批量图片识别实现步骤
使用uniOCR进行批量处理需要按照以下流程操作：
一、准备工作
1. 将所有待识别图片（如img1.png/img2.png等）放置于项目目录下
2. 确认图片格式支持PNG/JPG等常见格式
3. 建议图片分辨率保持一致以获得最佳效果
二、代码实现
参考batch_processing.rs示例：
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(())}三、运行与优化
1. 执行cargo run --example batch_processing --release
2. 对于大批量处理（>50张），建议：
– 调整线程池大小（修改tokio运行时配置）
– 设置timeout预防单张图片卡死
– 启用OcrOptions的日志输出监控进度
实际测试表明，批量模式相比单次调用可提升40-60%的处理效率，特别适合文档数字化等场景。
本答案来源于文章《uniOCR：跨平台开源的文字识别工具》
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