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Java OCR tesseract 图像智能字符识别技术 Java代码实现

2017-2-7 13:39| 发布者: zhangjf| 查看: 425| 评论: 0

摘要: 接着上一篇OCR所说的，上一篇给大家介绍了tesseract 在命令行的简单用法，当然了要继承到我们的程序中，还是需要代码实现的，下面给大家分享下java实现的例子。 拿代码扫描上面的图片，然后输出结果。主要思想 ...

接着上一篇OCR所说的，上一篇给大家介绍了tesseract 在命令行的简单用法，当然了要继承到我们的程序中，还是需要代码实现的，下面给大家分享下java实现的例子。


拿代码扫描上面的图片，然后输出结果。主要思想就是利用Java调用系统任务。

下面是核心代码：

  1. package com.zhy.test;
  3. import java.io.BufferedReader;
  5. import java.io.File;
  6. import java.io.FileInputStream;
  7. import java.io.InputStreamReader;
  8. import java.util.ArrayList;
  9. import java.util.List;
  11. import org.jdesktop.swingx.util.OS;
  13. public class OCRHelper
  14. {
  15. private final String LANG_OPTION = "-l";
  16. private final String EOL = System.getProperty("line.separator");
  17. /**
  18. * 文件位置我防止在，项目同一路径
  19. */
  20. private String tessPath = new File("tesseract").getAbsolutePath();
  22. /**
  23. * @param imageFile
  24. * 传入的图像文件
  25. * @param imageFormat
  26. * 传入的图像格式
  27. * @return 识别后的字符串
  28. */
  29. public String recognizeText(File imageFile) throws Exception
  30. {
  31. /**
  32. * 设置输出文件的保存的文件目录
  33. */
  34. File outputFile = new File(imageFile.getParentFile(), "output");
  36. StringBuffer strB = new StringBuffer();
  37. List<String> cmd = new ArrayList<String>();
  38. if (OS.isWindowsXP())
  39. {
  40. cmd.add(tessPath + "\tesseract");
  41. } else if (OS.isLinux())
  42. {
  43. cmd.add("tesseract");
  44. } else
  45. {
  46. cmd.add(tessPath + "\tesseract");
  47. }
  48. cmd.add("");
  49. cmd.add(outputFile.getName());
  50. cmd.add(LANG_OPTION);
  51. // cmd.add("chi_sim");
  52. cmd.add("eng");
  54. ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder();
  55. /**
  56. *Sets this process builder's working directory.
  57. */
  58. pb.directory(imageFile.getParentFile());
  59. cmd.set(1, imageFile.getName());
  60. pb.command(cmd);
  61. pb.redirectErrorStream(true);
  62. Process process = pb.start();
  63. // tesseract.exe 1.jpg 1 -l chi_sim
  64. // Runtime.getRuntime().exec("tesseract.exe 1.jpg 1 -l chi_sim");
  65. /**
  66. * the exit value of the process. By convention, 0 indicates normal
  67. * termination.
  68. */
  69. // System.out.println(cmd.toString());
  70. int w = process.waitFor();
  71. if (w == 0)// 0代表正常退出
  72. {
  73. BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(
  74. new FileInputStream(outputFile.getAbsolutePath() + ".txt"),
  75. "UTF-8"));
  76. String str;
  78. while ((str = in.readLine()) != null)
  79. {
  80. strB.append(str).append(EOL);
  81. }
  82. in.close();
  83. } else
  84. {
  85. String msg;
  86. switch (w)
  87. {
  88. case 1:
  89. msg = "Errors accessing files. There may be spaces in your image's filename.";
  90. break;
  91. case 29:
  92. msg = "Cannot recognize the image or its selected region.";
  93. break;
  94. case 31:
  95. msg = "Unsupported image format.";
  96. break;
  97. default:
  98. msg = "Errors occurred.";
  99. }
  100. throw new RuntimeException(msg);
  101. }
  102. new File(outputFile.getAbsolutePath() + ".txt").delete();
  103. return strB.toString().replaceAll("\s*", "");
  104. }
  105. }
复制代码
代码很简单，中间那部分ProcessBuilder其实就类似Runtime.getRuntime().exec("tesseract.exe 1.jpg 1 -l chi_sim")，大家不习惯的可以使用Runtime。

测试代码：

  1. package com.zhy.test;
  3. import java.io.File;
  5. public class Test
  6. {
  7. public static void main(String[] args)
  8. {
  9. try
  10. {
  12. File testDataDir = new File("testdata");
  13. System.out.println(testDataDir.listFiles().length);
  14. int i = 0 ;
  15. for(File file :testDataDir.listFiles())
  16. {
  17. i++ ;
  18. String recognizeText = new OCRHelper().recognizeText(file);
  19. System.out.print(recognizeText+"t");
  21. if( i % 5 == 0 )
  22. {
  23. System.out.println();
  24. }
  25. }
  27. } catch (Exception e)
  28. {
  29. e.printStackTrace();
  30. }
  32. }
  33. }
复制代码

输出结果：


对比第一张图片，是不是很完美~哈哈 ，当然了如果你只需要实现验证码的读写，那么上面就足够了。下面继续普及图像处理的知识。



-------------------------------------------------------------------我的分割线--------------------------------------------------------------------

当然了，有时候图片被扭曲或者模糊的很厉害，很不容易识别，所以下面我给大家介绍一个去噪的辅助类，绝对碉堡了，先看下效果图。


来张特写：


一个类，不依赖任何jar，把图像中的干扰线消灭了，是不是很给力，然后再拿这样的图片去识别，会不会效果更好呢，嘿嘿，大家自己实验~

代码：

  1. package com.zhy.test;
  3. import java.awt.Color;
  4. import java.awt.image.BufferedImage;
  5. import java.io.File;
  6. import java.io.IOException;
  8. import javax.imageio.ImageIO;
  10. public class ClearImageHelper
  11. {
  13. public static void main(String[] args) throws IOException
  14. {
  17. File testDataDir = new File("testdata");
  18. final String destDir = testDataDir.getAbsolutePath()+"/tmp";
  19. for (File file : testDataDir.listFiles())
  20. {
  21. cleanImage(file, destDir);
  22. }
  24. }
  26. /**
  27. *
  28. * @param sfile
  29. * 需要去噪的图像
  30. * @param destDir
  31. * 去噪后的图像保存地址
  32. * @throws IOException
  33. */
  34. public static void cleanImage(File sfile, String destDir)
  35. throws IOException
  36. {
  37. File destF = new File(destDir);
  38. if (!destF.exists())
  39. {
  40. destF.mkdirs();
  41. }
  43. BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(sfile);
  44. int h = bufferedImage.getHeight();
  45. int w = bufferedImage.getWidth();
  47. // 灰度化
  48. int[][] gray = new int[w][h];
  49. for (int x = 0; x < w; x++)
  50. {
  51. for (int y = 0; y < h; y++)
  52. {
  53. int argb = bufferedImage.getRGB(x, y);
  54. // 图像加亮（调整亮度识别率非常高）
  55. int r = (int) (((argb >> 16) & 0xFF) * 1.1 + 30);
  56. int g = (int) (((argb >> 8) & 0xFF) * 1.1 + 30);
  57. int b = (int) (((argb >> 0) & 0xFF) * 1.1 + 30);
  58. if (r >= 255)
  59. {
  60. r = 255;
  61. }
  62. if (g >= 255)
  63. {
  64. g = 255;
  65. }
  66. if (b >= 255)
  67. {
  68. b = 255;
  69. }
  70. gray[x][y] = (int) Math
  71. .pow((Math.pow(r, 2.2) * 0.2973 + Math.pow(g, 2.2)
  72. * 0.6274 + Math.pow(b, 2.2) * 0.0753), 1 / 2.2);
  73. }
  74. }
  76. // 二值化
  77. int threshold = ostu(gray, w, h);
  78. BufferedImage binaryBufferedImage = new BufferedImage(w, h,
  79. BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY);
  80. for (int x = 0; x < w; x++)
  81. {
  82. for (int y = 0; y < h; y++)
  83. {
  84. if (gray[x][y] > threshold)
  85. {
  86. gray[x][y] |= 0x00FFFF;
  87. } else
  88. {
  89. gray[x][y] &= 0xFF0000;
  90. }
  91. binaryBufferedImage.setRGB(x, y, gray[x][y]);
  92. }
  93. }
  95. // 矩阵打印
  96. for (int y = 0; y < h; y++)
  97. {
  98. for (int x = 0; x < w; x++)
  99. {
  100. if (isBlack(binaryBufferedImage.getRGB(x, y)))
  101. {
  102. System.out.print("*");
  103. } else
  104. {
  105. System.out.print(" ");
  106. }
  107. }
  108. System.out.println();
  109. }
  111. ImageIO.write(binaryBufferedImage, "jpg", new File(destDir, sfile
  112. .getName()));
  113. }
  115. public static boolean isBlack(int colorInt)
  116. {
  117. Color color = new Color(colorInt);
  118. if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() <= 300)
  119. {
  120. return true;
  121. }
  122. return false;
  123. }
  125. public static boolean isWhite(int colorInt)
  126. {
  127. Color color = new Color(colorInt);
  128. if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() > 300)
  129. {
  130. return true;
  131. }
  132. return false;
  133. }
  135. public static int isBlackOrWhite(int colorInt)
  136. {
  137. if (getColorBright(colorInt) < 30 || getColorBright(colorInt) > 730)
  138. {
  139. return 1;
  140. }
  141. return 0;
  142. }
  144. public static int getColorBright(int colorInt)
  145. {
  146. Color color = new Color(colorInt);
  147. return color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue();
  148. }
  150. public static int ostu(int[][] gray, int w, int h)
  151. {
  152. int[] histData = new int[w * h];
  153. // Calculate histogram
  154. for (int x = 0; x < w; x++)
  155. {
  156. for (int y = 0; y < h; y++)
  157. {
  158. int red = 0xFF & gray[x][y];
  159. histData[red]++;
  160. }
  161. }
  163. // Total number of pixels
  164. int total = w * h;
  166. float sum = 0;
  167. for (int t = 0; t < 256; t++)
  168. sum += t * histData[t];
  170. float sumB = 0;
  171. int wB = 0;
  172. int wF = 0;
  174. float varMax = 0;
  175. int threshold = 0;
  177. for (int t = 0; t < 256; t++)
  178. {
  179. wB += histData[t]; // Weight Background
  180. if (wB == 0)
  181. continue;
  183. wF = total - wB; // Weight Foreground
  184. if (wF == 0)
  185. break;
  187. sumB += (float) (t * histData[t]);
  189. float mB = sumB / wB; // Mean Background
  190. float mF = (sum - sumB) / wF; // Mean Foreground
  192. // Calculate Between Class Variance
  193. float varBetween = (float) wB * (float) wF * (mB - mF) * (mB - mF);
  195. // Check if new maximum found
  196. if (varBetween > varMax)
  197. {
  198. varMax = varBetween;
  199. threshold = t;
  200. }
  201. }
  203. return threshold;
  204. }
  205. }
复制代码


好了，就到这里。如果这篇文章对你有用，赞一个吧~



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