Comment implémenter ocr en JavaScript

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 :

1. Prétraitement de l'image : Prétraitez l'image originale, y compris le débruitage de l'image, la binarisation et d'autres opérations.
2. Caractères divisés : divisez les caractères de l'image en caractères uniques.
3. Extraction de caractéristiques : l'extraction de caractéristiques est effectuée sur chaque personnage pour une classification ultérieure.
4. Catégorie : Faites correspondre chaque caractère au caractère de texte correspondant.

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 :

1. Chargement des images et prétraitement : Tout d'abord, nous utilisons JavaScript pour charger l'image au milieu de la page Web. Ensuite, nous prétraitons l'image, y compris le débruitage, la binarisation et d'autres opérations, pour rendre la segmentation ultérieure des caractères plus précise.
2. Segmentation des personnages : Ensuite, nous utilisons la technologie de vision par ordinateur pour segmenter les personnages de l'image. La segmentation des caractères est une technologie clé de l'OCR. Si la segmentation est inexacte, les processus ultérieurs seront également affectés.
3. Extraction de caractéristiques : Pour chaque caractère, nous devons le convertir en un ensemble de caractéristiques numériques destinées à être utilisées par le réseau neuronal. Cette étape peut être réalisée en utilisant certaines techniques de vision par ordinateur, telles que les moments invariants de Hu, les moments de Zernike, le LBP, etc.
4. Classification : Enfin, nous utilisons un modèle de réseau neuronal pour prendre le vecteur de caractéristiques en entrée et en sortie le caractère correspondant. Lorsque nous formons le réseau neuronal, nous pouvons utiliser certains ensembles de données OCR existants pour la formation afin d'améliorer la précision de la classification.

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!