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

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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：

package com.zhy.test;  
  
import java.io.BufferedReader;  
  
import java.io.File;  
import java.io.FileInputStream;  
import java.io.InputStreamReader;  
import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  
  
import org.jdesktop.swingx.util.OS;  
  
public class OCRHelper  
{  
    private final String LANG_OPTION = "-l";  
    private final String EOL = System.getProperty("line.separator");  
    /** 
     * 文件位置我防止在，项目同一路径 
     */  
    private String tessPath = new File("tesseract").getAbsolutePath();  
  
    /** 
     * @param imageFile 
     *            传入的图像文件 
     * @param imageFormat 
     *            传入的图像格式 
     * @return 识别后的字符串 
     */  
    public String recognizeText(File imageFile) throws Exception  
    {  
        /** 
         * 设置输出文件的保存的文件目录 
         */  
        File outputFile = new File(imageFile.getParentFile(), "output");  
  
        StringBuffer strB = new StringBuffer();  
        List<String> cmd = new ArrayList<String>();  
        if (OS.isWindowsXP())  
        {  
            cmd.add(tessPath + "\\tesseract");  
        } else if (OS.isLinux())  
        {  
            cmd.add("tesseract");  
        } else  
        {  
            cmd.add(tessPath + "\\tesseract");  
        }  
        cmd.add("");  
        cmd.add(outputFile.getName());  
        cmd.add(LANG_OPTION);  
//      cmd.add("chi_sim");  
        cmd.add("eng");  
  
        ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder();  
        /** 
         *Sets this process builder's working directory. 
         */  
        pb.directory(imageFile.getParentFile());  
        cmd.set(1, imageFile.getName());  
        pb.command(cmd);  
        pb.redirectErrorStream(true);  
        Process process = pb.start();  
        // tesseract.exe 1.jpg 1 -l chi_sim  
        // Runtime.getRuntime().exec("tesseract.exe 1.jpg 1 -l chi_sim");  
        /** 
         * the exit value of the process. By convention, 0 indicates normal 
         * termination. 
         */  
//      System.out.println(cmd.toString());  
        int w = process.waitFor();  
        if (w == 0)// 0代表正常退出  
        {  
            BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(  
                    new FileInputStream(outputFile.getAbsolutePath() + ".txt"),  
                    "UTF-8"));  
            String str;  
  
            while ((str = in.readLine()) != null)  
            {  
                strB.append(str).append(EOL);  
            }  
            in.close();  
        } else  
        {  
            String msg;  
            switch (w)  
            {  
            case 1:  
                msg = "Errors accessing files. There may be spaces in your image's filename.";  
                break;  
            case 29:  
                msg = "Cannot recognize the image or its selected region.";  
                break;  
            case 31:  
                msg = "Unsupported image format.";  
                break;  
            default:  
                msg = "Errors occurred.";  
            }  
            throw new RuntimeException(msg);  
        }  
        new File(outputFile.getAbsolutePath() + ".txt").delete();  
        return strB.toString().replaceAll("\\s*", "");  
    }  
}  

 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：

package com.zhy.test;  
  
import java.io.File;  
  
public class Test  
{  
    public static void main(String[] args)  
    {  
        try  
        {  
              
            File testDataDir = new File("testdata");  
            System.out.println(testDataDir.listFiles().length);  
            int i = 0 ;   
            for(File file :testDataDir.listFiles())  
            {  
                i++ ;  
                String recognizeText = new OCRHelper().recognizeText(file);  
                System.out.print(recognizeText+"\t");  
  
                if( i % 5  == 0 )  
                {  
                    System.out.println();  
                }  
            }  
              
        } catch (Exception e)  
        {  
            e.printStackTrace();  
        }  
  
    }  
}  

 
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：

package com.zhy.test;  
  
import java.awt.Color;  
import java.awt.image.BufferedImage;  
import java.io.File;  
import java.io.IOException;  
  
import javax.imageio.ImageIO;  
  
public class ClearImageHelper  
{  
  
    public static void main(String[] args) throws IOException  
    {  
  
          
        File testDataDir = new File("testdata");  
        final String destDir = testDataDir.getAbsolutePath()+"/tmp";  
        for (File file : testDataDir.listFiles())  
        {  
            cleanImage(file, destDir);  
        }  
  
    }  
  
    /** 
     *  
     * @param sfile 
     *            需要去噪的图像 
     * @param destDir 
     *            去噪后的图像保存地址 
     * @throws IOException 
     */  
    public static void cleanImage(File sfile, String destDir)  
            throws IOException  
    {  
        File destF = new File(destDir);  
        if (!destF.exists())  
        {  
            destF.mkdirs();  
        }  
  
        BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(sfile);  
        int h = bufferedImage.getHeight();  
        int w = bufferedImage.getWidth();  
  
        // 灰度化  
        int[][] gray = new int[w][h];  
        for (int x = 0; x < w; x++)  
        {  
            for (int y = 0; y < h; y++)  
            {  
                int argb = bufferedImage.getRGB(x, y);  
                // 图像加亮（调整亮度识别率非常高）  
                int r = (int) (((argb >> 16) & 0xFF) * 1.1 + 30);  
                int g = (int) (((argb >> 8) & 0xFF) * 1.1 + 30);  
                int b = (int) (((argb >> 0) & 0xFF) * 1.1 + 30);  
                if (r >= 255)  
                {  
                    r = 255;  
                }  
                if (g >= 255)  
                {  
                    g = 255;  
                }  
                if (b >= 255)  
                {  
                    b = 255;  
                }  
                gray[x][y] = (int) Math  
                        .pow((Math.pow(r, 2.2) * 0.2973 + Math.pow(g, 2.2)  
                                * 0.6274 + Math.pow(b, 2.2) * 0.0753), 1 / 2.2);  
            }  
        }  
  
        // 二值化  
        int threshold = ostu(gray, w, h);  
        BufferedImage binaryBufferedImage = new BufferedImage(w, h,  
                BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY);  
        for (int x = 0; x < w; x++)  
        {  
            for (int y = 0; y < h; y++)  
            {  
                if (gray[x][y] > threshold)  
                {  
                    gray[x][y] |= 0x00FFFF;  
                } else  
                {  
                    gray[x][y] &= 0xFF0000;  
                }  
                binaryBufferedImage.setRGB(x, y, gray[x][y]);  
            }  
        }  
  
        // 矩阵打印  
        for (int y = 0; y < h; y++)  
        {  
            for (int x = 0; x < w; x++)  
            {  
                if (isBlack(binaryBufferedImage.getRGB(x, y)))  
                {  
                    System.out.print("*");  
                } else  
                {  
                    System.out.print(" ");  
                }  
            }  
            System.out.println();  
        }  
  
        ImageIO.write(binaryBufferedImage, "jpg", new File(destDir, sfile  
                .getName()));  
    }  
  
    public static boolean isBlack(int colorInt)  
    {  
        Color color = new Color(colorInt);  
        if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() <= 300)  
        {  
            return true;  
        }  
        return false;  
    }  
  
    public static boolean isWhite(int colorInt)  
    {  
        Color color = new Color(colorInt);  
        if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() > 300)  
        {  
            return true;  
        }  
        return false;  
    }  
  
    public static int isBlackOrWhite(int colorInt)  
    {  
        if (getColorBright(colorInt) < 30 || getColorBright(colorInt) > 730)  
        {  
            return 1;  
        }  
        return 0;  
    }  
  
    public static int getColorBright(int colorInt)  
    {  
        Color color = new Color(colorInt);  
        return color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue();  
    }  
  
    public static int ostu(int[][] gray, int w, int h)  
    {  
        int[] histData = new int[w * h];  
        // Calculate histogram  
        for (int x = 0; x < w; x++)  
        {  
            for (int y = 0; y < h; y++)  
            {  
                int red = 0xFF & gray[x][y];  
                histData[red]++;  
            }  
        }  
  
        // Total number of pixels  
        int total = w * h;  
  
        float sum = 0;  
        for (int t = 0; t < 256; t++)  
            sum += t * histData[t];  
  
        float sumB = 0;  
        int wB = 0;  
        int wF = 0;  
  
        float varMax = 0;  
        int threshold = 0;  
  
        for (int t = 0; t < 256; t++)  
        {  
            wB += histData[t]; // Weight Background  
            if (wB == 0)  
                continue;  
  
            wF = total - wB; // Weight Foreground  
            if (wF == 0)  
                break;  
  
            sumB += (float) (t * histData[t]);  
  
            float mB = sumB / wB; // Mean Background  
            float mF = (sum - sumB) / wF; // Mean Foreground  
  
            // Calculate Between Class Variance  
            float varBetween = (float) wB * (float) wF * (mB - mF) * (mB - mF);  
  
            // Check if new maximum found  
            if (varBetween > varMax)  
            {  
                varMax = varBetween;  
                threshold = t;  
            }  
        }  
  
        return threshold;  
    }  
}  

源地址 http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/23960391/