Я пишу клиентский JS-модуль, который должен:
- Распознавать текст с фотографии авиабилета через tesseract.js.
- Извлекать из него ключевые поля: номер билета, авиакомпанию, IATA-коды городов, имя пассажира, класс перелёта, дату вылета и т.д.
Текущая реализация:
Используется tesseract.js с языком eng+rus. Перед OCR производится предобработка изображения:
- Масштабирование до 1024px
- Перевод в оттенки серого
- Простая бинаризация (порог = 150)
- После OCR выполняется парсинг результата регулярными выражениями.
Вопрос:
Как можно улучшить качество распознавания и извлечения данных?
Может быть:
- Есть лучшие методы предобработки?
- Можно ли как-то улучшить парсинг?
- Есть ли альтернативы Tesseract.js, которые лучше работают с кириллицей и мелким текстом?
- Как обрабатывать случаи, когда нужное слово разбито на две строки?
Полезно будет:
- Примеры улучшенных регулярок
- Советы по улучшению предобработки
- Оптимизация параметров Tesseract
- Альтернативные подходы (например, обучение модели под конкретные билеты)
- Заранее благодарю за советы!
Код прилагаю:
import Tesseract from 'tesseract.js';
/*Распознаёт текст на изображении и возвращает данные билета*/
export async function extractTicketDataFromImage(file) {
console.log('moew');
try {
// Шаг 1: Предобработка изображения
const processedDataURL = await new Promise((resolve ) => {
preprocessImage(file, resolve);
});
// Шаг 2: OCR на обработанном изображении
const result = await Tesseract.recognize(processedDataURL, 'eng+rus');
// Шаг 3: Парсим результат
return parseTicketText(result.data.text);
} catch (error) {
console.error('Ошибка при распознавании текста ', error);
throw new Error('Не удалось распознать текст изображения, попробуйте сделать более четкий кадр :(');
}
}
/*Парсит распознанный текст и извлекает данные билета*/
function parseTicketText(text) {
console.log('Распознанный текст:\n', text);
const data = {};
const lines = text.split('\n').map(line => line.trim()).filter(Boolean);
for (let line of lines) {
line = line.toUpperCase(); // делаем регистронезависимый поиск
console.log('Обрабатываем строку:', line); // Логируем каждую строку
// Номер билета
if (/\b\d{13}\b/.test(line)) {
console.log('Найден номер билета:', line);
data.ticketNumber = line;
}
// Авиакомпания
if (/AIR[A-Z]*\s[A-ZА-Я]+/i.test(line)) {
let match = line.match(/([A-ZА-Я\s]+AIR[A-Z\s]*)/i);
if (match) {
data.airline = match[0].trim();
console.log('Найдена авиакомпания:', data.airline);
}
}
// IATA коды
if (/([A-Z]{3})[^A-Z]*([A-Z]{3})/.test(line)) {
const iataMatch = line.match(/([A-Z]{3})[^A-Z]*([A-Z]{3})/);
data.fromLocation = iataMatch[1];
data.toLocation = iataMatch[2];
console.log('Найдены IATA коды:', data.fromLocation, '→', data.toLocation);
}
// Имя пассажира
if (/([A-Z]+\/[A-Z]+)/i.test(line)) {
const nameMatch = line.match(/([A-Z]+\/[A-Z]+)/i);
data.passengerName = nameMatch[0];
console.log('Найдено имя пассажира:', data.passengerName);
}
// Класс перелета
if (/ECONOMY|BUSINESS|PREMIUM|CLASS/i.test(line)) {
const classMatch = line.match(/(ECONOMY|BUSINESS|PREMIUM|CLASS)/i);
data.tariff = classMatch[0];
console.log('Найден класс:', data.tariff);
}
// Вес багажа
const weightMatch = line.match(/(\d+\.?\d*)\s*(KG|КГ)/i);
if (weightMatch) {
data.ticketWeight = parseFloat(weightMatch[1]);
console.log('Найден вес багажа:', data.ticketWeight);
}
// Дата вылета
const dateMatch = line.match(/(NOV|DEC|JAN|FEB|MAR|APR|JUN|JUL|AUG|SEP|OCT)\s*\d+/i);
if (dateMatch) {
data.departureDate = dateMatch[0];
console.log('Найдена дата вылета:', data.departureDate);
}
// Номер рейса (DP 569)
if (/DP\s*\d+/i.test(line)) {
const flightMatch = line.match(/DP\s*\d+/i);
data.flightNumber = flightMatch[0];
console.log('Найден номер рейса:', data.flightNumber);
}
}
console.log('Финальные данные:', data); // Посмотрим, что собрали
return data;
}
function preprocessImage(file) {
return new Promise((resolve ) => {
const img = new Image();
img.onload = () => {
const canvas = document.createElement('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
// Увеличиваем до 1024px
const MAX_SIZE = 1024;
let width = img.width;
let height = img.height;
if (width > height) {
height = Math.round((height *= MAX_SIZE / width));
width = MAX_SIZE;
} else {
width = Math.round((width *= MAX_SIZE / height));
height = MAX_SIZE;
}
canvas.width = width;
canvas.height = height;
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
// Градации серого
let imageData = ctx.getImageData(0, 0, width, height);
let data = imageData.data;
for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
const avg = (data[i] + data[i + 1] + data[i + 2]) / 3;
data[i] = avg;
data[i + 1] = avg;
data[i + 2] = avg;
}
ctx.putImageData(imageData, 0, 0);
// Бинаризация (threshold)
imageData = ctx.getImageData(0, 0, width, height);
data = imageData.data;
for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
const brightness = (data[i] + data[i + 1] + data[i + 2]) / 3;
const threshold = 150;
const val = brightness > threshold ? 255 : 0;
data[i] = val;
data[i + 1] = val;
data[i + 2] = val;
}
ctx.putImageData(imageData, 0, 0);
// Возвращаем DataURL
const processedDataURL = canvas.toDataURL('image/png');
resolve(processedDataURL);
};
img.src = URL.createObjectURL(file);
});
}
