图像文字识别(四):java调用tess4j识别图像文字

图像文字识别(四):java调用tess4j识别图像文字

  Tesseract-OCR支持中文识别,并且开源和提供全套的训练工具,是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc,该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行,来执行tesseract,但是该方式需要下载软件,在电脑上安装环境,移植性不高。

  而Tess4J则是Tesseract在Java PC上的应用。如果使用Tess4J只需要下载相关Jar包,导入项目,再把项目封装好就可以处处运行了,可移植性比较好。Tess4J在英文和数字识别中性能比较好,但是在中文识别中,无论速度还是识别率还是较弱,因此需要针对场景进行训练,才能获得较好结果。

  这篇博客简单记录一下在java中通过调用tess4j的方式识别图片的文字内容。


步骤:

(1)下载tess4j源码包:https://sourceforge.net/projects/tess4j/

tessdata下默认为英语库,中文库下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/master/chi_sim.traineddata

其他库的下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

下载完的tess4j资源包目录如下:

图像文字识别(四):java调用tess4j识别图像文字

(2)新建一个java工程:

使用Build Path -> configure build path导入dist目录下的tess4j.jar 和 lib目录下的所有jar包,如下图:

图像文字识别(四):java调用tess4j识别图像文字

如果是maven工程则导入以下maven依赖。

 <dependency>
     <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
     <artifactId>tess4j</artifactId>
     <version>3.2.1</version>
 </dependency>

(3)把tessdata文件夹复制到项目的根目录下(与src目录同级),如下图:

如果tessdata目录没有配置到根目录下,就需要在代码中指定datePath。

图像文字识别(四):java调用tess4j识别图像文字


(4)编写测试类:

import java.io.File;
import net.sourceforge.tess4j.ITesseract;
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;

/** 
* 类说明 : tess4j测试类
*/
public class OCRDemo {
   public static void main(String[] args) throws TesseractException {
	   
        ITesseract instance = new Tesseract();
        //如果未将tessdata放在根目录下需要指定绝对路径
        //instance.setDatapath("the absolute path of tessdata");
        
        //如果需要识别英文之外的语种,需要指定识别语种,并且需要将对应的语言包放进项目中
        instance.setLanguage("chi_sim");
        
        // 指定识别图片
        File imgDir = new File("C://Users//1_20180208150251_x4hzz//1.png");
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        String ocrResult = instance.doOCR(imgDir);
        
        // 输出识别结果
        System.out.println("OCR Result: \n" + ocrResult + "\n 耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
    }
}

(5)图片素材与识别结果:

图像文字识别(四):java调用tess4j识别图像文字

图像文字识别(四):java调用tess4j识别图像文字

可以看到,tess4j在中文识别时,无论速度还是识别率还是较弱,需要针对场景进行训练,才能获得较好结果。



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