js中使用vue2开发app，离线时如何提取图片中所有文字并选择，

在Vue2中开发应用程序时，如果需要处理离线情况下的图片OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），通常会涉及到前端本地存储和第三方库的结合。由于JavaScript本身并不直接支持离线OCR功能，你需要借助一些成熟的库，如`tesseract.js`，它是一个在浏览器端运行的Tesseract OCR引擎的封装。

以下是大致步骤：

1. **安装依赖**：首先在项目中安装`tesseract.js`和相关的Promise库，比如`axios`用于文件读取和发送请求：

   npm install tesseract.js axios file-saver

2. **图片预加载和处理**：在用户离线状态下，先将图片保存到本地，例如使用FileSaver库将图片转换为Blob对象：

   const saveImage = (url) => {
     axios.get(url)
       .then(response => {
         const blob = new Blob([response.data], { type: 'image/jpeg' });
         saveAs(blob, 'image.jpg'); // 保存图片到本地
       })
       .catch(err => console.error('Failed to save image:', err));
   }
   
   // 离线时调用
   if (!navigator.onLine) {
     saveImage('path/to/offline/image');
   }

3. **离线OCR识别**：当图片保存后，在`fetch`或`XMLHttpRequest`可用时，尝试从本地读取图像并识别文字：

   const recognizeText = async (file) => {
     try {
       const result = await tesseract.recognize(file);
       return result.text;
     } catch (error) {
       console.log('Error during OCR:', error);
     }
   }

   // 比如图片已经保存为file对象
   const text = await recognizeText(file);

4. **选择文本**：获取识别后的文本后，你可以提供一个UI让用户选择识别的内容。这可以是弹出框、输入框或者其他交互方式。

请注意，离线OCR可能会受限于浏览器对本地数据的操作权限以及设备性能，并非所有场景都能保证100%准确度。此外，Tesseract.js依赖于开源的Tesseract OCR引擎，对于复杂或难以识别的文字可能效果不佳。