說到文字識別，目前除了用一些現(xiàn)成的api，大概就是 tessdata、canvas或者 ocrad等。

1、百度接口用過（可以自己去百度開發(fā)者申請，免費(fèi)的），識別率吧，還可以，但也不是百分百的，但是次數(shù)使用有限制，雖然也是夠用，但是被限制總是害怕超過不讓用。2、canvas的話是需要對圖片做具體的處理，涉及到圖片的翻轉(zhuǎn)、置灰、文字間隔的設(shè)定等等，成功率很高，但是公司產(chǎn)品驗(yàn)證碼是各式各樣的，沒辦法用這種方法處理，所以暫時(shí)放棄了。3、ocrad這個(gè)目前用過其.js版本，識別率還是比較低的，具體使用后面會(huì)再寫一篇文章介紹一下的。雖然，網(wǎng)上對于 Tessdata的技術(shù)介紹文章一搜一大片，但是其實(shí)小仙真正用起來的時(shí)候，還是費(fèi)了點(diǎn)周折的。:fendou:

思路：截全圖–截取元素圖片–處理–識別–輸出

注意：圖片截取格式統(tǒng)一為.jpg，用png會(huì)出問題。

在項(xiàng)目的pom.xml文件中，添加以下依賴

<!--<tess4j圖片識別>--><dependency><groupId>net.java.dev.jna</groupId><artifactId>jna</artifactId><version>4.1.0</version></dependency><dependency><groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId><artifactId>tess4j</artifactId><version>2.0.1</version><exclusions><exclusion><groupId>com.sun.jna</groupId><artifactId>jna</artifactId></exclusion></exclusions></dependency>2、從全圖中截取元素圖片

// 元素截圖public static String[] elementscreenShot(WebElement element )throws Exception {WrapsDriver wrapsDriver = (WrapsDriver) element;long time = System.currentTimeMillis();// 截圖整個(gè)頁面File screen = ((TakesScreenshot) wrapsDriver.getWrappedDriver()).getScreenshotAs(OutputType.FILE);BufferedImage img = ImageIO.read(screen);// 獲得元素的高度和寬度int width = element.getSize().getWidth();int height = element.getSize().getHeight();// 創(chuàng)建一個(gè)矩形使用上面的高度，和寬度Rectangle rect = new Rectangle(width, height);// 得到元素的坐標(biāo)Point p = element.getLocation();BufferedImage dest = img.getSubimage(p.getX(), p.getY(),(int) rect.getWidth(), (int) rect.getHeight());// 存為png格式ImageIO.write(dest, 'png', screen);DateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat('yyyyMMddhhmmss');FileSystemView fsv = FileSystemView.getFileSystemView();File com = fsv.getHomeDirectory(); // 這便是讀取桌面路徑的方法了String url = com.getPath() + '/test';File location = new File(url);if (!location.exists()) {location.mkdirs();}String imgPath = location.getAbsolutePath() + File.separator + 'pic_'+ time + '.jpg';String cleanPath = location.getAbsolutePath();//存了原圖片和清楚后圖片的地址String[] imgpath = { imgPath, cleanPath };File targetFile = new File(imgPath);try {FileUtils.copyFile(screen, targetFile);} catch (IOException e1) {e1.printStackTrace();}//元素圖片路徑return imgpath;}3、對截取圖片進(jìn)行處理：灰度化、二值化、去除干擾線等

以下是圖像處理的類，其中對于去除干擾線的操作還是慎用，可能會(huì)把文字也剔除掉。

public class CleanElementImage { /** * * @param sfile * 需要去噪的圖像 * @param destDir * 去噪后的圖像保存地址 * @throws IOException */ public static void handlImage(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);// 圖像加亮（調(diào)整亮度識別率非常高）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]);} }//去除干擾線條//for(int y = 1; y < h-1; y++){// for(int x = 1; x < w-1; x++){//boolean flag = false ;//if(isBlack(binaryBufferedImage.getRGB(x, y))){// //左右均為空時(shí)，去掉此點(diǎn)// if(isWhite(binaryBufferedImage.getRGB(x-1, y)) && isWhite(binaryBufferedImage.getRGB(x+1, y))){//flag = true;// }// //上下均為空時(shí)，去掉此點(diǎn)// if(isWhite(binaryBufferedImage.getRGB(x, y+1)) && isWhite(binaryBufferedImage.getRGB(x, y-1))){//flag = true;// }// //斜上下為空時(shí)，去掉此點(diǎn)// if(isWhite(binaryBufferedImage.getRGB(x-1, y+1)) && isWhite(binaryBufferedImage.getRGB(x+1, y-1))){//flag = true;// }// if(isWhite(binaryBufferedImage.getRGB(x+1, y+1)) && isWhite(binaryBufferedImage.getRGB(x-1, y-1))){//flag = true;// }// if(flag){//binaryBufferedImage.setRGB(x,y,-1);// }//}// }//} 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 Backgroundif (wB == 0) { continue;}wF = total - wB; // Weight Foregroundif (wF == 0) { break;}sumB += (float) (t * histData[t]);float mB = sumB / wB; // Mean Backgroundfloat mF = (sum - sumB) / wF; // Mean Foreground// Calculate Between Class Variancefloat varBetween = (float) wB * (float) wF * (mB - mF) * (mB - mF);// Check if new maximum foundif (varBetween > varMax){ varMax = varBetween; threshold = t;} } return threshold;}}4、準(zhǔn)備識別的語言包

默認(rèn)是英文（識別字母和數(shù)字），如果要識別中文(數(shù)字 + 中文），需要制定語言包。語言包可以指定一個(gè)路徑，有就可以了。源碼下載地址可以下載源碼，然后到下面這個(gè)路徑找到語言包，把語言包放到一個(gè)路徑：例如：XXX/tessdata/下面。

tesseract.js-master.ziptesseract.js-mastertestsassetstraineddata

/*** 圖片識別* @author wangy* @date 2019-08-26* @param parameter*/public static String ocrResult(WebElement element ) throws Exception {FileSystemView fsv = FileSystemView.getFileSystemView();File com=fsv.getHomeDirectory(); //這便是讀取桌面路徑的方法了String url = '';String os = System.getProperty('os.name');//識別系統(tǒng)，找不同的語言包路徑if (os.indexOf('Windows') == -1) {url = '/opt/google/';} else {url = com.getPath();}//獲取元素截圖的路徑String path[]=Screenshot.elementscreenShot(element);//獲取未處理的截圖路徑String imgpath=path[0];String result = null;File imageFile = new File(imgpath);//要對圖片處理CleanElementImage.handlImage(imageFile,path[1]);ITesseract instance = new Tesseract();//讀取語言包的路徑地址instance.setDatapath(url + File.separator + 'test' + File.separator+ 'tessdata');// 默認(rèn)是英文（識別字母和數(shù)字），如果要識別中文(數(shù)字 + 中文），需要制定語言包，這里是數(shù)字，所以沒用語言包// instance.setLanguage('chi_sim');//為了防止沒截完圖片就識別，做了一個(gè)簡單的循環(huán)try{String ocrResult=instance.doOCR(imageFile);if(imageFile.exists()&&ocrResult!=''){result=ocrResult;}else {while(true){Thread.sleep(1000);if(imageFile.exists()&&ocrResult!=''){result=ocrResult;break;}}}}catch(TesseractException e){System.out.println(e.getMessage());}return result;}

這一部分由于項(xiàng)目問題，貼在這里做了特殊處理，原碼有一點(diǎn)點(diǎn)區(qū)別。大家使用，如果有什么問題，歡迎反饋！

這里簡單放個(gè)對照，圖片將就看一下效果，識別結(jié)果大概90%以上吧：

到此這篇關(guān)于Java使用Tessdata做OCR圖片文字識別的詳細(xì)思路的文章就介紹到這了,更多相關(guān)java Tessdata圖片文字內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！