我想分享如何创建一个Facebook Messenger机器人，它能够对手机通过Facebook Messenger平台拍摄的收据图像执行OCR（光学字符识别）。用户需要将收据上传到FB messenger，机器人会回复OCR结果。
我们将使用OCR引擎，并提供以下选项：
SAP Leonardo机器学习基金会（基于云）我们自己的OCR引擎与Tesseract OCR（安装在本地机器上）
用户可以选择使用SAP Leonardo或Tesseract解决方案，基于Facebook Messenger bot菜单界面。
架构图
架构包含两个主要组件
ScanReceiptBotApp是一个运行在SAP Cloud Foundry上的NodeJS应用程序，负责处理bot会话状态（获取和处理收据图像），并执行对Tesseract OCR引擎的后端调用和对SAP Leonardo推断服务进行OCR的web调用。Tesseract OCR引擎是一个Python flask应用程序，在本地机器上运行，将图像接收转换为OCR，并将结果发送回ScanReceiptBotApp.
后端系统和SAP Cloud Foundry之间的连接使用SAP Cloud Connector桥接。
必备组件
我们需要SAP Cloud帐户Foundry和Facebook开发者
SAP Cloud Foundry子账户SAP API业务创建Facebook Messenger机器人的Facebook开发者帐户
在本地计算机上安装以下软件（我使用的是Ubuntu 18.04.1 LTS）
SAP Cloud Connector（2.11.3）Python（3.6.7）Tesseract（4.0.0-beta.1版）OpenCV（4.0.0）NodeJS（8.11.4）
让我们通过后续步骤来构建一个！
步骤1–配置SAP Leonardo OCR
转到SAP API Business Hubhttps://api.sap.com/注册一个帐户。搜索"SAP Leonardo Machine Learning Foundation–Functional Services"（SAP Leonardo机器学习基础-功能服务），点击进入下一步。
在下一个屏幕上，搜索"ocr"，选择"Expression Service for Optical Character Recognition"。
点击Show API Key并记下键。稍后我们将在Facebook Messenger Bot应用程序中使用该键。
步骤2–配置Tesseract OCR引擎
我们将创建一个Python flask服务器应用程序，从URL读取图像并将其转换为文本。
为了提高OCR结果的质量，首先对输入图像进行预处理，产生如下扫描仪效果：
我们不会涵盖每个框的所有细节，数据更新，如果您有兴趣了解更多信息，请参阅本文：https://www.pyimagesearch.com/2018/09/17/opencv-ocr-and-text-recognition-with-tesseract/
安装所需的库并使用此命令运行服务器。应用程序正在端口3000上运行。
对来自URL的图像执行OCR（示例：https://d85ecz8votkqa.cloudfront.net/support/help\u center/Register\u Order\u Receipt.JPG)，执行来自Postman的httpget请求，国内大数据，如果没有错误，我们将得到JSON响应：
结果还不错！
第3步-配置SAP Cloud Foundry
我们将创建两个应用程序，它们将托管在SAP Cloud Foundry中：
appnode demo，用于处理与OCR Tesseract引擎的连接。我们将使用SAP Cloud Connector实现此目的。ScanReceiptBotApp是NodeJS Facebook Bot应用程序。
为本地托管的OCR Tesseract引擎配置SAP Cloud Connector。您可以看到OCR Tesseract引擎正在我的本地机器上运行，端口为3000。
在SAP Cloud Foundry上，将目标设置为指向我的本地机器。
创建connectivity、destination和xsuaa服务实例。你可以参考我的博客怎么做。
部署应用程序。请在我的Git上找到配置文件。注意应用程序路由URL(https://appnode-demo-pxxxxtrial.cfapps.eu10.hana.ondemand.com/). 我们将在Facebook Bot应用程序上使用此信息。
在您的计算机中创建一个文件夹并将其命名为bot1，并创建以下文件：应用程序.js以及清单.yml. 完整的源代码在这里。在应用程序.js，我们需要更新以下行：ocr:SAP Leonardo ocr token我们从"步骤1–配置SAP Leonardo ocr"中获得它。token：我们将在下一步获得的Facebook页面标记。ocrhost:appnode演示应用程序路由我们从"步骤3–配置sapcloudfoundry"获得的URL。uid:是您的SAP Cloud Foundry用户id。pwd:是您的SAP Cloud Foundry密码。
安装以下组件：
注意应用程序正在端口5000上运行。您可以使用此命令在本地运行应用程序，以测试是否存在任何错误。我们稍后会将该应用程序部署到SAP Cloud Foundry。
这是与SAP Leonardo和Tesseract OCR交互的功能。基本上，我们从Facebook Messenger附件中获取图像，将其提供给OCR功能并获得结果。
Facebook机器人Messenger设置
创建一个Facebook页面来托管机器人。
登录到https://developers.facebook.com/并创建新的应用程序ID。输入显示名称，联系电子邮件，然后单击创建应用程序ID.
选择产品并添加Messenger。单击设置继续。
在Messenger平台页面上，向下滚动到令牌生成部分。选择您创建的页面（我的案例是OCRBot）。
授权该页面并单击"确定"继续。
将生成页面访问令牌。复制该令牌，我们将在ScanReceiptBotApp中使用：应用程序.js.
编辑ScanReceiptBotApp：应用程序.js我们在前面创建了令牌，并将其分配给第77行的token变量。保存文件。
使用cf push命令将应用程序部署到SAP Cloud Foundry。
等待部署完成，检查是否有错误。注意路线URL信息。
返回Facebook开发者网站并导航到Webhooks部分。点击设置Webhooks.
