实现图片中文的识别和获取图片上文字的坐标(java实现)

现在利用python来进行图片的文字识别较为普遍，但是如果我们利用常用的家庭电脑来识别，需要的时间比较长，达到20~30s，但是如果我们采用javacv这个视觉处理库来
实现图片的识别和文字定位，在同样的电脑配置中需要的时间可以减缩至5s以下，大大提高了工作效率，以下内容为如何利用javacv视觉库处理获取图片上的文字以及文字
在图片的坐标。已成功调试运行的Demo(windows平台)https://download.csdn.net/download/qq_37307077/13736519可下载

1.下载好已训练好的中文语言包chi_sim.traineddata,需要其他语言包可到github上下载。
2.准备好windows、Linux、max不同操作平台上的javacv api(下载路径https://download.csdn.net/download/qq_37307077/13736557);
3.上代码。

获取图片中所有文字：

public class ImageOcr {public static void main(String[] args) throws Exception{System.out.println("开始识别");long starttime = System.currentTimeMillis();//获取当前程序执行绝对路径。String currentfile=System.getProperty("user.dir");String text = Ocr("chi_sim", currentfile, currentfile+"/screencap.png");System.out.println("discriminate interval:" + (System.currentTimeMillis() - starttime) + ",ocr text:" + text);}public static String Ocr(String lang, String langpath, String imageurl) throws UnsupportedEncodingException{//创建字节容器。BytePointer outtext;//启动识别器TessBaseAPI ocrapi = new TessBaseAPI();//初始化识别器的语言包if (ocrapi.Init(langpath, lang) != 0) {System.out.println("Could not initialize tesseract");return null;}//读取源图片PIX image = pixRead(imageurl);//识别器装入图片ocrapi.SetImage(image);//识别器识别进行段。outtext = ocrapi.GetUTF8Text();try {return outtext.getString("utf-8");} finally {//最后释放资源ocrapi.End();outtext.deallocate();pixDestroy(image);}}
}

4.编译运行效果显示

用window下的cmd，编译运行如下：

源图片：编译识别：

获取图片上每一行文字的在图片上坐标，效果如下：

获取图片上指定文字的坐标，效果如下:

5.总结
由于时间仓促，并没有对语言包进行过多的训练，但识别效果还是不错的，如果图片出现比较多的色块，识别效果并没那么好，当然，你可以通过代码对图片的进行灰度化处理，
这样也可以有很好的识别效果。由于自身所从事的手机自动化工作，为了更好地处理手机屏幕上的图片，获取到更加精准的手机屏幕信息，减轻工作强度，所以此代码操作
适用于手机截屏的图片，你也可以识别其他图片的信息。

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