大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
基本概念
Tesseract Open Source OCR Engine ：包含一个OCR引擎 –
libtesseract和一个命令行程序 –tesseract。Tesseract 4添加了一个新的基于LSTM的OCR引擎，该引擎专注于行识别，但仍支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎，该引擎通过识别字符模式进行工作。通过使用传统OCR引擎模式（–oem 0），可以与Tesseract 3兼容。它还需要训练有素的数据文件来支持旧式引擎，例如tessdata存储库中的文件。
Tess4J：Tesseract OCR API的 Java JNA包装器。
Maven
<dependencies>
<dependency>
<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
<artifactId>tess4j</artifactId>
<version>4.4.0</version>
</dependency>
</dependencies>GitHub
Tesseract Open Source OCR Engine ：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
Tess4J项目：https://github.com/nguyenq/tess4j
语言库：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/master/eng.traineddata
DEMO
1、首先创建一个新的maven项目，将所需jar包引入pom.xml
2、在任意地方创建一个文件夹tessdata，将下载的chi_sim.traineddata 和 eng.traineddata语言包存放在该目录下，也可以直接存放到自己项目的resources/tessdata目录下。
3、编写代码
// 识别图片的路径（修改为自己的图片路径）
String path = "D:\\test.jpg";
// 语言库位置（修改为跟自己语言库文件夹的路径）
String lagnguagePath = "D:\\tessdata";
File file = new File(path);
ITesseract instance = new Tesseract();
//设置训练库的位置
instance.setDatapath(lagnguagePath);
//chi_sim ：简体中文， eng 根据需求选择语言库
instance.setLanguage("eng");
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: ");
System.out.println(result);
5、可选步骤：配置环境变量（TESSDATA_PREFIX）
环境变量地址指向你存放语言包的文件夹路径，如：我的语言包路径在 D:\tessdata
运行结果
以一张简单的图片为例：图片放置在D:\test.png根目录下，因此使用代码测试前需要修改代码中指定的两个路径！！！
识别图片：
运行代码后：
常见问题
解决chi_sim.traineddata报read_params_file: parameter not found: allow_blob_division
Warning: Invalid resolution 0 dpi. Using 70 instead.
关于tesseract 出错信息：read_params_file: Can’t open chi_sim
扩展学习
提高识别率
1.对称近邻均值滤波
参考：
http://blog.csdn.net/fangbinwei93/article/details/50562449
2.指定config为digits，并修改tessdata\configs\digits文件，将白名单中设置需要识别的内容。如只需要识别数字，则指定whitelist为0123456789即可。
也可在程序中指定：
参考：
http://blog.csdn.net/hellousb2010/article/details/39477859
3.尽量指定图像的一块区域识别。比如验证码起始位置和结束位置很多空白的，可以去掉，只对验证码区域做识别。
4.训练字库，提升识别率
参考：
http://blog.csdn.net/white0blue/article/details/47972405
http://blog.csdn.net/tuling_research/article/details/41091163
其他参考
tesseract-ocr参数：http://www.sk-spell.sk.cx/tesseract-ocr-parameters-in-302-version
参考文章
https://www.jianshu.com/p/ef60ef5395c5
https://www.cnblogs.com/asker009/p/11098220.html
https://blog.csdn.net/qincidong/article/details/82781361
https://blog.csdn.net/zai_xia/article/details/80003778
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