目录
  • 前言
  • 什么是Tess4j库
  • 案例
  • 1、引入依赖
  • 2、yml配置
  • 3、config配置类
  • 4、service实现
  • 5、新增rest接口
  • 6、测试效果
  • 相关地址

前言

今天给大家分享一个SpringBoot整合Tess4j库实现图片文字识别的小案例，希望xdm喜欢。

文末有案例代码的Git地址，可以自己下载了去玩玩儿或继续扩展也行。

话不多说，开整吧。

什么是Tess4j库

先简单给没听过的xdm解释下，这里要分清楚Tesseract和Tess4j的区别。

Tesseract是一个开源的光学字符识别（OCR）引擎，它可以将图像中的文字转换为计算机可读的文本。支持多种语言和书面语言，并且可以在命令行中执行。它是一个流行的开源OCR工具，可以在许多不同的操作系统上运行。

Tess4J是一个基于Tesseract OCR引擎的Java接口，可以用来识别图像中的文本，说白了，就是封装了它的API，让Java可以直接调用。

搞清楚这俩东西，就足够了。

案例

1、引入依赖

既然是SpringBoot，基础依赖我就不赘述了，这里贴下Tess4J的依赖，是可以用maven下载的。

<!-- tess4j --> <dependency> <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId> <artifactId>tess4j</artifactId> <version>4.5.4</version> </dependency>

2、yml配置

这里，我特地把训练数据的目录路径配置在yml里，后续可以扩展到配置中心。

server: port: 8888 # 训练数据文件夹的路径 tess4j: datapath: D:/tessdata

然后我解释下什么是训练数据

Tesseract OCR库通过训练数据来学习不同语言和字体的特征，以便更好地识别图片中的文字。

在安装Tesseract OCR库时，通常会生成一个包含多个子文件夹的训练数据文件夹，其中每个子文件夹都包含了特定语言或字体的训练数据。

比如我这里是下载后放到了D盘的tessdata目录下，如图所示，其实就是一个.traineddata为后缀的文件，大小约2M多。

如果你没有特定的训练数据需求，使用默认的训练数据文件即可，我这里就是直接下载默认的来用的。

还有一点要注意的是，直接读resource目录下的路径是读不到的哈，所以我放到了D盘，训练数据本身也是更推荐放到独立的位置，方便后续训练数据。

3、config配置类

我们新建一个配置类，初始化一下Tesseract类，交给Spring管理，这样借用了Spring的单例模式。

package com.example.tesseractocr.config; import net.sourceforge.tess4j.Tesseract; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; / * @作者: 公众号【Java分享客栈】 * @日期: 2023/10/12 22:58 * @描述: */ @Configuration public class TesseractOcrConfiguration { @Value("${tess4j.datapath}") private String dataPath; @Bean public Tesseract tesseract() { Tesseract tesseract = new Tesseract(); // 设置训练数据文件夹路径 tesseract.setDatapath(dataPath); // 设置为中文简体 tesseract.setLanguage("chi_sim"); return tesseract; } }

4、service实现

就几行代码，非常简单。

package com.example.tesseractocr.service; import lombok.AllArgsConstructor; import net.sourceforge.tess4j.*; import org.springframework.stereotype.Service; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; @Service @AllArgsConstructor public class OcrService { private final Tesseract tesseract; / * 识别图片中的文字 * @param imageFile 图片文件 * @return 文字信息 */ public String recognizeText(MultipartFile imageFile) throws TesseractException, IOException { // 转换 InputStream sbs = new ByteArrayInputStream(imageFile.getBytes()); BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(sbs); // 对图片进行文字识别 return tesseract.doOCR(bufferedImage); } }

5、新增rest接口

我们新建一个rest接口，用来测试效果，使用上传图片文件的方式。

package com.example.tesseractocr.controller; import com.example.tesseractocr.service.OcrService; import lombok.AllArgsConstructor; import net.sourceforge.tess4j.TesseractException; import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import java.io.IOException; @RequestMapping("/api") @RestController @AllArgsConstructor public class OcrController { private final OcrService ocrService; @PostMapping(value = "/recognize", consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE) public String recognizeImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws TesseractException, IOException { // 调用OcrService中的方法进行文字识别 return ocrService.recognizeText(file); } }

6、测试效果

这里我用ApiPost工具来测试下最终效果

我准备的一张图片如下，是从知乎上随便截取的一张。

我们调接口试一下，这里要设置Header的Content-Type，别忘了哈。

这里是body中的参数，我们选择form-data中的File属性，表示以上传文件形式来调接口。

看下效果，其实还是挺不错的，我和图片比对了一下，基本上都识别出来了。

相关地址

1）、Tesseract-ocr官方Github地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

2）、Tesseract-ocr安装下载：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

PS：这里我没有用官方Github文档中给的地址，因为太慢了，找了一个下载比较快的，你们可以往下拉找到win64位的安装即可，如果没有训练需求，不用下也可以）

3）、训练文件：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tessdata_fast/

PS：在2）的路径下，有一个tessdata_fast目录，点进去就能直接下载到默认训练文件，这种比较简便，省去了前面安装下载的过程。

4）、案例代码：https://gitee.com/fangfuji/java-share

PS：代码放在Gitee上，在同名博文目录里面，包含代码+安装文件+训练文件。

到此这篇关于SpringBoot 整合 Tess4J 实现图片文字识别 的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot Tess4J识别图片文字内容请搜索本网站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本网站！

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