图片内容转文字用Java怎么实现?

1.1 介绍

开发具有一定价值的符号是人类特有的特征。对于人们来说识别这些符号和理解图片上的文字是非常正常的事情。与计算机那样去抓取文字不同,我们完全是基于视觉的本能去阅读它们。

另一方面,计算机的工作需要具体的和有组织的内容。它们需要数字化的表示,而不是图形化的。

有时候,这是不可能的。有时,我们希望自动化的完成用双手从图像重写文本的任务。

针对这些任务,光学字符识别(OCR)被设计成一种允许计算机以文本形式“阅读”图形化内容的方法,和人类工作的方式相似。虽然这些系统相对准确,但仍然可能有相当大的偏差。即便如此,修复系统的错误结果也远比手工从头开始要更加容易和快速。

就像所有的系统一样,本质上是相似的,光学字符识别软件在准备好的数据集上进行训练,这些数据集提供了足够多的数据用来帮助学习字符间的差异。如果我们想让结果更加准确,那么这些软件如何学习也是非常重要的话题,不过这将是另外一篇文章的内容了。

与其重新造轮或者想出一个非常复杂(但有用)的解决方案,不如我们先坐下来看看已有的解决方案。

1.2 Tesseract

科技巨头 Google 一直在开发一个 OCR 引擎 Tesseract ,它从最初诞生到现在已有数十年的历史。它为许多语言提供了API,不过我们将专注于 Tesseract 的 Java API 。

很容易使用 Tesseract 来实现一个简单的功能。它主要用于读取计算机在黑白图片上生成的文字,并且结果的准确度较好。但这不是针对真实世界的文本。

对于现实世界中,我们最好使用像谷歌 Vision 这样的更高级的光学字符识别软件,这将在另一篇文章中讨论。

1.2.1 Maven依赖

我们只需要简单的添加一个依赖,就可以将引擎引入到我们的项目:

<dependency>    <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>    <artifactId>tess4j</artifactId>    <version>3.2.1</version></dependency>

1.2.2 光学字符识别

使用 Tesseract 毫不费力:

Tesseract tesseract = new Tesseract();tesseract.setDatapath("E://DataScience//tessdata");System.out.println(tesseract.doOCR(new File("...")));

我们先实例化一个 Tesseract 实例,然后为已训练好的 LSTM (长短期记忆网络)模型设置数据路径。

数据可以从官方GitHub帐号处下载。

然后我们调用 doOCR() 方法,该方法接受一个文件参数并且返回一个字符串——提取的内容。

让我们给它提供一张有着大而清晰的黑色字符的白色背景图片:

提供这样一张图片会获得完美的结果:

Optical Character Recognition in Java is made easy with the help of Tesseract'

不过这张图片扫描起来过于简单了。它已经被归一化,而且有高分辨率和一致的字体。

让我们来试试在纸上手写一些字符并将该图片提供给应用程序,这将会发生些什么呢:

我们可以立即看到结果的改变:

A411“, written texz: is different {mm compatar generated but

有一些单词十分准确,并且你可以很轻松的辨认出 “written text is different from computer generated” ,但是第一个和最后一个单词差得有点多。

现在,为了让程序使用起来更简单,我们把它转换成一个十分简单的 Spring Boot 应用程序,用更加舒适的图形化界面来展示结果。

1.3 实现

1.3.1 Spring Boot应用程序

首先,从使用Spring Initializr创建我们的项目开始。它包含spring-boot-starter-webspring-boot-starter-thymeleaf依赖。然后我们手动导入Tesseract:

1.3.2 控制器

该应用程序只需要一个控制器,它将为我们提供两个页面的展示、处理图片上传和光学字符识别功能:

@Controllerpublic class FileUploadController {
    @RequestMapping("/")    public String index() {        return "upload";    }
    @RequestMapping(value = "/upload", method = RequestMethod.POST)    public RedirectView singleFileUpload(@RequestParam("file") MultipartFile file,                                   RedirectAttributes redirectAttributes, Model model) throws IOException, TesseractException {
        byte[] bytes = file.getBytes();        Path path = Paths.get("E://simpleocr//src//main//resources//static//" + file.getOriginalFilename());        Files.write(path, bytes);
        File convFile = convert(file);        Tesseract tesseract = new Tesseract();        tesseract.setDatapath("E://DataScience//tessdata");        String text = tesseract.doOCR(convFile);        redirectAttributes.addFlashAttribute("file", file);        redirectAttributes.addFlashAttribute("text", text);        return new RedirectView("result");    }
    @RequestMapping("/result")    public String result() {        return "result";    }
    public static File convert(MultipartFile file) throws IOException {        File convFile = new File(file.getOriginalFilename());        convFile.createNewFile();        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(convFile);        fos.write(file.getBytes());        fos.close();        return convFile;    }}

Tesseract 可以和Java的 File 类一起工作,但是不支持表单上传的 MultipartFile 类。为了便于处理,我们添加了一个简单的 convert() 方法,它将 MultipartFile 对象转换成一个普通的 File 对象。

一旦我们利用 Tesseract 提取出了文本,我们只需将该文本和扫描的图像一起添加到模型当中,然后附加到重定向的展示页面 - result

1.3.3 展示页面

现在,让我们定义一个包含简单文件上传表单的展示页面:

<html><body><h1>Upload a file for OCR:</h1>
<form method="POST" action="/upload" enctype="multipart/form-data">    <input type="file" name="file" /><br/><br/>    <input type="submit" value="Submit" /></form>
</body></html>

以及一个结果页面:

<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"><body>
<h1>Extracted Content:</h1><h2>><span th:text="${text}"></span></h2>
<p>From the image:</p><img th:src="'/' + ${file.getOriginalFilename()}"/></body></html>

运行这个应用程序将会有一个简单的交互界面迎接我们

添加一个图片并提交它,屏幕上的结果将会包含提取的文本和上传的图片:

成功了!

1.4 结论

利用谷歌的 Tesseract 引擎,我们搭建了一个十分简单的应用,它接受从表单提交来的图片,从中提取文本内容,最后将结果和图片一起返回给我们。

由于我们只使用了 Tesseract 有限的功能,所以这不是一个特别有用的应用程序。而且该应用程序对于演示目的之外的任何其他用途都过于简单,但是它可以作为一个有趣的工具来实现和测试。

当你想把内容数字化时,光学字符识别可以很快上手,特别是针对文档。他们很容易被扫描,并且提取的内容准确度也较好。当然,为了避免潜在的错误,对结果文档进行校对总是明智的。

原文发布于微信公众号 - JAVA葵花宝典(Javakhbd)

原文发表时间:2019-09-07

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