以 tess-two 和 cv4j 实现 OCR 功能

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2023-11-10 10:09:49

光学字符识别：使用 Tess-Two 和 Cv4j 将图像转换为文本

在现代数字世界中，我们经常需要处理大量文本文件和图像。为了从这些信息中获得最大价值，我们需要一种方法来将图像中的文本转换为可编辑的文本格式。这就是光学字符识别 (OCR) 的用武之地。

OCR 技术简介

OCR 是一种计算机技术，它使用复杂的算法识别并提取图像中的文本。它将图像中的字符转换为文本格式，以便计算机和人类可以理解和处理。OCR 技术在各种应用中发挥着重要作用，包括：

文档处理： 将纸质文件和扫描件转换为数字文本。
表单识别： 自动填写表单，减少人工输入。
机器翻译： 识别图像中的文本并将其翻译成不同的语言。
图像索引： 根据图像中包含的文本对图像进行编目和检索。

使用 Tess-Two 和 Cv4j 实现 OCR

实现 OCR 功能涉及以下步骤：

1. 图像预处理

图像预处理对于 OCR 精度至关重要。它涉及以下操作：

图像降噪： 去除图像中的噪点和伪影。
二值化： 将图像转换为黑色和白色。
轮廓检测： 识别图像中文本区域的边界。

2. Tess-Two OCR

Tess-Two 是 Google 开发的强大 OCR 引擎。它以其高精度和灵活的 API 而闻名，可以轻松集成到不同的编程语言中。要使用 Tess-Two 进行 OCR，我们需要执行以下步骤：

导入 Tess-Two 库。
创建一个 Tess-Two 实例。
加载待处理图像。
执行 OCR 操作。
检索识别出的文本。

3. Cv4j 增强

Cv4j 是一个 Java 库，它提供了对 OpenCV 库的访问。OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，它为 OCR 过程提供了额外的增强功能。使用 Cv4j，我们可以：

检测图像中的文本行和字符。
校正文本的透视变形。
提高识别精度。

示例代码

以下是一个使用 Tess-Two 和 Cv4j 实现 OCR 功能的 Java 示例代码：

import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class OcrExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 加载 OpenCV 库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 加载图像
        Mat image = Imgcodecs.imread("input.jpg");

        // 图像预处理
        // 转换为灰度
        Imgproc.cvtColor(image, image, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        // 二值化
        Imgproc.threshold(image, image, 127, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

        // 轮廓检测
        Mat contours = new Mat();
        Imgproc.findContours(image, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 查找文本区域并绘制矩形框
        for (int i = 0; i < contours.rows(); i++) {
            Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.row(i));
            Imgproc.rectangle(image, rect.tl(), rect.br(), new Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        // 创建 Tess-Two 实例
        Tesseract tesseract = new Tesseract();

        // 设置语言
        tesseract.setLanguage("eng");

        // 执行 OCR
        String recognizedText;
        try {
            recognizedText = tesseract.doOCR(image);
        } catch (TesseractException e) {
            System.err.println(e.getMessage());
            return;
        }

        // 打印识别出的文本
        System.out.println(recognizedText);
    }
}