本文介绍: 先简单给没听过的xdm解释下,这里要分清楚Tesseract和Tess4j的区别。Tesseract一个开源光学字符识别(OCR)引擎,它可以图像中的文字转换计算机可读的文本支持多种语言和书面语言,并且可以命令行执行。它是一个流行的开源OCR工具可以在许多不同操作系统运行。Tess4J是一个基于Tesseract OCR引擎的Java接口可以用来识别图像中的文本,说白了,就是封装了它的API,让Java可以直接调用。搞清楚这俩东西,就足够了。

什么是Tess4j库

简单给没听过的xdm解释下,这里要分清楚Tesseract和Tess4j的区别

Tesseract是一个开源光学字符识别(OCR)引擎,它可以图像中的文字转换计算机可读的文本。支持多种语言和书面语言,并且可以命令行执行。它是一个流行的开源OCR工具,可以在许多不同操作系统运行

Tess4J是一个基于Tesseract OCR引擎的Java接口,可以用来识别图像中的文本,说白了,就是封装了它的API,让Java可以直接调用

搞清楚这俩东西,就足够了。

案例

1、引入依赖

既然是SpringBoot,基础依赖我就不赘述了,这里贴下Tess4J的依赖,是可以用maven下载的。

<!-- tess4j --&gt;
<dependency>
    <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
    <artifactId>tess4j</artifactId>
    <version>4.5.4</version>
</dependency>

2、yml配置

这里,我特地把训练数据目录路径配置在yml里,后续可以扩展到配置中心

server:
  port: 8888

# 训练数据文件夹的路径
tess4j:
  datapath: D:/tessdata

然后我解释下什么训练数据

Tesseract OCR库通过训练数据学习不同语言和字体特征以便更好识别图片中的文字

安装Tesseract OCR库时,通常会生成一个包多个文件夹的训练数据文件夹,其中每个文件夹包含了特定语言或字体的训练数据

比如这里下载放到了D盘的tessdata目录下,如图所示其实就是一个.traineddata后缀文件大小约2M多。

如果你没有特定的训练数据需求使用默认的训练数据文件即可,我这里就是直接下载默认的来用的。

还有一点要注意的是,直接读resource目录下的路径是读不到的哈,所以我放到了D盘,训练数据本身也是更推荐放到独立位置,方便后续训练数据

3、config配置类

我们新建一个配置类,初始化一下Tesseract类,交给Spring管理,这样借用了Spring的单例模式

package com.example.tesseractocr.config;

import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @作者: 
 * @日期: 2023/10/12 22:58
 * @描述:
 */
@Configuration
public class TesseractOcrConfiguration {

   @Value("${tess4j.datapath}")
   private String dataPath;

   @Bean
   public Tesseract tesseract() {

      Tesseract tesseract = new Tesseract();
      // 设置训练数据文件路径
      tesseract.setDatapath(dataPath);
      // 设置中文简体
      tesseract.setLanguage("chi_sim");
      return tesseract;
   }
}

4、service实现

就几行代码,非常简单

package com.example.tesseractocr.service;

import lombok.AllArgsConstructor;
import net.sourceforge.tess4j.*;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

@Service
@AllArgsConstructor
public class OcrService {

    private final Tesseract tesseract;

   /**
    * 识别图片中的文字
    * @param imageFile 图片文件
    * @return 文字信息
    */
    public String recognizeText(MultipartFile imageFile) throws TesseractException, IOException {

        // 转换
        InputStream sbs = new ByteArrayInputStream(imageFile.getBytes());
        BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(sbs);

        // 对图片进行文字识别
        return tesseract.doOCR(bufferedImage);
    }
}

5、新增rest接口

我们新建一个rest接口,用来测试效果使用上传图片文件方式

package com.example.tesseractocr.controller;

import com.example.tesseractocr.service.OcrService;
import lombok.AllArgsConstructor;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.IOException;

@RequestMapping("/api")
@RestController
@AllArgsConstructor
public class OcrController {
    private final OcrService ocrService;

    @PostMapping(value = "/recognize", consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE)
    public String recognizeImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws TesseractException, IOException {

      // 调用OcrService中的方法进行文字识别
      return ocrService.recognizeText(file);
    }
}

6、测试效果

这里我用ApiPost工具来测试下最终效果

准备一张图片如下,是从知乎上随便截取一张

我们调接口试一下,这里设置Header的Content-Type,别忘了哈。

这里body中的参数,我们选择formdata中的File属性表示上传文件形式来调接口。

看下效果其实还是挺不错的,我和图片比对了一下,基本上都识别出来了。

相关地址

1)、Tesseract-ocr官方Github地址http://github.com/tesseract-o

2)、Tesseract-ocr安装下载:http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

PS:这里没有官方Github文档中给的地址,因为太慢了,找了一个下载比较快的,你们可以往下拉找到win64位的安装即可,如果没有训练需求,不用下也可以)

3)、训练文件:http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/t

PS:在2)的路径下,有一个tessdata_fast目录,点进去就能直接下载到默认训练文件,这种比较简便,省去了前面安装下载的过程

4)、案例代码http://gitee.com/fangfuji/ja

PS:代码放在Gitee上,在同名博文目录里面包含代码+安装文件+训练文件。

总结

是不是非常简单xdm,反正我觉得挺有意思的,后面抽空再试试训练数据

好了,今天的小知识,你学会了吗?

原文地址:https://blog.csdn.net/mxt51220/article/details/133809953

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