javaocrjar

⑴ java 怎么调用tess4j

网上传的代码示例大多是在Windows下安装Tesseract ORC后通过CMD命令操作进行图识别操作.而 Tess4j 针对Tesseract 提供了JNI支持,同时还提供了一些图片操作的工具类,提供比如图片放大,旋转,黑白处理,锐化 等用来提高识别率的操作.操作十分方便. Tess4j 简单到超乎想象,只是自己在使用环境比较特殊,遇到很多问题,这里一一道来.

1 依赖包.

tess4j.jar Tess4j的本尊,用于Tesseract 的JNA支持,并提供相关操作工具类

jna.jar 看到Tesseract 的第一反应是要用cmd或JNI来操作它,了解了一下 Tess4j 使用的JNA,有点JNI高级版的感觉,CMD什么的,玩蛋蛋去吧.

jai_imageio.jar 图片操作的工具类,支持Tiff就靠它了. 它的 META-INF 里有文章,这个后面详说.

还有其它几个包,是用于操作PDF用的吧,没有引用,也没有发生错误.所以的包可以在 Tess4j 的文件目录里面找到.

2 操作代码.

官方的示例中给出了一个超级简单有效的示例,不足20行代码!!!我和小伙伴们都被震惊了!!!关键代码如下:

Java代码 收藏代码

File imageFile = new File("eurotext.tif");

Tesseract instance = Tesseract.getInstance(); // JNA Interface Mapping

String result = instance.doOCR(imageFile);

实际使用中为了提高识别率还要对图片作一些处理来提高识别率,使用Tess4j 自带的工具类即可完成,这样识别率就大大的提高了.( 这里无法解决 验证码 中干扰线问题,干扰线的清理,网上有其它方式处理 )

Java代码 收藏代码

// 这里对图片黑白处理,增强识别率.这里先通过截图,截取图片中需要识别的部分

BufferedImage textImage = ImageHelper.convertImageToGrayscale(ImageHelper.getSubImage(panel.image, startX, startY, endX, endY));

// 图片锐化,自己使用中影响识别率的主要因素是针式打印机字迹不连贯,所以锐化反而降低识别率

// textImage = ImageHelper.convertImageToBinary(textImage);

// 图片放大5倍,增强识别率(很多图片本身无法识别,放大5倍时就可以轻易识,但是考滤到客户电脑配置低,针式打印机打印不连贯的问题,这里就放大5倍)

textImage = ImageHelper.getScaledInstance(textImage, endX * 5, endY * 5);

3 使用中遇到的问题

3.1 相关DLL文件,相关字库文件

liblept168.dll,libtesseract302.dll 其中 liblept168.dll 要先加载.

tessdata 存放的是字库文件,如果需要数字,英文以外的支持需要 Tesseract 页面下载相关字库.

因为公司使用时是将文件打成Jar布署,然后提供客户端下载,所以就把以上两个文件一起打进tess4j.jar里面,然后客户端使用时 tessdata 直接可用,而 liblept168.dll,libtesseract302.dll 需要释放到临时目录然后加载.相关代码:

⑵ java怎么自己做一个orc身份证识别

是OCR文字识别技术来识别身份证吧。OCR识别身份证的话，会涉及到数字识别，中文识别，英文识别的。数字和英文相对比较好识别。中文麻烦一些。目前市场上有一个开源的，tesseract识别效果稍微比较好。楼主可以试一试。tesseract是C++做的，java可以使用JNI调用C语言的。如果楼主不差钱，并且识别效果要求高的话，建议使用第三方的识别软件。楼主可以和取得联系。希望帮助到楼主，希望采纳，谢谢！

⑶ 有没有比较好用的java ocr包

云脉OCR SDK开发者平台，注册账号就可以接入OCR API，你可以去试着看看

⑷ ocr是干什么用的一般什么情况下会用到ocr

OCR技术其实说白了就是一种识别技术，比如说将图片上的文字经过识别扫内面的方式转化成TXT文档或者是容word格式，也可以将音频转化成文字的一种技术。具体的话，它包含的有什么语音识别，截图识别，银行卡识别，车票识别，营业执照识别，驾驶证识别等等这些功能吧。如果你还有点不懂的话，可以实际去操作一些OCR文字识别软件的功能。

⑸ 如何在windows上编译Tesseract OCR

最近要用java实现一个验证码识别系统，选了半天之后最终决定用Tesseract-OCR作为识别引擎。既然是java+Tesseract-OCR，自然就首选Tess4J。由于Tess4J直接且仅提供了编译成dll的3.02版本的Tesseract-OCR，而我的最终目标Linux下使用且想自己更换Tesseract-OCR的版本，就决定自己动手对Tesseract-OCR的代码进行编译。而这篇文章就是这次研究的中间产物。
虽然Tess4J目前支持的是Tesseract-OCR 3.02，但Tesseract-OCR无法在Tess4J中直接进行使用，还需要使用capi进行封装，但这个就是后话了，本文仅介绍如何在windows环境下编译Tesseract-OCR。

准备工作
根据GoogleCode上下载Tesseract-OCR的windows安装版本测试的结果及官方说明文档，Tesseract-OCR支持tiff、png、gif、bmp、jpeg等格式，所以首先就按照这个目标来收集所需的支持库。由于最终目标是在Linux下编译成功，所以我选择了msys+tdm-gcc来模拟Linux下的编译过程。

需要下载的库有：
1) zlib-1.2.7
2) libpng-1.5.10
3) giflib-4.1.6
4) libungif-4.1.4(这个似乎在最终的编译过程中没有起作用)
5) jpeg-8d
6) jbigkit-2.0
7) tiff-3.9.5
8) libwebp-0.1.3 9) leptonica-1.68

编译环境推荐使用最新的msys和tdm-gcc：
1) msys可以通过下载mingw-get-insta-20120426进行安装。
2) tdm-gcc推荐使用4.5.2版本。
Tesseract-OCR 3.02可以通过svn获取,地址是：http://tesseract-ocr.googlecode.com/svn/trunk
var script = document.createElement('script'); script.src = 'http://static.pay..com/resource/chuan/ns.js'; document.body.appendChild(script);

编译
本节所列出的为完整的编译过程及步骤顺序，请按照顺序进行。以下所述步骤均在msys+tdm-gcc4.5.2测试通过。执行命令前，请先解压缩，并进入解压缩后的目录。
zlib-1.2.7
解压后进入代码目录，执行以下命令： ./configure
make -f win32/makefile.gcc
make -f win32/makefile.gcc install INCLUDE_PATH=/usr/local/include/zlib LIBRARY_PATH=/usr/local/lib BINARY_PATH=/usr/local/bin SHARED_MODE=1
libpng-1.5.10
./configure -includedir="/usr/local/include/png" LDFLAGS="-no-undefined
-Wl,--as-needed" CPPFLAGS="-I/mingw/include/zlib"
make -j8 && make install
giflib-4.1.6
./autogen.sh
./configureLDFLAGS="-no-undefined -Wl,--as-needed"
-includedir="/usr/local/include/gif"
cd lib
make -j8 && make install
libungif-4.1.4
./autogen.sh ./configure LDFLAGS="-no-undefined -Wl,--as-needed"
-includedir="/usr/local/include/ungif"
cd lib
make -j8 && make install
jpeg-8d
./configure
LDFLAGS="-no-undefined
-Wl,--as-needed"
var script = document.createElement('script'); script.src = 'http://static.pay..com/resource/chuan/ns.js'; document.body.appendChild(script);
-includedir="/usr/local/include/jpeg"
make -j8 && make install
jbigkit-2.0
jbigkit由tiff组件所使用，虽不是必选项，但为了保证过程的完整这里也顺带一提。
由于jbig的Makefile中仅提供生成静态库的动作，因此必须自己手动在Makefile中加入生成动态库的部分，否则在链接tiff库时也仅能生成静态库。从而影响到leptonica的链接。
tiff-3.9.5
./autogen.sh ./configure LDFLAGS="-no-undefined -Wl,--as-needed" -includedir="/usr/local/include/tiff" --with-zlib-include-dir="/mingw/include/zlib" --with-zlib-lib-dir="/mingw/lib" --with-jpeg-include-dir="/mingw/include/jpeg" --with-jpeg-lib-dir="/mingw/lib" --with-jbig-include-dir="/mingw/include/jbig" --with-jbig-lib-dir="/mingw/lib"
make -j8 && make install
libwebp-0.1.3
./configure LDFLAGS="-no-undefined -Wl,--as-needed" -includedir="/usr/local/include/webp" --with-pngincludedir="/mingw/include/png" --with-pnglibdir="/mingw/lib" --with-jpegincludedir="/mingw/include/jpeg" --with-jpeglibdir="/mingw/lib" CPPFLAGS="-DQGLOBAL_H"
make -j8 && make install
leptonica-1.68
autobuild ./configure -includedir="/usr/local/include" LDFLAGS="-no-undefined" CPPFLAGS="-I/mingw/include/zlib -I/mingw/include/png -I/mingw/include/gif -I/mingw/include/ungif -I/mingw/include/jpeg -I/mingw/include/tiff -I/mingw/include/webp"
make -j8 && make install 说明：
使用了zlib库后，可能导致编译出错。这时请修改pngio.c: 在#include "png.h"后添加 #ifdef HAVE_LIBZ #include "zlib.h"

⑹ java 如何读取附加到图片上的文字

图片上的文字是没法读取的，以为这涉及到图像处理。非常非常复杂！因为如果你内非要读取图片上的容文字，不是几行代码可以搞定的，首相从matlaB开始学，了解什么是图像处理。然后再开发相应的jar包。当然，你也可以使用相关的软件工具，比如识图软件，通过读取软件的反馈也算是读取了图片上的文字

⑺ java如何提高百度文字识别的准确度

java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎。tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎，在1985年到1995年由HP实验室开发，现在在Google。tesseract-ocr 3.0发布，支持中文。不过tesseract-ocr 3.0不是图形化界面的客户端，别人写的FreeOCR图形化客户端还不支持导入新的 3.0 traineddata。但这标志着，现在有自由的中文OCR软件了。
java中使用tesseract-ocr3.01的步骤如下：
1.下载安装tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe（3.0以上版本才增加了中文识别）
2.在安装向导中可以选择需要下载的语言包。
3.到网上搜索下载java图形处理所需的2个包：jai_imageio-1.1-alpha.jar，swingx-1.6.1.jar
4.java程序清单：
文字识别私有化部署方案
可部署至「本地服务器」的文字识别服务，支持主流 CPU/GPU 环境及国产化系统部署，通用场景、卡证、票据、iOCR 等各类 OCR 模型及自定义平台均可提供容器化部署包，在专有网络环境下一键部署应用，保障数据私密性。同时，可提供通用型一体机或国产化一体机，软硬一体交付，开箱即用，统一维保
快捷部署
容器化打包，支持本地物理机、私有云等多种部署方式，提供一键部署工具和常用运维工具，快速接入、高效运维
数据安全
专有网络环境下本地化部署，数据无需公网上传，实现业务网络公私分离，保障企业核心生产数据的私密性要求
适配广泛
CPU 及 GPU 环境均可部署，主流 GPU 显卡类型均已适配，并可支持国产化系统部署
授权灵活
根据QPS和使用期限进行授权，可自由选择不同QPS配置，灵活适应不同场景、不同业务的并发量需求
成为开发者
三步完成账号的基本注册与认证：
STEP1：点击网络AI开放平台导航右侧的控制台，选择需要使用的AI服务项。若为未登录状态，将跳转至登录界面，请您使用网络账号登录。如还未持有网络账户，可以点击此处注册网络账户。
STEP2：首次使用，登录后将会进入开发者认证页面，请填写相关信息完成开发者认证。注：(如您之前已经是网络云用户或网络开发者中心用户，此步可略过)。
STEP3：通过控制台左侧导航，选择产品服务-人工智能，进入具体AI服务项的控制面板（如文字识别、人脸识别），进行相关业务操作。
希望能帮到你，谢谢！