uniOCR : outil de reconnaissance de texte open source multiplateforme

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Introduction générale

uniOCR 是一个开源的文字识别工具，由 mediar-ai 团队开发。它基于 Rust 语言编写，支持 macOS、Windows 和 Linux 系统。用户可以通过它从图片中提取文字，操作简单且免费。uniOCR 的核心特点是跨平台支持和统一的接口设计。它集成了多种 OCR 引擎，包括 macOS 的 Vision Kit、Windows OCR 和 Tesseract，还支持云端 OCR。无论是个人用户还是开发者，都可以用它快速处理图片文字识别任务。项目代码开放，允许用户自由修改和扩展。

Liste des fonctions

支持 macOS、Windows 和 Linux 系统，跨平台运行。
提供多种 OCR 引擎选择：macOS Vision、Windows OCR、Tesseract 和云端 OCR。
支持从单张图片或多张图片中提取文字。
提供统一的 API 接口，方便切换不同 OCR 引擎。
支持异步操作和批量处理，提升识别效率。
允许自定义设置，比如语言、置信度阈值和超时时间。
开源项目，用户可以查看和修改代码。

Utiliser l'aide

Processus d'installation

uniOCR 需要安装 Rust 环境和相关依赖才能运行。以下是详细步骤：

安装 Rust
- 打开终端，输入以下命令安装 Rust：
```
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
```
- Une fois l'installation terminée, exécutez rustc --version Vérifiez la version pour vous assurer que l'installation a réussi.
下载 uniOCR 源码
- 使用 Git 克隆项目到本地：
```
git clone https://github.com/mediar-ai/uniOCR.git
```
- Accédez au catalogue de projets :
```
cd uniOCR
```
安装 Tesseract（可选）
- 如果想使用 Tesseract 引擎，需要额外安装：
  - macOS：运行 brew install tesseract
  - Ubuntu：运行 apt-get install tesseract-ocr
  - Windows：运行 winget install tesseract 或手动下载安装包。
- macOS Vision 和 Windows OCR 无需额外安装。
Compilation des projets
- Exécuter dans le répertoire du projet :
```
cargo build --release
```
- 编译完成后，可执行文件位于 <项目目录>/target/release/.
programme de course
- Entrez la commande suivante pour démarrer :
```
cargo run --release
```

Comment l'utiliser

uniOCR 通过代码调用实现文字识别。以下是基本操作：

Préparer l'image
- 将需要识别的图片（比如 test.png）放入项目目录。

运行基本示例

compilateur <项目目录>/examples/basic.rs，代码如下：

use uniocr::{OcrEngine, OcrProvider};
use anyhow::Result;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
let engine = OcrEngine::new(OcrProvider::Auto)?;
let text = engine.recognize_file("test.png").await?;
println!("提取的文字: {}", text);
Ok(())
}

运行示例：
```
cargo run --example basic
```
程序会输出图片中的文字。

选择 OCR 引擎
- modifications OcrProvider 参数以切换引擎：
  - macOS Vision：OcrProvider::MacOS
  - Windows OCR：OcrProvider::Windows
  - Tesseract：OcrProvider::Tesseract
- Exemple de code :
```
let engine = OcrEngine::new(OcrProvider::Tesseract)?;
```

fichier de lot

compilateur <项目目录>/examples/batch_processing.rs: :

use uniocr::{OcrEngine, OcrProvider};
use anyhow::Result;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
let engine = OcrEngine::new(OcrProvider::Auto)?;
let images = vec!["img1.png", "img2.png", "img3.png"];
let results = engine.recognize_batch(images).await?;
for (i, text) in results.iter().enumerate() {
println!("图片 {} 提取的文字: {}", i + 1, text);
}
Ok(())
}

La course à pied :
```
cargo run --example batch_processing
```

Fonction en vedette Fonctionnement

Paramètres personnalisés

uniOCR 支持调整识别参数。示例代码：

use uniocr::{OcrEngine, OcrProvider, OcrOptions};
let options = OcrOptions::default()
.languages(vec!["eng", "chi_sim"])  // 设置英文和简体中文
.confidence_threshold(0.8)         // 置信度阈值
.timeout(std::time::Duration::from_secs(30));  // 超时 30 秒
let engine = OcrEngine::new(OcrProvider::Auto)?.with_options(options);

运行后，识别会按设置执行。

Prise en charge multilingue

如果识别中文，需安装 Tesseract 的中文语言包：
macOS/Ubuntu：运行 brew install tesseract-lang peut-être apt-get install tesseract-ocr-chi-sim
Windows：下载 chi_sim.traineddata 并放入 Tesseract 安装目录的 tessdata Dossier.
设置语言参数为 vec!["chi_sim"].