan komputer untuk membahagikan watak dalam imej. Pembahagian aksara ialah teknologi utama dalam OCR Jika pembahagian tidak tepat, proses seterusnya juga akan terjejas.
3. Pengekstrakan ciri: Untuk setiap aksara, kita perlu menukarnya kepada satu set ciri berangka untuk digunakan oleh rangkaian saraf. Langkah ini boleh dicapai menggunakan beberapa teknik penglihatan komputer, seperti detik invarian Hu, detik Zernike, LBP, dsb.
4. Klasifikasi: Akhir sekali, kami menggunakan model rangkaian saraf untuk mengambil vektor ciri sebagai input dan output aksara yang sepadan. Apabila kami melatih rangkaian saraf, kami boleh menggunakan beberapa set data OCR sedia ada untuk latihan bagi meningkatkan ketepatan klasifikasi.

Walaupun JavaScript, sebagai bahasa yang ditafsirkan, tidak begitu sesuai untuk tugasan intensif pengiraan, beberapa tugas OCR kecil masih boleh dilaksanakan menggunakan JavaScript. Sebagai contoh, kita boleh melaksanakan tugas pembelajaran mesin dengan menggunakan perpustakaan alat JavaScript seperti OpenCV.js, Tensorflow.js, Keras.js dan perpustakaan alat lain.

Ringkasnya, menggunakan JavaScript untuk melaksanakan OCR memerlukan sejumlah pengetahuan komputer dan pembelajaran mesin. Dengan peningkatan berterusan teknologi JavaScript, banyak perpustakaan dan rangka kerja dalam penglihatan komputer dan pembelajaran mesin telah dibangunkan, yang menyediakan lebih banyak alat dan sokongan untuk JavaScript untuk melaksanakan OCR. Sudah tentu, kami juga perlu menjalankan pemilihan teknologi dan pengoptimuman prestasi untuk senario aplikasi tertentu untuk mencapai OCR yang cekap dan tepat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan ocr dalam JavaScript. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!