本文主要是介绍Java使用Tesseract-OCR实战教程,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
《Java使用Tesseract-OCR实战教程》本文介绍了如何在Java中使用Tesseract-OCR进行文本提取,包括Tesseract-OCR的安装、中文训练库的配置、依赖库的引入以及具体的代...
Java使用Tesseract-OCR
光学字符识别(OCR, Optical Character Recognition)技术可以将图像中的文本转换为可编辑的文本。
Tesseract是目前最为流行的开源OCR引擎之一,支持多种语言和高效的文本识别。
本文将详细介绍如何在Java中使用Tesseract-OCR进行文本提取,包括Tesseract-OCR的安装、中文训练库的配置、依赖库的引入以及具体的代码实现。通过这个过程,我们将演示如何从视频帧中提取文本。
Tesseract-OCR安装
首先,我http://www.chinasem.cn们需要在系统上安装Tesseract-OCR。可以通过以下链接下载适用于Windows的安装包:
下载Tesseract-OCR安装包
下载完成后,运行安装程序并选择安装目录,默认下一步安装即可。
配置中文训练库
为了使Tesseract能够识别中文,我们需要下载中文简体的训练库文件chi_sim.traineddata
,并将其放置在Tesseract的tessdata
目录下。
例如:
makefile D:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata
可以从以下链接下载中文训练库:
下载中文训练库
更多训练库可以在Tesseract官方github仓库找到。
引入依赖
为了在Java中使用Tesseract,我们需要引入tess4j
库。tess4j
是一个Java的Tesseract API封装,可以方便地在Java项目中使用Tesseract。此外,为了处理视频帧,我们还需要javacv
库。
以下是需要在Maven项目中引入的依赖:
```XML <dependency> <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId> <artifactId>tess4j</artifactId> <version>5.3.0</version> </dependency> <!-- JavaCV: Java interface to OpenCV, FFmpeg, and more --> <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.5.7</version> </dependency>
代码实现
接下来,我们将实现一个Java类VideoTextExtractor
,该类用于从视频中提取文本。
完整代码如下:
```java import net.sourceforge.tess4j.TesseractException; import org.bytedeco.javacv.FFmpegFrameGrabber; import org.bytedeco.javacv.Frame; import org.bytedeco.javacv.Java2DFrameUtils; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedHashSet; import java.util.Set; public class VideoTextExtractor { // Tesseract-OCR安装路径 public static final String pathToTessdataFolder = "D:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tessdata\\"; // 加载视频 public static final String pathToVideoFile = "C:\\Users\\lixiewen\\Documents\\oCam\\录制_2023_05_31_09_39_51_172.mp4"; // 解析结果 python public static final String resultFile = "E:\\tmp\\tmp.txt"; public static void main(String[] args) throws TesseractException { extracted(); } private static void extracted() { // 设置Tesseract OCR库的路径 File tessDataFolder = new File(pathToTessdataFolder); System.setProperty("TESSDATA_PREFIX", tessDataFolder.getAbsolutePath()); FFmpegFrameGrabbChina编程er grabber = new FFmpegFrameGrabber(pathToVideoFile); try { grabber.start(); Set<String> set = new LinkedHashSet<>(); // 遍历视频帧 int lengthInFrames = grabber.getLengthInFrames(); for (int i = 0; i < lengthInFrames; i++) { System.out.println("进度 " + i + " / " + lengthInFrames); try { Frame frame = grabber.grabImage(); if (frame == null) continue; BufferedImage bufferedImage = Java2DFrameUtils.toBufferedImage(frame); // 将帧转换为灰度图像 BufferedImage grayImage = new BufferedImage(bufferedImage.getWidth(), bufferedImage.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY); Graphics2D graphics = grayImage.createGraphics(); graphics.drawImage(bufferedImage, 0, 0, null); graphics.dispose(); // 创建临时文件保存图像 File tempImageFile = File.createTempFile("frame", ".png"); ImageIO.write(grayImage, "png", tempImageFile); Tesseract tesseract = getTesseract(tessDataFolder); String result = tesseract.doOCR(tempImageFile); set.add(result); // 删除临时文件 tempImageFile.delete(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } File file = new File(resultFile); FileUtils.write2File(file, new ArrayList<>(set)); grabber.stop(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } private static Tesseract getTesserachttp://www.chinasem.cnt(File tessDataFolder) { // 使用Tesseract OCR进行文字识别 Tesseract tesseract = new Tesseract(); // 设置中文训练库 tesseract.setLanguage("chi_sim"); tesseract.setDatapath(tessDataFolder.getAbsolutePath()); return tesseract; } }
免安装方式
如果不希望安装Tesseract-OCR,可以直接在项目中引入训练库。这种方式适合希望更方便地管理依赖的开发者。
- 引入Maven依赖
- 在代码中引入训练库
```java import net.sourceforge.tess4j.Tesseract; public class OCRUtil { public static ITesseract getTesseract() throws Exception { // 使用 Tesseract 识别文本 ITesseract tesseract = new Tesseract(); // 设置训练数据文件夹路径 tesseract.setDatapath("src/main/resources/traineddata"); // 设置为中文简体 tesseract.setLanguage("chi_sim"); return tesseracMAKWWUet; } }
优化与提升
在实际应用中,我们可以对视频帧的处理和OCR识别进行优化,以提高识别效率和准确性。以下是一些建议:
- 图像预处理:在进行OCR识别之前,可以对图像进行去噪、二值化、旋转校正等预处理,以提高识别率。
- 多线程处理:对于长时间的视频处理,可以使用多线程来提高帧处理速度。
- 自定义训练数据:如果默认的训练数据效果不理想,可以通过Tesseract的训练工具自定义训练数据,以提高特定场景下的识别准确率。
- 结果后处理:OCR识别的文本可能包含一些噪声字符,可以通过正则表达式等方法对结果进行清洗和校正。
以下是一个优化后的图像预处理示例:
```java // 转换为灰度图像 BufferedImage grayImage = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY); Graphics2D graphics = grayImage.createGraphics(); graphics.drawImage(image, 0, 0, null); graphics.dispose(); // 二值化处理 for (int y = 0; y < grayImage.getHeight(); y++) { for (int x = 0; x < grayImage.getWidth(); x++) { int rgb = grayImage.getRGB(x, y); int gray = (rgb & 0xff); gray = gray > 128 ? 255 : 0; grayImage.setRGB(x, y, (gray << 16) | (gray << 8) | gray); } } return grayImage; }
总结
通过本文的介绍,我们详细讲解了如何在Java中使用Tesseract-OCR进行文本提取的全过程。包括Tesseract-OCR的安装、中文训练库的配置、依赖库的引入以及具体的代码实现,并提供了一些优化建议。
这些内容能帮助您在实际项目中更好地应用Tesseract-OCR进行文本识别。
这篇关于Java使用Tesseract-OCR实战教程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!