• Spring Boot 整合开源 Tess4J库 实现OCR图片文字识别


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    1、前言

    之前在某一个项目中,客户要求根据上传的文档图片系统自动识别图片内容,这就需要到了OCR技术,我们公司一般做法通常是使用阿里云腾讯云OCR图片识别(大厂的训练量更多更大,识别更精准)无奈客户资金有限,又希望我们满足需求,最后我们决定采用开源Tesseract 文字识别 OCR 引擎来实现

    Tesseract 是一个功能强大的 OCR 引擎,其发展经历了多个版本的迭代。最初由惠普实验室开发,后由 Google 维护和发展。Tesseract 通过神经网络和图像处理技术,对图像中的文字进行识别和提取。

    2、什么是 Tess4J

    Tess4J 是一个 JavaOCR(光学字符识别)库,基于 Tesseract OCR 引擎实现。Tess4J 为 Java 开发者提供了一个便捷的接口,能够在 Java 项目中轻松调用 Tesseract 的 OCR 功能。

    温馨提示
    Tess4J 只是就是封装了Tesseract OCR的API,让Java可以直接调用,千万不要错误以为是Tess4J实现的

    3、项目初始化

    3.1 引入Tess4J 依赖

    创建 Spring Boot 项目,打开 pom.xml 文件,添加 Tess4J 的依赖

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
    dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>net.sourceforge.tess4jgroupId>
        <artifactId>tess4jartifactId>
        <version>5.11.0version>
    dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
        <scope>testscope>
    dependency>
    

    3.2 配置 Tesseract 数据文件

    Tess4J 依赖 Tesseract 数据文件来识别不同语言的文本。可以从 Tesseract Github仓库 下载所需语言的训练数据。
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    如上图所示:Tesseract有三个独立的语言模型存储库 tessdata、tessdata-best、tessdata-fast 他们分别都存储了语言模型,主要有以下区别

    数据模型存储库描述速度识别精度支持再训练
    tessdata_best最好(最准确)的训练LSTM模型最慢最高支持
    tessdata使用“最佳”LSTM模型+遗留模型的快速变体训练模型均衡均衡不支持
    tessdata_fast训练LSTM模型的快速版本最快最低不支持

    博主选择Tesseract最高的 tessdata_best 中文数据文件,下载完成后,将数据文件放在项目的资源目录中,src/main/resources/tessdata

    如果你只是处理中文、英文的文字识别,无需将整个库下载,找到chi_sim.traineddata 和eng.traineddata下载即可

    如果整个存储库下载过大,大家根据自己的需求下载对应语言版本或者特殊的模型(如数学公式:equ.traineddata 模型),语言版本参考官方地址:https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files.html
    在这里插入图片描述

    4、代码实现

    4.1 创建 OCR 服务类

    首先,创建一个 OCR 服务类,用于处理图片文字识别的逻辑

    import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
    import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    import java.io.File;
    
    @Service
    public class OCRService {
        public String extractTextFromImage(File imageFile) {
            Tesseract instance = new Tesseract();
            //设置 tessdata 目录
            instance.setDatapath("src/main/resources/tessdata");
            //设置语言 中文
            instance.setLanguage("chi_sim");
    
            try {
                return instance.doOCR(imageFile);
            } catch (TesseractException e) {
                e.printStackTrace();
                return "读取图像时出错";
            }
        }
    }
    

    4.2 创建OCRController

    创建一个控制器,用于处理前端请求并调用 OCR 服务

    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.http.HttpStatus;
    import org.springframework.http.ResponseEntity;
    import org.springframework.web.bind.annotation.*;
    import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
    
    import java.io.File;
    import java.io.IOException;
    
    @RestController
    @RequestMapping("/api/ocr")
    public class OCRController {
    
        @Autowired
        private OCRService ocrService;
    
        @PostMapping("/extract-text")
        public ResponseEntity<String> extractTextFromImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
            if (file.isEmpty()) {
                return new ResponseEntity<>("未选择图片!", HttpStatus.BAD_REQUEST);
            }
    
            try {
                // 将 MultipartFile 转换为 File
                File imageFile = convertMultiPartToFile(file);
                String result = ocrService.extractTextFromImage(imageFile);
                return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                return new ResponseEntity<>("文件处理错误", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
            }
        }
    
        private File convertMultiPartToFile(MultipartFile file) throws IOException {
            File convFile = new File(System.getProperty("java.io.tmpdir") + "/" + file.getOriginalFilename());
            file.transferTo(convFile);
            return convFile;
        }
    }
    

    4.3 开始调试

    准备一张文字图片,就以本篇文章开头文案图片来测试;

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    前端代码这里就不贴了,我们使用Apifox或Postman进行调试,博主这里使用Apifox测试效果如下:
    在这里插入图片描述

    5、出现 Unable to load library 'tesseract’问题

    如果有小伙伴在测试过程中出现了 Unable to load library 'tesseract'的异常问题,且你也是MacOS系统,原因通常是因为 Tess4J 无法找到或加载 Tesseract OCR 引擎的本地库,需要在Mac上安装Tesseract lib

    #使用homebrew安装
    brew install tesseract
    
    #或者
    sudo apt-get install tesseract
    

    6、总结

    通过以上步骤,我们成功地在 Spring Boot 项目中集成了 Tess4J,实现了图片文字识别功能。本文详细介绍了从项目初始化、服务类和控制器的编写到最终测试,希望对大家有所帮助。如果有更复杂的需求,可以进一步优化和扩展此项目。


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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/lhmyy521125/article/details/139422730