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优秀高端网站建设报价搜索引擎优化实训报告

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一、引言

你是否曾遇到过这样的情况:看到一段有用的文本,想要快速复制下来,却只能眼巴巴地盯着屏幕,手动输入?

其实,Java 也可以轻松实现 OCR(光学字符识别)功能,让你轻松识别并提取图片中的文字信息。不需要庞大的外部工具,也不必担心复杂的配置,只需几行代码,Java 就能帮你搞定 OCR!

接下来,我们将带你一步步揭开这项技术的神秘面纱,让你的 Java 项目更加智能、便捷。

二、功能演示

先让我们看看最终效果,再进行实现

三、功能实现

1. 描述

在这部分,我们将使用 SpringBoot 和 Tess4j 来实现 OCR 功能。Tess4j 是一个基于 Tesseract 的 Java 封装库,它让我们能够轻松地在 Java 应用中使用 OCR 技术。

无论你是在处理扫描的文档、识别图片中的文字,还是自动化读取截图内容,Tess4j 都能派上用场。通过与 SpringBoot 结合,我们可以快速搭建一个轻量级的 RESTful 服务,轻松应对各种 OCR 需求。

2. 编码实现
2.1 引入依赖
<dependency><groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId><artifactId>tess4j</artifactId>
</dependency>
2.2 初始化Tesseract引擎

项目部署:

  • 使用 new ClassPathResource("tess_data").getFile().getAbsolutePath() 可能在项目打成 Jar 包后无法正常访问。为了解决这个问题,可以参考一些开源项目中的 TensorflowUtil 工具类,将 resource 文件进行转存后再加载。

  • 在 Linux 环境中,还需要解决 无法初始化 net.sourceforge.tess4j.TessAPI 的问题,确保所有必要的依赖库和系统配置正确。

训练数据:

  • 不同的训练数据和配置会影响识别结果的精度和速度。可以根据实际需求自行训练适合的数据集。

  • 免费的训练数据包括:

    • tessdata_best: 主要针对高精度要求的应用场景,虽然识别速度较慢,但结果更准确。

    • tessdata: 是标准的训练数据集,平衡了识别速度和精度,适合一般的 OCR 应用。

    • tessdata_fast: 适用于需要快速识别的场景,虽然精度略低,但可以显著提升识别速度。

/*** TesseractOcr 模型加载** @author : YiFei*/
@Slf4j
@Getter
@Component
publicclass TesseractOcrModelService {privatefinal Tesseract tesseract = new Tesseract();public TesseractOcrModelService() {try {// 获取训练模型文件夹 (该方法在打包为jar后会有问题,建议使用项目中TensorflowUtil工具类)String folderPath = new ClassPathResource("tess_data").getFile().getAbsolutePath();/** OEM_TESSERACT_ONLY = 0:表示仅运行Tesseract OCR引擎,不使用LSTM(Long Short-Term Memory)线识别器。Tesseract是一种传统的OCR引擎,适用于一般的文字识别任务。* OEM_LSTM_ONLY = 1:表示仅运行LSTM线识别器,不使用Tesseract。LSTM是一种深度学习模型,通常在处理复杂文本或手写文字识别等任务时表现较好。* OEM_TESSERACT_LSTM_COMBINED = 2:表示同时运行Tesseract和LSTM识别器,并在遇到困难情况时允许回退到Tesseract。这种组合模式可以在不同情况下灵活地选择最适合的识别引擎。* OEM_DEFAULT = 3:当调用 init_*() 方法时指定此模式,表示可以根据语言特定配置、命令行配置等自动推断使用哪种模式。如果没有明确指定,则默认使用 OEM_TESSERACT_ONLY 模式。*/tesseract.setPageSegMode(OEM_TESSERACT_LSTM_COMBINED);// 设置Tesseract OCR引擎的训练数据文件夹路径/** chi_sim.traineddata: Chinese Simplified(中文简体)* chi_sim_vert.traineddata: Chinese Simplified Vertical(中文简体竖排)* chi_tra.traineddata: Chinese Traditional(中文繁体)* chi_tra_vert.traineddata: Chinese Traditional Vertical(中文繁体竖排)*/tesseract.setDatapath(folderPath);tesseract.setPageSegMode(6);// 设置为中文简体tesseract.setLanguage("chi_sim");} catch (Exception e) {thrownew RuntimeException(e);}}}
2.3 编写 RESTful 接口
/*** Ocr-控制器** @author : YiFei*/
@RestController
@RequestMapping("ocr")
@RequiredArgsConstructor
publicclass OcrController {privatefinal TesseractOcrModelService tesseractOcrModelService;@PostMapping("/detection")public Result<String> ocrDetection(MultipartFile file) {try {/*图片调整推荐 :二值化:将图像转换为黑白,有助于提高对比度。去噪:去除图像中的噪声。旋转矫正:确保图像中的文本是水平的。*/Tesseract tesseract = tesseractOcrModelService.getTesseract();return Result.success(tesseract.doOCR(ImageIO.read(file.getInputStream())));} catch (Exception e) {thrownew RuntimeException("ImageIO.read(file.getInputStream())) 解析错误");}}
}

四、源码

https://gitee.com/fateyifei/yf

注意事项 :

  • 平台一人一号,账号可以通过邮箱、第三方平台自动注册。用户名密码方式登录请联系管理员手动添加、手机号不可用。(敏感数据以做信息脱敏)

  • 在线聊天功能(消息已做脏词过滤,群发、系统、AI消息不会被平台记录)

五、结束语

Tess4j 在识别身份证号、手机号和英文单词方面表现不错,但在使用免费训练数据时,识别中文的效果相对较差。如果您对识别质量有更高的要求,可以考虑以下几种方案:

  • 专项训练: 通过自定义数据集进行专项训练,提升对特定文本类型或语言的识别精度。

  • 调用第三方 API: 利用专业的 OCR 服务提供商,如 Google Cloud VisionMicrosoft Azure OCR 或 Amazon Textract,这些平台通常能提供更高的识别准确性和更多的功能。

此外,Tess4j 也可以应用于其他场景:

  • 文档数字化: 将纸质文档转换为可编辑的电子文本。

  • 自动数据录入: 自动从扫描的表格、账单等文件中提取数据。

  • 车牌识别: 从交通摄像头捕捉的图像中自动识别车牌号码。

  • 手写识别: 将手写内容转换为数字文本。

尽管这些方法可能需要额外的成本和设置,但它们能显著提升识别效果,帮助您满足更高的需求。

http://www.dtcms.com/wzjs/256750.html

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