通过Serverless Framework Component和OCR SDK， 我们能够快速部署一个基于 COS + API + SCF 的通用文字识别 OCR 应用，在部署之前，先来了解一下什么是 OCR。
OCR 技术
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。
衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
腾讯云 OCR 优势
腾讯云 OCR 基于腾讯优图实验室的深度学习技术，能够将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别，也支持运单等手写体识别，支持提供定制化服务，可以有效地代替人工录入信息，具有以下几个方面的优势：
准确性高
腾讯云文字识别 OCR 可自动从图片中定位并识别字段，印刷体的平均准确率可达90%以上，手写体的识别平均准确率高达85%以上，鲁棒性强。稳定性强
腾讯云的身份证识别、名片识别、营业执照识别服务已成功应用于微众银行、QQ、广点通等腾讯内部核心业务，接受过海量用户和复杂场景的考验，各项反馈良好。适用性高
依托腾讯优图自研的 OCR 技术，涵盖了整个证件检测识别框架的所有核心算法，支持横向、竖向拍摄，适应透视畸变、光照不均、部分遮挡的情况，具备非常高的复杂环境可用性。简单易用
腾讯云文字识别 OCR 除了可直接调用的全面的 API 接口，还提供了丰富多样的 SDK 供开发者使用，服务使用简单便捷，兼容性强。应用广泛
腾讯云文字识别 OCR 提供手写体和印刷体的识别，除各类标准化的卡证识别外，也提供定制化的 OCR 识别，如各类票据或运单等的个性化识别，满足多样化的场景应用需要。
而Serverless Framework与OCR的结合，为用户提供了方便快捷、成本更低的通用文字识别应用部署方案。
腾讯云 Serverless + OCR 部署流程
1. 环境准备
linux 服务器版本：CentOS 7.9安装 Node.js（建议使用 Node.js10.0 及以上版本）开通 OCR 通用文字识别服务2. 基础环境搭建
(1). 安装 Node.js
官网下载
/en/download/
选择最新版本的 Node.js
上传到 Linux 后解压
xz -d node-v14.17.0-linux-x64.tar.xztar -xvf node-v14.17.0-linux-x64.tar
进入解压文件夹
cd node-v14.17.0-linux-x64
设置 node 和 npm 为全局变量
ln -s /tmp/upload/node-v14.17.0-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/nodeln -s /tmp/upload/node-v14.17.0-linux-x64/bin/npm /usr/local/bin/npm
运行命令进行测试
node -v
正常输出版本号说明安装成功
(2). 开通 OCR 通用文字识别服务
打开官方链接
https://console./ocr/overview
填写个人信息
申请审核秒通过，接下来就可以使用了。
3. 配置
安装 Serverless Framework
npm install -g serverless
设置 serverless 为全局变量
ln -s /tmp/upload/node-v14.17.0-linux-x64/bin/serverless /usr/local/bin/serverless
验证是否安装成功
serverless -v
结果如下
新建本地文件夹，使用 serverless init 命令，下载相关 template
mkdir ocrcd ocrserverless init ocr-app
创建完成
在 ocr-app 目录下找到 .env.example 文件，改名为 .env
mv .env.example .env
在里面输入账户、密钥信息和指定存储桶（用于存放上传的图像）
其中，账户、密钥信息可以在以下链接中找到
https://console./cam/capi
如果没有密钥需要创建一个
下载所有 npm 依赖
npm run bootstrap
下载完成结果
4. 部署
执行以下命令进行部署
serverless deploy --all
部署成功后，可以使用浏览器访问项目的 website 链接（以下图片中绿色字体的上一行）
选择图片上传，项目即可通过 OCR SDK 自动完成文字识别
执行以下语句，可移除项目
serverless remove --all
【本文正在参与 “100%有奖 | 我的Serverless 实战”征稿活动】
