Tesseract是惠普布里斯托实验室在1985到1995年间开发的一一个开源的OCR引擎，曾经在1995 UNLV精确度测试中名列前茅。但1996年后基本停止了开发。2005年，惠普将其对外开源，2006 由Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化工作。官网项目地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
Tesseract.js是基于Tesseract——OCR引擎的一个纯JavaScript接口。
图片测试地址：https://tesseract.projectnaptha.com/
官网地址：https://github.com/naptha/tesseract.js#tesseractjs
官网给出的示例基本都使用了node.js，安装这个主要是为了下一步利用npm工具下载安装Tesseract.js的相应文件，以实现离线的文字识别。
node.js的安装可以参考菜鸟教程：https://www.runoob.com/nodejs/nodejs-install-setup.html
在官网中可以找到链接，这里也给出：https://github.com/jeromewu/tesseract.js-offline
直接将其下载下来，当然你也可以选择使用git工具clone到本地
下载下来之后，将其解压。
npm install命令下载安装相关包。截图示例：
在它下载安装完成后，你会发现在该目录文件夹下多了一个名为node_modules的文件夹，这个文件夹下的东西就是刚刚安装下载的东西，其中包含了所有文字识别需要的组件及库。
这一步可以先试一试参照官方文档的示例，在上一步的命令行中输入
npm run start
截图如下：
这时服务器已经启动，在浏览器中输入http://localhost:3000/browser/访问，再按F12，查看浏览器控制信息，会发现程序正常运行，识别了该程序内置的图片，识别的结果在控制台中已经输出了，控制台截图如下：
其中最下面的文字时识别图片后的文本。
将该文件夹复制到你的idea项目中，然后找到F:\Projects\IdeaProjects\springboot01helloworld\src\main\resources\static\html\OCR\tesseract.js-offline-master\browser\index.html，即该目录下的browser文件夹下的index.html文件(前面的路径应该是你的具体本地),再选择使用浏览器打开，即可得到和第四步一样的结果。
这个tesseract.js的离线版本，只支持对英文的识别，不支持中文，如果你放一张中文的图片，会发现识别的结果是一堆乱码。
这里需要修改其中的代码，同时要去官网上下载对应的中文语言识别包。
tesseract.js的语言包下载地址为https://github.com/naptha/tessdata/tree/gh-pages/4.0.0
进入该网址，下载对应的中文语言包，具体名称为chi_sim.traineddata.gz，截图如下：
下载完成后，将该文件放到tesseract.js-offline-master\lang-data文件夹下，该文件夹存放了所有语言识别包文件。
修改第五步中的index.html中的代码即可，程序逻辑很简单：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Tesseract.js Offline</title>
<script src="../node_modules/tesseract.js/dist/tesseract.min.js"></script>
<script>
const { createWorker } = Tesseract;
const worker = createWorker({
workerPath: '../node_modules/tesseract.js/dist/worker.min.js',
langPath: '../lang-data',
corePath: '../node_modules/tesseract.js-core/tesseract-core.wasm.js',
logger: m => console.log(m),
});
(async () => {
await worker.load();
await worker.loadLanguage('chi_sim');
await worker.initialize('chi_sim');
const { data: { text } } = await worker.recognize('../images/合同测试图片.png');
//这里我使用了我自己的图片目录，
//在实际使用时需要改成你自己的图片路径
console.log(text);
await worker.terminate();
})();
</script>
</head>
<body>
</body>
</html>
主要修改的是这三句
await worker.loadLanguage('chi_sim');
await worker.initialize('chi_sim');
const { data: { text } } = await worker.recognize('../images/合同测试图片.png');
修改后，再在idea中使用浏览器打开，会发现已经能够正常识别中文了。
贴一波结果：
识别时使用的图片：
识别的结果截图：
可以看出，识别的效果还是不错的。
一开始是有一个在浏览器端实现离线文字识别的需求，查找资料后找到了 Tesseract.js这个开源库，但网上特别关于Tesseract.js这个js版本的学习文章介绍特别少，我参考了几篇文章，在实际使用的时候都会报错，始终无法识别。
迫于无奈，只能自己看官网的文档资料，发现官网的例子基本上是都用到了node.js以及npm，给出的例子都是，先用npm安装相应的包，然后启动node.js服务器，最后通过浏览器访问相应的服务器地址，实现了识别。这让我一度以为，这个框架不能离线识别，必须连接服务器。
在去补了下node.js以及npm的入门知识后，经过一番操作，终于是实现了不开启服务器，只打开浏览器即可实现文字识别的功能。
在这个过程中，踩了一些坑，同时也学会了要看官方文档，官方文档是最权威的，也是最详细的，英语看不惯，别急，可以一步步慢慢来，这样有时候比起网上无厘头找教程反而要快。