图像OCR技术实践，让前端也能轻松上手图像识别

案例演示

首先和大家演示一下实现的效果，我们的最终目标是基于一张图片，通过技术的手段自动提取图片的信息，并展示到文档中，提高文档编写的效率。

由上图可以看到我们成功提取了图片中的文本信息，通过这种方式我们可以更高效地对文档进行创作。

什么是图像OCR技术

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指提取图像中的文字信息，下面介绍一些常见的图片 OCR 技术方案：

• 基于规则的 OCR：使用预定义的规则和模板来识别特定类型的文本，适用于结构化的文档，如表格、票据等；
• 基于机器学习的 OCR：通过训练模型来识别不同字体、大小、颜色等特征的文字，适用于非结构化的文本，如照片、手写字等；
• two-stage 方法：文字检测+文字识别，分别由检测网络和识别网络来完成，是目前主流的 OCR 方法，效果较好；
• 端到端方法：直接输出识别后的文本，由一个大网络来完成，但该方法仍存在特征共享、模型训练等问题。

上面这些技术方案的优缺点和应用场景我简单和大家介绍如下：

• 基于规则的 OCR：
  • 优点：对于特定类型的文本，如表格、票据等，识别准确率较高。
  • 缺点：规则和模板的定义需要大量的人工工作，对于复杂的文档结构和字体变化的适应性较差。
  • 应用场景：适用于结构化文档的识别，如表格、票据、身份证等。
• 基于机器学习的 OCR：
  • 优点：可以自动学习文字的特征，对于不同字体、大小、颜色等的适应性较好。
  • 缺点：需要大量的训练数据，对于生僻字和特殊字体的识别准确率可能较低。
  • 应用场景：适用于非结构化文本的识别，如图像、照片、手写字等。
• two-stage 方法：
  • 优点：将文字检测和识别分开处理，提高了识别准确率和灵活性。
  • 缺点：需要两个网络进行处理，计算量较大，速度较慢。
  • 应用场景：适用于对识别准确率要求较高的场景，如文档数字化、自动化表单填写等。
• 端到端方法：
  • 优点：将文字检测和识别统一在一个网络中进行处理，减少了计算量和处理时间。
  • 缺点：特征共享和模型训练等问题仍需要进一步解决，对于复杂场景的适应性较差。
  • 应用场景：适用于对速度要求较高的场景，如实时翻译、图片搜索等。

在实际应用中，我们需要根据具体需求和场景选择合适的 OCR 技术方案。

基于图像OCR的开源方案分享

那对于前端而言，我们怎么能使用这些 OCR 技术呢？我在做了大量研究和查找之后，发现了几款不错的OCR开源项目，可以帮助我们轻松在自己的应用中实现OCR能力：

• Tesseract：一款由 HP 实验室开发、由 Google 维护的开源 OCR 引擎，支持多语言和多平台。
• Tesseract.js：Tesseract 的 JavaScript 版本，支持一百多种语言，可使用 npm 安装或在页面中直接引用 js。
• PaddleOCR：飞桨首次开源的文字识别模型套件，支持中英文识别，支持倾斜、竖排等多种方向文字识别，支持 GPU、CPU 预测。
• CnOCR：Python 3 下的文字识别工具包，支持简体中文、繁体中文（部分模型）、英文和数字的常见字符识别，自带 20 多个训练好的识别模型，适用于不同应用场景。
• chineseocr_lite：超轻量级中文 OCR，支持竖排文字识别，支持 ncnn、mnn、tnn 推理，模型大小仅 4.7M。

这些开源方案都有各自的特点和优势，可以根据具体需求和应用场景选择适合的方案。在使用这些开源方案时，我们仍然需要考虑以下因素：

• 识别精度：不同的开源方案在识别精度上可能存在差异，可以根据对识别结果准确性的要求进行选择。
• 语言支持：如果需要识别特定语言的文字，需要确保所选方案支持该语言。
• 性能和效率：考虑方案的执行速度和资源消耗，特别是在处理大量图片或对实时性要求较高的情况下。
• 可扩展性：如果有进一步开发和定制的需求，选择具有良好可扩展性的方案。
• 社区和文档：活跃的社区和完善的文档可以提供更好的支持和帮助。

这里我写一个前端实现的案例，和大家分享一下具体用法。

首先我们需要安装tesseract.js:

其次来看看我写的一个业务代码：

我们在上面代码里可以看到我们需要先把文件转化为buffer，再利用worker ，来提取图像信息。代码由于我使用的是nextjs，对nodejs开发比较友好，当然大家也可以用其他框架来实现。

目前这个功能我已经实现到了 Nocode/WEP 文档知识库中，大家可以体验参考一下:

同时为了提高识别度，我也看到一些可行的方案，这里和大家分享一下：

1. 数据增强：通过对图像进行旋转、缩放、翻转等操作，增加数据的多样性。
2. 优化训练：调整训练参数，如学习率、迭代次数等，以获得更好的模型性能。
3. 使用高质量图像：确保输入的图像清晰、分辨率高，减少噪声和干扰。
4. 字符分割：将图像中的字符准确分割，有助于提高识别精度。
5. 语言模型融合：结合语言模型来提高对文本的理解和纠正错误。
6. 模型融合：尝试融合多个不同的 OCR 模型，以综合它们的优势。
7. 人工标注：对一些困难样本进行人工标注，以改进模型学习。
8. 超参数调优：对模型的超参数进行细致的调整和优化。