㈠ java 圖像識別 數字圖像處理 從一張JPG圖片中識別出若干黑色小方塊
你需要關注來的主要是這個類：java.awt.image.BufferedImage
可以查自閱相關的API。
java圖像處理技術在《java核心技術8 下卷》中有比較詳細的介紹。
相關技術要求和注意事項：RGB標准、ICC配置特性、
建議如果進行像素識別的話可以選取關鍵點的識別方式、而且確認像素是否符合要求使用RGB的范圍識別而非精確識別。
至於具體的識別操作過程，需要你詳細定義開始識別的位置標准(規定的或者識別圖像獲取)、邊界標准、大小(識別塊得SIZE)、分組(給識別塊確定屬性)等
㈡ Java也能做OCR！SpringBoot 整合 Tess4J 實現圖片文字識別
分享一個SpringBoot整合Tess4j庫實現圖片文字識別的小案例。Tess4j庫是基於Tesseract OCR引擎的Java介面，可識別圖像中的文本。
引入Tess4j依賴到SpringBoot項目中。
在yml配置中，配置Tesseract訓練數據的目錄路徑，推薦放置於獨立位置，便於後續訓練數據管理。
創建配置類，初始化Tesseract類，注入Spring管理中。
在service實現中，編寫簡單的代碼邏輯，完成圖片文字識別功能。
新增rest介面，支持上傳圖片文件測試效果。
使用ApiPost工具測試介面，設置正確的Header和參數，上傳圖片文件進行測試。
結果顯示，識別效果較好，與圖片內容基本一致。
相關資源包括Tesseract-ocr官方GitHub地址、安裝下載鏈接、訓練文件下載路徑，以及案例代碼的Git地址。
總結，SpringBoot整合Tess4j庫實現圖片文字識別非常簡便，感興趣的朋友可以自行嘗試或擴展功能。
㈢ 除了python之外，你還應該來了解一下java的圖像處理和人臉識別庫：javacv
javacv技術棧究竟有何作用？
大家對於javacv充滿好奇，恰巧博主對javacv有所研究，以下就來為各位介紹javacv的功能及其在各個領域的優勢。
javacv不僅能處理圖像，其強大的跨平台性和快速開發能力使其在Windows、Mac、Linux、樹莓派嵌入式等多種平台上都能輕松應對圖像處理、人臉檢測識別、字元識別、音視頻流媒體、樹莓派（嵌入式）和深度學習等領域。
圖像處理與識別
在圖像處理與識別方面，javacv通過jni技術實現了opencv圖像檢測識別和tesseract字元識別的跨平台使用，無需再次封裝。
其他方面，如矩陣計算和深度學習，了解不多，不再贅述。
音視頻處理(ffmpeg)
在音視頻處理方面，javacv支持ffmpeg的編解碼、裝封裝等功能，兩者並無太大差異。
嵌入式開發（樹莓派等）：
許多人在樹莓派等基於arm晶元的板子上使用javacv，通過外接攝像頭或音頻設備即可實現音視頻上傳、圖像處理、圖像識別等功能。
應用場景廣泛，包括各種圖像採集設備、機器人視覺、人臉打卡和小區門禁等領域。
音視頻流媒體：
利用javacv的流媒體優勢，可實現音視頻採集、推流、編解碼、裝封裝等操作。
深度學習：
deeplearn4j為主的java深度學習框架，在深度學習領域具有一定知名度。
人臉檢測識別：
關於人臉檢測識別的文章在網路上頗為常見，javacv官網的首頁demo也展示了人臉檢測的實例，其功能與opencv相當。
文字識別：
通過Tesseract-OCR可輕松實現字元庫訓練、字元識別。同時，javacv的流媒體屬性和嵌入式開發特性也支持攝像頭的字元識別和視頻圖像的字元識別等場景。
javacv技術棧的應用場景
很多人好奇，javacv在哪些應用場景下得到廣泛應用？
javacv具備跨平台特性，可在Windows、Linux、macOS等伺服器或客戶端機器上運行，並在各種嵌入式板上也能良好工作。