1.opencv for java 环境搭建和测试
- 到OpenCV官网下载你需要的版本，运行安装，记住安装目录。
- 打开上一步安装的位置，依次打开如下图位置，复制
opencv-{version}.jar、x64包下对应的dll到项目里，放在同级
- 在maven里添加opencv依赖（位置看清楚、版本号改成自己下载的版本，别傻乎乎复制）
<dependency>
<groupId>org</groupId>
<artifactId>opencv</artifactId>
<scope>system</scope>
<systemPath>${project.basedir}\src\main\resources\lib\opencv\opencv-460.jar</systemPath>
</dependency>
- 测试代码（记得改链接库地址，别复制）
//先静态代码块加载opencv库链接文件和动态库
static {
// 解决awt报错问题
System.setProperty("java.awt.headless", "false");
// 加载动态库
URL url = ClassLoader.getSystemResource("lib/opencv/opencv_java460.dll");
System.load(url.getPath());
}
/**
* 高斯滤波
*/
public static void GaussianBlur(String path, String resultPath) {
// 加载时灰度
Mat src = Imgcodecs.imread(path);
Mat dst = src.clone();
Imgproc.GaussianBlur(src, dst, new Size(9, 9), 0, 0, Core.BORDER_DEFAULT);
imwrite(resultPath, dst);
}
- 以上准备工作做完就可以开始对图片进行处理了，包括二值化、灰度化、高斯滤波、降噪等都可实现，此处不再列举事例
2. Tesseract 识别准备工作、环境配置、模型训练
介绍
Tesseract-OCR支持中文识别，并且开源和提供全套的训练工具，是快速低成本开发的首选。而Tess4j则是Tesseract在Java PC上的应用。在英文和数字识别中性能还是不错的，但是在中文识别中，无论速度还是识别率还是较弱，建议有条件的话，针对场景进行训练，会获得较好结果。
先在maven添加依赖
<dependency>
<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
<artifactId>tess4j</artifactId>
<version>4.3.1</version>
</dependency>
2.1 使用官方训练集（省事，但是准确率低）
- https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 去官方git下载需要的训练集，（如：eng.traineddata 是英文字符集）
- 下载完成即可开始测试，测试代码
public class test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 需要识别的图片
String resolve = "D:\\Process.jpg";
// 训练集所在的文件夹，不需要精确到文件名
String dataPath = "C:\\Users\\me\\Downloads";
System.out.println(getImgCode(resolve, dataPath));
}
public static String getImgCode(String path, String dataPath) {
try {
// 指定识别图片路径
File imageFile = new File(path);
BufferedImage img = ImageIO.read(imageFile);
Tesseract tessInst = new Tesseract();
tessInst.setDatapath(dataPath);
tessInst.setLanguage("eng");
String result = tessInst.doOCR(img);
System.out.println("result:--->" + result);
return result;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return "";
}
}
- 对于整齐无干扰的图片识别效果可以，但是一旦有干扰或者不规整，识别结果都一言难尽。因此，我们需要自己训练适合自己的集合来使用。
2.2 自己使用tesseract 训练
2.2.1 准备工作
- 先点这里去官网下载jTessBoxEditor ，安装，记住自己的安装目录。
- 打开我的电脑右键-> 环境变量->系统环境变量，在path变量处双击，新增一行，值为上一步安装的目录位置，如：D:\Tesseract_OCR。再返回新增变量，名字：
TESSDATA_PREFIX，值：{你的安装目录}\tessdata - 在控制台输入
tesseract -v即可查看是否配置成功
2.2.2 使用
Merge样本文件
- 打开第一步的安装目录，打开
jTessBoxEditorFX.jar，工具栏依次打开【Tools】>【Merge TIFF】，如图。打开你的训练图片所在文件夹，
- 将样本文件全部选上。这里是没有界面化的提示的，选中后，点击【打开】，立马就是输入合成后的文件名界面，输入文件名，如：
num.font.exp0.tif。点击【保存】，文件名一定要注意格式，具体如下： -
【格式】：[lang].[fontname].exp[num].tif
【说明】：lang为语言名称，fontname为字体名称，num为序号；在tesseract中，一定要注意格式
生成BOX文件
- 打开 cmd 并切换至上一步
tif所在目录。输入下面命令，生成文件名为：num.font.exp0.box的box文件。注意，一定要生成在上一步tif同目录，方便后续操作
tesseract num.font.exp0.tif num.font.exp0 batch.nochop makebox
【语法】：tesseract [lang].[fontname].exp[num].tif [lang].[fontname].exp[num] batch.nochop makebox
【语法】：lang为语言名称，fontname为字体名称，num为序号；在tesseract中，一定要注意格式
定义配置文件
- 在如上目录，新建font_properties.txt，删除后缀。用notepad++ 或者记事本编辑，写入内容：
font 0 0 0 0 0
【语法】：<fontname> <italic> <bold> <fixed> <serif> <fraktur>
【语法】：fontname为字体名称(上步命名的格式中定义好的，保持同步，不要输入错)，italic为斜体，bold为黑体字，
fixed为默认字体，serif为衬线字体，fraktur德文黑字体，
1和0代表有和无，精细区分时可使用
字符矫正
- 打开 jTessBoxEditor>【BOX Editor】> 【Open】，打开
num.font.exp0.tif；矫正【Char】上的字符 - 如图所示，如果有没识别出来的字符，点击菜单栏 —> insert 回车。然后点箭头位置，选中新增字符的框。点击红框位置，调整到该字符对应位置即可，点击 菜单栏 ->save。即可自动覆盖之前的box文件。如有多个box文件，可点击下方的换页符，分别处理。处理结束记得点击保存。
执行批处理文件，生成训练集
- 【注意】：执行该批处理文件前，先要目录下创建font_properties文件 ，也就是上边定义配置文件那步
- 在目标目录下，新建一个txt文件，复制下方代码，重命名为
do.bat
echo Run Tesseract for Training..
tesseract.exe num.font.exp0.tif num.font.exp0 nobatch box.train
echo Compute the Character Set..
unicharset_extractor.exe num.font.exp0.box
mftraining -F font_properties -U unicharset -O num.unicharset num.font.exp0.tr
echo Clustering..
cntraining.exe num.font.exp0.tr
echo Rename Files..
rename normproto num.normproto
rename inttemp num.inttemp
rename pffmtable num.pffmtable
rename shapetable num.shapetable
echo Create Tessdata..
combine_tessdata.exe num.
echo. & pause
-
记得把
bat文件中tif文件名、box文件名改成自己的，如图
-
把生成的
.traineddata后缀文件，复制到 Tesseract-OCR 安装目录下的 tessdata 文件夹
-
测试一下，cmd进入测试图片路径， 输入 如下命令
格式：tesseract {需要识别的图片} {输出文本} -l {训练集名称}
tesseract test1.jpg result -l num
-
运行结果：
-
可以看到，经过简单训练后已经可以识别出需要的结果了。如果这个训练的集合够大，那准确率肯定会很高。
