基础模型：microsoft/trocr-base-handwritten
库名称：transformers.js
任务标签：图像转文本
标签：

• trocr

此模型为 https://huggingface.co/microsoft/trocr-base-handwritten 的ONNX权重版本，以兼容Transformers.js。

使用说明（Transformers.js）

若尚未安装，可通过NPM安装Transformers.js JavaScript库：

npm i @xenova/transformers

示例： 使用Xenova/trocr-base-handwritten进行光学字符识别。

import { pipeline } from '@xenova/transformers';

// 创建图像转文本流程
const captioner = await pipeline('image-to-text', 'Xenova/trocr-base-handwritten');

// 执行光学字符识别
const image = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/handwriting.jpg';
const output = await captioner(image);
// 输出示例：[{ generated_text: '布朗先生冷冷地评论道。' }]

注：为ONNX权重单独建立仓库是临时方案，直至WebML获得更广泛支持。若需使模型适配网页端，建议使用🤗 Optimum转换为ONNX格式，并参照本仓库结构（将ONNX权重存放于onnx子文件夹中）。