提升tesseract.js识别效率：JavaScript图像预处理方法

您是否遇到tesseract.js识别效率低下的问题？本文将介绍一种使用JavaScript的sharp模块对图像进行预处理的方法，以提高识别准确率。

主要思路：

去除干扰信息: 清理黑色相近（46/256之内）的所有干扰信息。
去除背景颜色: 将相近的±30之内的背景颜色设置为白色，灰色的干扰信息改为白色，文字改为黑色。

使用sharp模块进行图像处理:

1. 安装sharp模块:

npm install sharp

2. 引入sharp模块:

const sharp = require('sharp');

3. 读取图像数据并进行处理:

const imageBuffer = // 您的图片buffer数据

sharp(imageBuffer)
  .removeAlpha() // 去除透明通道
  .flatten({ background: 'white' }) // 将图像背景设置为白色
  .toBuffer()
  .then(processedImage => {
    // 处理后的图像数据
    // 在这里可以使用tesseract.js进行识别
  })
  .catch(error => {
    // 处理过程中的错误处理
  });

代码说明:

removeAlpha() 函数去除透明通道（如有）。
flatten() 函数将图像背景设置为指定颜色，这里设置为白色。

注意:

处理后的图像数据可以传递给tesseract.js进行识别。
图像处理可能会引入新的干扰信息，您可能需要根据实际情况进行调整和优化。

希望本文能帮助您提高tesseract.js的识别效率！