基于Tesseract实现图片文字识别
一.简介
Tesseract是一个开源的文本识别【OCR】引擎，可通过Apache 2.0许可获得。它可以直接使用，或者使用API从图像中提取打印的文本，支持多种语言。该软件包包含一个ORC引擎【libtesseract】和一个命令行程序【tesseract】。Tesseract4添加了一个新的基于LSTM的OCR引擎，该引擎专注于行识别，但仍支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎，该引擎通过识别字符模式进行工作。通过使用传统OCR引擎模式【–oem 0】，可以与Tesseract 3兼容。它还需要训练好的数据文件对旧引擎进行支持，例如tessdata目录下的数据文件。
特点：
1.具有Unicode【UTF-8】支持，并且可以“开箱即用”地识别100多种语言。
2.支持各种输出格式，纯文本，hOCR【HTML】，PDF，仅不可见文本的PDF，TSV。Master分支还对ALTO【XML】输出提供实验性支持。
3.在许多情况下，要想获得更好的OCR结果，需要提高提供给Tesseract的图像的质量。
二.在python环境中安装pytesseract
安装成功！
三.在Windows系统下安装Tesseract
配置环境变量：
备注：最新的为4.1.0，建议安装4.x版本，根据一可知，版本4有重大升级，系统性能显著提升，特别是在对中文的识别上更是明显！
四.python代码实现
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Spyder Editor 4 5 This is a temporary script file. 6 """ 7 8 import pytesseract 9 from PIL import Image 10 11 #打开验证码图片 12 image = Image.open(\'E:\\testData\\tess\\1.png\') 13 #加载一下图片防止报错，此处可以省略 14 #image.load() 15 #调用show来展示图片，调试用此处可以省略 16 #image.show() 17 text = pytesseract.image_to_string(image,lang=\'chi_sim\') 18 print(text)
五.Python环境执行结果【无数据清洗】
20 a 志 口 吴 吊 5 达 吊 园 康 阮 随 阮 随 随 阮 隆 随 阮 阮 庞 应 阮 院 阮 阮 际 阮 阮 院 院 阮 庞 宇 B B B B B B B B B B E 胡 胡 胡 胡 胡 胡 胡 胡 胡 胡 脱 医 剧 澈 剖 剖 亨 亨 定 亨 宣 河 宇 B B B B E E E E E E 振 产 莲 主 主 主 主 主 主 主 主 主 主 生 交 E E E E E E E E E E E35653 职 职 职 职 职 职 职 职 职 职 E E E E E E E E E E E 093
View Code
部分示例：
可知对中文的识别一塌糊涂，因此建议还是使用版本4进行识别！
六.使用Java程序调用ImageIO进行数据预处理
1 package zhen; 2 import java.awt.Color; 3 import java.awt.image.BufferedImage; 4 import java.io.File; 5 import java.io.FileInputStream; 6 import java.io.IOException; 7 8 import javax.imageio.ImageIO; 9 10 11 public class LineMark{ 12 public static void clean(String fromPath,String toPath) throws IOException{ 13 File file1 = new File(fromPath); 14 BufferedImage image = ImageIO.read(file1); 15 16 BufferedImage sourceImg =ImageIO.read(new FileInputStream(file1)); // 获取图片的长宽 17 int width = sourceImg.getWidth(); 18 int height = sourceImg.getHeight(); 19 20 /** 21 * 创建3维数组用于保存图片rgb数据 22 */ 23 int[][][] array = new int[width][height][3]; 24 for(int i=0;i<width;i++){ // 获取图片中所有像素点的rgb 25 for(int j=0;j<height;j++){ 26 int pixel = image.getRGB(i, j); //获得坐标(i,j)的像素 27 int red = (pixel & 0xff0000) >> 16; 28 int green = (pixel & 0xff00) >> 8; 29 int blue = (pixel & 0xff); //通过坐标(i,j)的像素值获得r,g,b的值 30 array[i][j][0] = red; 31 array[i][j][1] = green; 32 array[i][j][2] = blue; 33 } 34 } 35 36 /** 37 * 清除表格线： 38 * 竖线：绝大多数点的x值都为255 39 */ 40 for(int i=0;i<width;i++){ 41 int nums = 0; 42 for(int j=0;j<height;j++){ 43 if(array[i][j][0]<128 && array[i][j][1]<128 && array[i][j][2]<128){ 44 nums += 1; 45 } 46 } 47 if(nums > height * 0.8){ 48 for(int n=0;n<height;n++){ 49 array[i][n][0] = 255; 50 array[i][n][1] = 255; 51 array[i][n][2] = 255; 52 } 53 } 54 } 55 /** 56 * 清除表格线： 57 * 横线：绝大多数点的y值都为255 58 */ 59 for(int j=0;j<height;j++){ 60 int nums = 0; 61 for(int i=0;i<width;i++){ 62 if(array[i][j][0]<128 && array[i][j][1]<128 && array[i][j][2]<128){ 63 nums += 1; 64 } 65 } 66 if(nums > height * 0.8){ 67 for(int n=0;n<width;n++){ 68 array[n][j][0] = 255; 69 array[n][j][1] = 255; 70 array[n][j][2] = 255; 71 } 72 } 73 } 74 /** 75 * 大点 76 */ 77 for(int i=0;i<width;i++){ 78 for(int j=0;j<height;j++){ 79 int cover = new Color(array[i][j][0],array[i][j][1],array[i][j][2]).getRGB(); 80 image.setRGB(i,j,cover); 81 } 82 } 83 File file2 = new File(toPath); 84 ImageIO.write(image, "png", file2); 85 } 86 87 /** 88 * 测试 89 * @param args 90 */ 91 public static void main(String[] args){ 92 String fromPath = "E:\\testData\\tess\\111.png"; 93 String toPath = "E:\\testData\\tess\\112.png"; 94 try { 95 LineMark.clean(fromPath,toPath); 96 } catch (IOException e) { 97 e.printStackTrace(); 98 } 99 } 100 }
七.执行结果
处理之前：
处理之后：
八.使用Tesseract 4 API进行文字识别
1 package zhen; 2 import java.awt.Rectangle; 3 import java.awt.image.BufferedImage; 4 import java.io.File; 5 import java.io.FileInputStream; 6 import java.io.FileOutputStream; 7 import java.io.IOException; 8 import javax.imageio.ImageIO; 9 import net.sourceforge.tess4j.*; 10 import org.apache.poi.xssf.usermodel.*; 11 12 public class RP { 13 private String a0=""; 14 15 public void toExcel(int i,XSSFWorkbook wb,XSSFSheet sheet,int len) //将文字信息做成表格 16 { 17 for(int j=0;j<len;j++){ 18 String[] array = this.a0.split("\n"); // 分行 19 for(int k=0;k<array.length;k++){ 20 XSSFRow row = sheet.createRow(k); // 创建一行 21 String[] array2 = array[k].split(" "); 22 for(int m=0;m<array2.length;m++){ 23 row.createCell(m).setCellValue(array2[m]); 24 } 25 } 26 } 27 } 28 public static void main(String[] args) throws IOException { 29 RP rp = new RP(); 30 int num = 1; 31 32 File root = new File("E:\\testData\\tess2");//存放处理后的图片，imgs文件夹 33 File res = new File("E:\\testData\\tess");//源图片位置，res文件夹下 34 35 ITesseract instance = new Tesseract(); 36 instance.setLanguage("chi_sim"); //使用训练好中文字库识别 37 38 XSSFWorkbook wb = new XSSFWorkbook(); 39 XSSFSheet sheet = wb.createSheet("信息汇总"); 40 try { 41 File[] ress = res.listFiles(); 42 int i=0; 43 for(File file : ress){ 44 i++; 45 LineMark.clean(file.getAbsolutePath(),"E:\\testData\\tess2\\"+i+".png"); 46 } //去除源图片表格线，处理后的图片放到img文件夹 47 48 File[] files = root.listFiles(); 49 for (File file : files) { //对去除水印后的图片逐个处理 50 BufferedImage sourceImg =ImageIO.read(new FileInputStream(file)); // 获取图片的长宽 51 int width = sourceImg.getWidth(); 52 int height = sourceImg.getHeight(); 53 Rectangle ret = new Rectangle(0,0,width,height); //识别全部数据 54 55 String result = instance.doOCR(file, ret); //开始采用doOCR(file)效率很低，因为图片内容太多 56 int len = 0; 57 if(result != null){ 58 len = result.split(" ").length; 59 rp.a0 = result; 60 } 61 System.out.print(result); 62 rp.toExcel(num,wb,sheet,len); //调用toExcel函数，将提取到的信息写入 63 num++; 64 } 65 } catch (TesseractException e) { 66 System.err.println(e.getMessage()); 67 } 68 69 try { 70 FileOutputStream fout = new FileOutputStream("D:\\software\\company.xlsx"); 71 wb.write(fout); 72 fout.close(); 73 } catch (IOException e) { 74 e.printStackTrace(); 75 } //把写好信息的表输出 76 } 77 78 }
九.不数据清洗执行结果
十.数据清洗执行结果
经过对比可以明显看出，表格线对识别的影响很大【其它形式的干扰也同样如此，例如：验证码上的干扰线、图案等】，因此，数据清洗必不可少！
十一.分析
从上面的执行结果可知，在使用Tesseract 4时，在数据尽可能的清晰的情况下，大部分汉字还是能识别出来的，只是在【数字0】和【标点符号。】，【英语g】和【数字9】等外形相识的地方识别不清楚！当然，模型还有提升的空间，下一步将提升对存在格式倾斜或拍照的图片进行识别的能力！
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