在 Java 中，图片文字识别可以通过 Tesseract-OCR 的 API 完成。Tesseract-OCR 是一个开源的 OCR（Optical character recognition，光学字符识别）引擎，用于识别各种类型的图片中的文本。此外，还需要 Leptonica 库的支持，这是一个用于图像处理和分析的开源库。
一、环境配置与安装
首先需要先在系统中安装 Tesseract OCR 并设置环境变量。这包括下载安装 Tesseract-OCR，并设置其对应的环境变量。
在 Java 项目中，我们可以引入 Tesseract-OCR 的 Maven 依赖如下：
<dependency>
<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
<artifactId>tess4j</artifactId>
<version>3.4.8</version>
</dependency>二、进行图片文字识别
接下来需要创建一个 ITesseract 实例，并设置其字符库（默认为“eng”）。然后可以通过 doOCR 方法对图片进行文字识别。
import net.sourceforge.tess4j.*;
public class OCRTest {
public static void main(String[] args) {
File imageFile = new File("src/main/resources/test.png");
ITesseract instance = new Tesseract(); // JNA Interface Mapping
instance.setDatapath("Path to tessdata dir"); // set tessdata path
instance.setLanguage("eng"); // set recognition language
try {
String result = instance.doOCR(imageFile);
System.out.println(result);
} catch (TesseractException e) {
System.err.println(e.getMessage());
}
}
}在以上代码将路径下的 test.png 图片的文字识别，识别的结果将在控制台上打印。
三、优化与提升识别效果
在对图片进行文字识别时，可能遇到图片质量低，导致识别效果不理想的情况。针对这种情况，可以通过预处理图片来提升识别效果，常见的预处理操作包括：二值化、降噪、灰度化等。
同时，Tesseract-OCR 还提供了一些参数可以进行调整，例如 OCR Engine Mode (OEM)、Page Segmentation Mode (PSM) 等，以优化识别效果。
不过需要注意的是，图片文字识别的效果和识别精度并不能完全依赖程序，往往需要有高质量的训练样本和适当的参数调整才能得到理想的效果。
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/15250.html
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