#Paddle OCR

5.6.1 新增

基于百度飞桨的 OCR

#paddle.ocr(img, path)

• img {Image} 图片
• path {String} 自定义模型路径，必须是绝对路径
• return {Array}

使用自定义模型进行文字识别

// files.path() 将相对路径转为绝对路径
let myModelPath = files.path("./models");
let result = paddle.ocr(img, myModelPath)

#paddle.ocr(img[, cpuThreadNum=4, useSlim=true])

• img {Image} 图片
• cpuThreadNum {Number} 识别使用的 CPU 核心数量
• useSlim {Boolean} 加载的模型，可选值：
  • true ocr_v2_for_cpu(slim) :快速模型，默认
  • false ocr_v2_for_cpu : 精准模型
• return {Array}

高精度识别，返回值包含坐标，置信度

let res = paddle.ocr(img);
toastLog(JSON.stringify(res))

返回值示例

[{
    "bounds": {
        "bottom": 535,
        "left": 348,
        "right": 631,
        "top": 384
    },
    "confidence": 0.9808736,
    "inferenceTime": 188.0,
    "preprocessTime": 53.0,
    "text": "约定",
    "words": "约定"
}]

#paddle.ocrText(img[, cpuThreadNum=4, useSlim=true])

• img {Image} 图片
• cpuThreadNum {Number} 识别使用的 CPU 核心数量
• useSlim {Boolean} 加载的模型，可选值：
  • true ocr_v2_for_cpu(slim) :快速模型，默认
  • false ocr_v2_for_cpu : 精准模型
• return {Array} 字符串数组

只返回文本识别信息

let res = paddle.ocrText(img);
toastLog("识别信息：" + JSON.stringify(res))
//["约定","最终相遇"]

#paddle.release()

释放 native 内存，非必要，供万一出现内存泄露时使用

#Tessract OCR

6.2.9 新增 前往 github 下载完整例子：TessractOCR

#Google ML kIT OCR

6.3.4 新增

#gmlkit.ocr(img,Language)

• img {Image} 图片
• Language {String} 识别语言，可选值为：
  • la 拉丁
  • zh 中文
  • sa 梵文
  • ja 日语
  • ko 韩语
  • 更多语言
• retrun {Object} Json

//识别中文
let result = gmlkit.ocr(img, "zh");
log(result.text)