В Java распознавание текста изображения можно выполнить с помощью API Tesseract-OCR. Tesseract-OCR — это механизм OCR (оптическое распознавание символов, оптическое распознавание символов) с открытым исходным кодом, используемый для распознавания текста в различных типах изображений. Кроме того, нам необходима поддержка библиотеки Leptonica, библиотеки с открытым исходным кодом для обработки и анализа изображений.

1. Настройка и установка среды.

Прежде чем начать, нам необходимо установить Tesseract OCR в систему и установить переменные среды. Сюда входит загрузка и установка Tesseract-OCR и установка соответствующих переменных среды.

В проекте Java мы можем представить зависимости Tesseract-OCR Maven следующим образом:

<dependency>
    <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
    <artifactId>tess4j</artifactId>
    <version>3.4.8</version>
</dependency>

2. Выполните распознавание текста изображения.

Во-первых, нам нужно создать экземпляр ITesseract и установить для него библиотеку символов (по умолчанию — «eng»). Затем мы можем выполнить распознавание текста на изображении с помощью метода doOCR. Ниже приведен пример кода для распознавания текста изображения с использованием Java:

import net.sourceforge.tess4j.*;

public class OCRTest {
    public static void main(String[] args) {
        File imageFile = new File("src/main/resources/test.png");
        ITesseract instance = new Tesseract();  // JNA Interface Mapping
        instance.setDatapath("Path to tessdata dir"); // set tessdata path
        instance.setLanguage("eng"); // set recognition language
        try {
            String result = instance.doOCR(imageFile);
            System.out.println(result);
        } catch (TesseractException e) {
            System.err.println(e.getMessage());
        }
    }
}

В приведенном выше коде мы распознаем текст изображения test.png по пути, и результат распознавания будет напечатан на консоли.

3. Оптимизация и улучшение эффектов распознавания

При распознавании текста на изображениях мы можем столкнуться с ситуациями, когда качество изображения низкое, что приводит к неудовлетворительным результатам распознавания. В ответ на эту ситуацию мы можем улучшить эффект распознавания путем предварительной обработки изображения. К распространенным операциям предварительной обработки относятся: бинаризация, уменьшение шума, оттенки серого и т. д.

В то же время Tesseract-OCR также предоставляет некоторые параметры, которые можно настроить, такие как режим механизма OCR (OEM), режим сегментации страниц (PSM) и т. д., чтобы оптимизировать эффект распознавания.

Однако следует отметить, что эффект и точность распознавания текста изображения не могут полностью зависеть от программы. Для достижения желаемых результатов часто требуются качественные обучающие выборки и соответствующая настройка параметров.