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SpringBoot整合Tsess4J 实现图片文字识别

不争
2024-01-02 / 0 评论 / 0 点赞 / 31 阅读 / 9529 字

SpringBoot整合Tsess4J 实现图片文字识别

什么是Tess4j库

先简单给没听过的xdm解释下,这里要分清楚TesseractTess4j的区别。

Tesseract是一个开源的光学字符识别(OCR)引擎,它可以将图像中的文字转换为计算机可读的文本。支持多种语言和书面语言,并且可以在命令行中执行。它是一个流行的开源OCR工具,可以在许多不同的操作系统上运行。

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 -->
<dependency>
    <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
    <artifactId>tess4j</artifactId>
    <version>4.5.4</version>
</dependency>

2、yml配置

这里,我特地把训练数据的目录路径配置在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

然后我解释下什么是训练数据

Tesseract OCR库通过训练数据来学习不同语言和字体的特征,以便更好地识别图片中的文字。

在安装Tesseract OCR库时,通常会生成一个包含多个子文件夹的训练数据文件夹,其中每个子文件夹都包含了特定语言或字体的训练数据。

比如我这里是下载后放到了D盘的tessdata目录下,如图所示,其实就是一个.traineddata为后缀的文件,大小约2M多。

image-20231014194759676

chi.sim.traineddata下载

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;

@Configuration
public class TesseractOcrConfiguration {

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

   @Bean
   public Tesseract tesseract() {

      Tesseract tesseract = new Tesseract();
      // 设置训练数据文件夹路径
      tesseract.setDatapath(dataPath);
      // 设置为中文简体
      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,使用上传图片文件的方式。

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

我准备的一张图片如下

image-20231014202205144

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

img

这里是body中的参数,我们选择form-data中的File属性,表示以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。

image-20231014202359262

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

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

PS:这里我没有用官方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:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tessdata_fast/

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。

引用文献: https://www.cnblogs.com/fulongyuanjushi/p/17760957.html
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