基于Tess4j的图片识别

        Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式,如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。
        OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。

1、maven依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/net.sourceforge.tess4j/tess4j -->
    <dependency>
        <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
        <artifactId>tess4j</artifactId>
        <version>4.3.1</version>
    </dependency>

2、示例代码

String path = "D:\\wspace\\tess4j-demo2";        //测试数据路径
        
        File file = new File(path + "\\test-data\\testPhone.jpg");
        ITesseract instance = new Tesseract();
 
        File directory = new File(path);
        String courseFile = null;
        try {
            courseFile = directory.getCanonicalPath();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        //设置训练库的位置
        instance.setDatapath(courseFile + "\\tessdata");
 
//        instance.setLanguage("eng");//chi_sim :简体中文, eng    根据需求选择语言库
//        instance.setLanguage("chi_sim");//chi_sim :简体中文, eng    根据需求选择语言库
        
//        instance.setLanguage("num");//自定义的训练库
        instance.setLanguage("hz");//自定义的训练库
        String result = null;
        try {
            long startTime = System.currentTimeMillis();
             result =  instance.doOCR(file);
            long endTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("Time is:" + (endTime - startTime) + " 毫秒");
        } catch (TesseractException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
        System.out.println(result);


版权声明:本文为long2010110原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。