tensorflow.js服务端加载png/jpg/jpeg图片进行图片文字识别

要在 TensorFlow.js 服务端加载 PNG、JPG 或 JPEG 图片进行图片文字识别，可以使用 Node.js 的 `sharp` 模块将图片解码为 TensorFlow.js 可以读取的格式（Uint8Array）。然后，你可以使用 TensorFlow.js 的模型进行文字识别。以下是一个基本的示例代码：

const fs = require('fs');
const sharp = require('sharp');
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

// 加载模型
const model = await tf.loadLayersModel('path/to/model.json');

// 加载图片并转换为 Uint8Array
const imageBuffer = fs.readFileSync('path/to/image.png');
const image = await sharp(imageBuffer).raw().toBuffer();
const imageData = new Uint8Array(image);

// 将图像转换为张量
const tensor = tf.tensor3d(imageData, [height, width, channels]);

// 进行文字识别
const prediction = model.predict(tensor);
console.log(prediction);

这里使用了 `sharp` 模块将 PNG 图片解码为 `Uint8Array`，然后使用 TensorFlow.js 的 `tensor3d()` 方法将其转换为张量，最后使用模型进行预测。请注意，此示例假定您已经拥有了一个可以进行图片文字识别的 TensorFlow.js 模型。