paddleocr models run on onnx
npm install @oovz/esearch-ocrch.zip，中英混合 v4_doc 为ch_v4_doc.zip
shell
npm i esearch-ocr onnxruntime-web
`
web
`javascript
import * as ocr from "esearch-ocr";
import * as ort from "onnxruntime-web";
`
部分引入
`javascript
import { init } from "esearch-ocr";
import * as ort from "onnxruntime-web";
`
node
`javascript
const ocr = require("esearch-ocr");
const ort = require("onnxruntime-node");
`
> [!IMPORTANT]
> 需要手动安装 onnxruntime（onnxruntime-node 或 onnxruntime-web，视平台而定），并在init参数中传入ort
> 这样设计是因为 web 和 electron 可以使用不同的 ort，很难协调，不如让开发者自己决定
浏览器或 Electron 示例
`javascript
const localOCR = await ocr.init({
det: {
input: "ocr/det.onnx", // det指识别模型，如果上面提到的文字包没有，那就用中英混合的det（在ch.zip里）。
},
rec: {
input: "ocr/rec.onnx",
decodeDic: "abcdefg...", // 在模型压缩包中的txt文件，需要传入里面的内容而不是路径
},
ort,
});
const url = "data:image/png;base64,..."; // 还支持 HTMLImageElement | HTMLCanvasElement | ImageData
localOCR
.ocr(url)
.then((result) => {}) // 见下面的解释
.catch((e) => {});
`
这在需要多次运行 ocr 时非常有用
node.js 环境还需要设置 canvas，运行方式也不一样，见node.js 示例，需要安装canvas
演示项目
init type
`typescript
type init = {
ort: typeof import("onnxruntime-web");
det: {
input: string | ArrayBufferLike | Uint8Array;
ratio?: number; // 缩放，小于1 越小越快，但准确率也会下降一点
on?: (r: detResultType) => void;
};
rec: {
input: string | ArrayBufferLike | Uint8Array;
decodeDic: string; // 字典文件内容，不是路径
imgh?: number;
on?: (index: number, result: { text: string; mean: number }, total: number) => void;
optimize?: {
space?: boolean; // v3 v4识别时英文空格不理想，但v5得到了改善，默认为true，需要传入false来关闭
};
};
docCls?: {
input: string | ArrayBufferLike | Uint8Array; // 文档旋转识别，所有文字方向应该一致，各行不同向有待开发
};
analyzeLayout?: {
docDirs?: ReadingDir[]; // 可限定文档阅读方向的识别范围，默认为常规方向和竖排方向
columnsTip?: ColumnsTip;
};
dev?: boolean;
};
// 更多类型请查看代码或提示
`
> [!NOTE]
> 对 v5 模型，需要在 rec.optimize.space 明确传入 false，否则会加很多空格
对于返回的值
`ts
type resultType = {
text: string;
mean: number;
box: BoxType; // ↖ ↗ ↘ ↙
style: { bg: color; text: color }; // rgb数组，表示背景颜色和文字颜色，在简单移除文字时非常有用
}[];
type ReadingDirPart = "lr" | "rl" | "tb" | "bt";
type output = {
src: resultType; // 每个视觉行，rec输出
columns: {
// 分栏，如左右分栏
src: resultType;
outerBox: BoxType;
parragraphs: {
src: resultType;
parse: resultType[0];
}[];
}[];
parragraphs: resultType; // 聚合了columns的每个段落
readingDir: {
inline: ReadingDirPart; // 行内的阅读方向
block: ReadingDirPart; // 行的排版方向
};
angle: {
reading: { inline: number; block: number }; // 阅读方向的具体角度
angle: number; // 整体旋转角，如果小于1°可忽略
};
};
`
合并的文字可以使用
`js
result.parragraphs.map((item) => item.text).join("\n");
`
除了 ocr 函数，还有det函数，可单独运行，检测文字坐标；rec函数，可单独运行，检测文字内容。具体定义可看类型提示。这个文件给出了示例。
对于竖排文字，如古籍等，在 cls 时会进行旋转。如果明确了输入，可以不用 cls。
支持识别竖排文字排版段落。
模型
paddle 预测库
模型需要转换为 onnx 才能使用：Paddle2ONNX 或在线转换
调试
使用 Electron 来调试，既有可视化也要onnxruntime-node`的本地性能。