【全网唯一】TC综合脚本开发工具PC端纯本地离线文字识别插件

目的

        tc综合脚本开发工具是一种用于Windows平台的自动化测试工具，以及一个功能丰富的集成开发环境（IDE），它使用VBScript编写脚本语言，学习成本高。所以针对于该平台的文字识别插件几乎没有，本篇文章主要讲解下TC综合脚本开发工具PC端纯本地离线文字识别插件如何使用和集成。

准备工作

1、下载TC综合脚本开发工具：TC新官方网站-Windows平台

2、下载纯本地离线文字识别插件：点击下载插件

• 目前插件支持中英文、繁体字、日语、韩语识别；
• 支持小图、区域图和单行文字识别，准确率高达99%；
• 支持多种返回格式，json\文本\数字\自定义；
• 支持二值化；
• 支持找字返回坐标并点击；
• 超高的稳定性，速度快；
• 不联网、不联网、不联网；

插件集成

1、新建项目，并将TomatoOCR.dll文件放到资源目录下：

2、双击TMO.t，打开代码，将下面的代码拷贝进去

注意：如果返回值存在中文,需要使用convertAnsiToUtf8对数据进行转换

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// ********欢迎使用TomatoOCR文字识别插件，加入群【469843332】可获取最新版本！！！**********
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//从这里开始执行
功能 执行()
    
    // 注意:如果返回值存在中文,需要使用convertAnsiToUtf8对数据进行转换
    

    var tmo=获取资源路径("rc:TomatoOCR.dll")

    // 初始化
    dllcall(tmo,"int","_init@0")
    


	dllcall(tmo,"void","_setRecType@4","char *","japan")
    // 注：ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用，对部分场景可适当调整
	// "ch"：普通中英文识别，1.0版模型
	// "ch-2.0"：普通中英文识别，2.0版模型
	// "ch-3.0"：普通中英文识别，3.0版模型
	// "cht"：繁体，"japan"：日语，"korean"：韩语
    
    dllcall(tmo,"void","_setDetBoxType@4","char *","rect")
    // 调整检测模型检测文本参数- 默认"rect": 由于手机上截图文本均为矩形文本，从该版本之后均改为rect，"quad"：可准确检测倾斜文本
    
    dllcall(tmo,"void","_setDetUnclipRatio@4","float",1.9)
    // 调整检测模型检测文本参数 - 默认1.9: 值范围1.6-2.5之间
	
    dllcall(tmo,"void","_setRecScoreThreshold@4","float",0.5)
    // 识别得分过滤 - 默认0.1，值范围0.1-0.9之间

    dllcall(tmo,"void","_setReturnType@4","char *","text")
	// 返回类型 - 默认"json": 包含得分、坐标和文字；
	// "text"：纯文字；
	// "num"：纯数字；
	// 自定义输入想要返回的文本：".￥1234567890"，仅只返回这些内容

	dllcall(tmo,"void","_setBinaryThresh@4","int",100)
	// 二值化设定，非必须
    
    var type = 3
    // type=-1 : 检测 + 方向分类 + 识别
	// type=0 : 只检测
	// type=1 : 方向分类 + 识别
	// type=2 : 只识别
	// type=3 : 检测 + 识别
	// 只检测文字位置：type=0
	// 全屏识别: type=3或者不传type
	// 截取单行文字识别：type=1或者type=2
    var result = dllcall(tmo,"char *","_ocrFile@8","char *","C:\\Users\\TomatoOCR\\Downloads\\001.jpg", "int", type)
	// 返回值存在中文,需要使用convertAnsiToUtf8对数据进行转换
    traceprint(result) 
    
    var finalResult = dllcall(tmo,"char *","_convertAnsiToUtf8@4","char *",result)
    traceprint(finalResult) 

结束

其中方法说明：

方法名	说明
init	初始化
setRecType	设置识别语言，默认ch-3.0： ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用，对部分场景可适当调整 "ch"：普通中英文识别，1.0版模型 "ch-2.0"：普通中英文识别，2.0版模型  "ch-3.0"：普通中英文识别，3.0版模型  "cht"：繁体，"japan"：日语，"korean"：韩语
setDetBoxType	调整检测模型检测文本参数-，默认"rect": 由于手机上截图文本均为矩形文本，从该版本之后均改为rect，"quad"：可准确检测倾斜文本
setDetUnclipRatio	调整检测模型检测文本参数，默认1.9： 值范围1.6-2.5之间，如果文字的检测框太小，可调整改参数，一般往大调整
setRecScoreThreshold	设置识别得分过滤，默认0.1： 值范围0.1-0.9之间
setReturnType	设置返回类型，默认"json"，包含得分、坐标和文字； "text"：纯文字； "num"：纯数字； 自定义输入想要返回的文本：".￥1234567890"，仅只返回这些内容
setBinaryThresh	对图片进行二值化处理，非必须
ocrFile	两个参数，图片路径和类型，一般类型传3: type=-1 : 检测 + 方向分类 + 识别 type=0 : 只检测 type=1 : 方向分类 + 识别 type=2 : 只识别（单行识别） type=3 : 检测 + 识别 只检测文字位置：type=0 全屏识别: type=3或者不传type 截取单行文字识别：type=1或者type=2 如果识别为不到时，返回的数据为“”字符串

3、运行结果

完毕

        相对来说，在TC进行插件适配还是比较方便的，唯一就是中文处理比较麻烦，而且整个识别下来，占用内存也非常的小，仅仅300多M，整体来讲，这个插件还是不错的。