SpringBoot实现图片识别文字的四种方式_springboot ocr

SpringBoot实现图片识别文字

文末含有案例地址哦！！！

SpringBoot 整合 Tess4J 实现

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。

1、引入tess4j依赖

<!-- tess4j -->
<dependency>
    <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
    <artifactId>tess4j</artifactId>
    <version>4.5.4</version>
</dependency>
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2、yml配置

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: E:/gitee/OCR/tess4j_data
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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。

训练数据，官方下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

GitHub官网地址：https://github.com/tesseract-o

3、编写配置类

@Configuration

public class TesseractOcrConfig {

    @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;
    }

}
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4、编写业务实现类

@Service
public class OcrServiceImpl implements OcrService {

    private final Tesseract tesseract;

    public OcrServiceImpl(Tesseract tesseract) {
        this.tesseract = tesseract;
    }

    /**
     *
     * @param imageFile 要识别的图片
     * @return
     */
    @Override
    public String recognizeText(MultipartFile imageFile) throws IOException, TesseractException {
        // 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);
    }
}
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5、编写测试接口

@RestController
@RequestMapping("/api")
@Slf4j
public class OcrController {
    private final OcrService ocrService;

    public OcrController(OcrService ocrService) {
        this.ocrService = ocrService;
    }

    @PostMapping(value = "/recognize", consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE)
    public String recognizeImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws TesseractException, IOException {

        log.info(ocrService.recognizeText(file));

        // 调用OcrService中的方法进行文字识别
        return ocrService.recognizeText(file);
    }
}
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postman配置：

效果：

此方法的识别精准度差，不建议使用。

案例完整代码：https://github.com/rookiesnewbie/OCR

整合百度智能云实现

官网文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/dk3iqnq51

1、根据官方文档创建应用

2、引入依赖

<!--百度ocr-->
<dependency>
    <groupId>com.baidu.aip</groupId>
    <artifactId>java-sdk</artifactId>
    <version>4.16.10</version>
</dependency>
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3、编写yml配置文件

server:
  port: 8090

baidu:
  APP_ID: #应用的appid
  API_KEY: #你的app_key
  SECRET_KEY: #你的secret_key
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4、创建一个配置类来初始化百度OCR的客户端

@Setter
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "baidu")
public class baiduOcrConfig {

    private String APP_ID;
    private String API_KEY;
    private String SECRET_KEY;

    @Bean
    public AipOcr aipOcr() {
        return new AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
    }

}
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5、编写controller

@RestController
@Slf4j
@RequestMapping("/api")
public class BaiduOcrController {


    @Autowired
    private AipOcr aipOcr;

    @PostMapping(value = "/process",consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE)
    public String processImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();
        options.put("detect_direction", "true");
        options.put("probability", "true");
        try {
            byte[] imageBytes = file.getBytes();
            JSONObject result = aipOcr.basicGeneral(imageBytes, options);

            // 解析百度OCR的识别结果
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            result.getJSONArray("words_result").forEach(item -> {
                JSONObject word = (JSONObject) item;
                sb.append(word.getString("words")).append("\n");
            });

            return sb.toString();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            return "Error processing image";
        }

    }

}
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6、使用postm测试

效果：

精准度很高，推荐使用，而且还有很多的精准度选择

常用API：

https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Nkibizxlf

• 通用文字识别

  官网文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Nkibizxlf#%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%96%87%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB

  • //image为图片的二进制字节数组，options为传入可选参数调用接口
    basicGeneral(byte[] image, HashMap<String, String> options) 
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  • //image为图片的存放路径，options为传入可选参数调用接口
    basicGeneral(String image, HashMap<String, String> options)
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  • //image为图片的存放在服务器的路径，options为传入可选参数调用接口
    basicGeneralUrl(String url, HashMap<String, String> options)
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• 通用文字识别（高精度版）

  官网文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Nkibizxlf#%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%96%87%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%EF%BC%88%E9%AB%98%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E7%89%88%EF%BC%89

  • //image为图片的二进制字节数组，options为传入可选参数调用接口
    basicAccurateGeneral(byte[] image, HashMap<String, String> options)
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  • //image为本地图片的存放路径，options为传入可选参数调用接口
    basicAccurateGeneral(String image, HashMap<String, String> options)
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• 通用文字识别（含位置信息版）

  官网文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Nkibizxlf#%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%96%87%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%EF%BC%88%E5%90%AB%E4%BD%8D%E7%BD%AE%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%89%88%EF%BC%89

  • //image为图片的二进制字节数组，options为传入可选参数调用接口
    general(byte[] image, HashMap<String, String> options)
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  • //image为图片的存放路径，options为传入可选参数调用接口
    general(String image, HashMap<String, String> options)
    1
    2

  • //image为图片的存放在服务器的路径，options为传入可选参数调用接口
    generalUrl(String url, HashMap<String, String> options)
    1
    2

• 通用文字识别（含位置高精度版）

  官网文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Nkibizxlf#%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%96%87%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%EF%BC%88%E5%90%AB%E4%BD%8D%E7%BD%AE%E9%AB%98%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E7%89%88%EF%BC%89

  • //image为图片的二进制字节数组，options为传入可选参数调用接口
    accurateGeneral(byte[] image, HashMap<String, String> options)
    1
    2

  • //image为图片的存放路径，options为传入可选参数调用接口
    accurateGeneral(String image, HashMap<String, String> options)
    1
    2

• 通用文字识别（含生僻字版）

  官网文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Nkibizxlf#%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%96%87%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%EF%BC%88%E5%90%AB%E7%94%9F%E5%83%BB%E5%AD%97%E7%89%88%EF%BC%89

  • enhancedGeneral(byte[] image, HashMap<String, String> options)
    1

  • enhancedGeneral(String image, HashMap<String, String> options)
    1

  • enhancedGeneralUrl(String url, HashMap<String, String> options)
    1

整合阿里云阿里云

官方文档：https://next.api.aliyun.com/api-tools/sdk/ocr-api?spm=a2c4g.442247.0.0.40933e8eQ3GZIX&version=2021-07-07&language=java-tea&tab=primer-doc

https://next.api.aliyun.com/api/ocr-api/2021-07-07/RecognizeAdvanced?spm=api-workbench.SDK%20Document.0.0.2e7652e95jnhKE&tab=DOC&sdkStyle=dara&lang=JAVA

1、引入依赖

<dependency>
  <groupId>com.aliyun</groupId>
  <artifactId>ocr_api20210707</artifactId>
  <version>1.2.0</version>
</dependency>
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2、编写yml配置文件

server:
  port: 8099

aliyun:
  KeyId: #你的KeyId
  KeySecret: #你的KeySecret
  endpoint: ocr-api.cn-hangzhou.aliyuncs.com
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3、编写配置类

@Setter
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "aliyun")
public class AliyunOcrConfig {
    private String KeyId;
    private String KeySecret;
    private String endpoint;

    @Bean
    public Client ocrClient(){
        try {

            Client client = new Client(new Config().setAccessKeyId(KeyId).setAccessKeySecret(KeySecret).setEndpoint(endpoint));
            return client;
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}
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4、编写测试接口

@RestController
@RequestMapping("/api")
@Slf4j
public class AliyunOcrController {

    @Resource
    private Client client;

    @PostMapping(value = "ocr",consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE)
    public String OcrTest(@RequestParam("file")MultipartFile file) throws IOException {
        RecognizeGeneralRequest request = new RecognizeGeneralRequest();
        request.setBody(file.getInputStream());
        try {
            RecognizeGeneralResponse response = client.recognizeGeneral(request);
            String json = new Gson().toJson(response.getBody());
            String[] split = json.split(",");
            return split[1].split(":")[1].replace("\\","");

//            return json;
        } catch (TeaException error) {
            Common.assertAsString(error.message);
        } catch (Exception e) {
            TeaException error = new TeaException(e.getMessage(), e);
            // 如有需要，请打印 error
            Common.assertAsString(error.message);
        }
        return null;
    }

}
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5、使用postman测试

整合腾讯云实现

官网文档：https://cloud.tencent.com/document/product/866

官网API：https://cloud.tencent.com/document/api/866/33515

官网参数说明与在线调试：https://console.cloud.tencent.com/api/explorer?Product=ocr&Version=2018-11-19&Action=GeneralHandwritingOCR

1、获取密钥：

https://console.cloud.tencent.com/cam/capi

2、引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.tencentcloudapi</groupId>
    <artifactId>tencentcloud-sdk-java</artifactId>
    <version>3.1.909</version>
</dependency>
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3、编写yml配置文件

server:
  port: 9090

tencent:
  SecretId: #你的SecretId
  SecretKey: #你的SecretKey
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4、编写配置类

@Setter
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "tencent")
public class TencentOcrConfig {

    private String SecretId;
    private String SecretKey;

    @Bean
    public Credential credential(){
        return new Credential(SecretId,SecretKey);
    }

}
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5、编写将文件转换成Base64编码的工具类

由于腾讯云OCR的API接收的参数如下图，所以要编写将文件转码成Base64的工具类：

public class ByteToBase64Converter {

    public static String encodeBytesToBase64(byte[] bytes) {
        return Base64.getEncoder().encodeToString(bytes);
    }

}
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6、编写接口测试

@RestController
@RequestMapping("/api")
@Slf4j
public class TencentOcrController {
    @Resource
    private Credential credential;


    @PostMapping(value = "/tencent",consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE)
    public String TencentOCR(@RequestParam("file")MultipartFile file) throws TencentCloudSDKException, IOException {

        // 实例化一个http选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
        HttpProfile httpProfile = new HttpProfile();
        httpProfile.setEndpoint("ocr.tencentcloudapi.com");

        // 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
        ClientProfile clientProfile = new ClientProfile();
        clientProfile.setHttpProfile(httpProfile);

        // 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
        OcrClient client = new OcrClient(credential, "ap-guangzhou", clientProfile);

        //将上传的文件转换成base64编码
        String encodeBytesToBase64 = ByteToBase64Converter.encodeBytesToBase64(file.getBytes());


        // 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象
        GeneralBasicOCRRequest req = new GeneralBasicOCRRequest();
        req.setImageBase64(encodeBytesToBase64);

       // req.setImageUrl("https://ltmyblog.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/myBlog/article/image-20230924213423855.png");

        // 返回的resp是一个GeneralBasicOCRResponse的实例，与请求对象对应
        GeneralBasicOCRResponse resp = client.GeneralBasicOCR(req);


        GeneralBasicOCRResponse.toJsonString(resp);
        // 输出json格式的字符串回包
        System.out.println(GeneralBasicOCRResponse.toJsonString(resp));
        return GeneralBasicOCRResponse.toJsonString(resp);
    }

}
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7、使用postman测试

本文的全部案例：https://github.com/rookiesnewbie/OCR