😄 19年之后由于某些原因断更了三年，23年重新扬帆起航，推出更多优质博文，希望大家多多支持～

🌷 古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志

🎐 个人CSND主页——Micro麦可乐的博客

🐥《Docker实操教程》专栏以最新的Centos版本为基础进行Docker实操教程，入门到实战

🌺《RabbitMQ》本专栏主要介绍使用JAVA开发RabbitMQ的系列教程，从基础知识到项目实战

🌸《设计模式》专栏以实际的生活场景为案例进行讲解，让大家对设计模式有一个更清晰的理解

💕《Jenkins实战》专栏主要介绍Jenkins+Docker+Git+Maven的实战教程，让你快速掌握项目CI/CD，是2024年最新的实战教程

如果文章能够给大家带来一定的帮助！欢迎关注、评论互动～

Spring Boot整合开源 Tess4J 实现OCR图片文字识别

• 1、前言
• 2、什么是 Tess4J
• 3、项目初始化
• • 3.1 引入Tess4J 依赖
  • 3.2 配置 Tesseract 数据文件
  • 4、代码实现
  • • 4.1 创建 OCR 服务类
    • 4.2 创建OCRController
    • 4.3 开始调试
    • 5、出现 Unable to load library 'tesseract'问题
    • 6、总结

      1、前言

      之前在某一个项目中，客户要求根据上传的文档图片系统自动识别图片内容，这就需要到了OCR技术，我们公司一般做法通常是使用阿里云或腾讯云的OCR图片识别（大厂的训练量更多更大，识别更精准）无奈客户资金有限，又希望我们满足需求，最后我们决定采用开源Tesseract 文字识别 OCR 引擎来实现

      Tesseract 是一个功能强大的 OCR 引擎，其发展经历了多个版本的迭代。最初由惠普实验室开发，后由 Google 维护和发展。Tesseract 通过神经网络和图像处理技术，对图像中的文字进行识别和提取。

      2、什么是 Tess4J

      Tess4J 是一个 Java 的 OCR（光学字符识别）库，基于 Tesseract OCR 引擎实现。Tess4J 为 Java 开发者提供了一个便捷的接口，能够在 Java 项目中轻松调用 Tesseract 的 OCR 功能。

      温馨提示

      Tess4J 只是就是封装了Tesseract OCR的API，让Java可以直接调用，千万不要错误以为是Tess4J实现的

      3、项目初始化

      3.1 引入Tess4J 依赖

      创建 Spring Boot 项目，打开 pom.xml 文件，添加 Tess4J 的依赖

      
          org.springframework.boot
          spring-boot-starter-web
      
      
      
          net.sourceforge.tess4j
          tess4j
          5.11.0
      
      
          org.springframework.boot
          spring-boot-starter-test
          test
      
      

      3.2 配置 Tesseract 数据文件

      Tess4J 依赖 Tesseract 数据文件来识别不同语言的文本。可以从 Tesseract Github仓库 下载所需语言的训练数据。

      

      如上图所示：Tesseract有三个独立的语言模型存储库 tessdata、tessdata-best、tessdata-fast 他们分别都存储了语言模型，主要有以下区别

      数据模型存储库	描述	速度	识别精度	支持再训练
      tessdata_best	最好（最准确）的训练LSTM模型	最慢	最高	支持
      tessdata	使用“最佳”LSTM模型+遗留模型的快速变体训练模型	均衡	均衡	不支持
      tessdata_fast	训练LSTM模型的快速版本	最快	最低	不支持

      博主选择Tesseract最高的 tessdata_best 中文数据文件，下载完成后，将数据文件放在项目的资源目录中，src/main/resources/tessdata

      如果你只是处理中文、英文的文字识别，无需将整个库下载，找到chi_sim.traineddata 和eng.traineddata下载即可

      如果整个存储库下载过大，大家根据自己的需求下载对应语言版本或者特殊的模型（如数学公式：equ.traineddata 模型），语言版本参考官方地址：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files.html

      

      4、代码实现

      4.1 创建 OCR 服务类

      首先，创建一个 OCR 服务类，用于处理图片文字识别的逻辑

      import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
      import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
      import org.springframework.stereotype.Service;
      import java.io.File;
      @Service
      public class OCRService {
          public String extractTextFromImage(File imageFile) {
              Tesseract instance = new Tesseract();
              //设置 tessdata 目录
              instance.setDatapath("src/main/resources/tessdata");
              //设置语言 中文
              instance.setLanguage("chi_sim");
              try {
                  return instance.doOCR(imageFile);
              } catch (TesseractException e) {
                  e.printStackTrace();
                  return "读取图像时出错";
              }
          }
      }
      

      4.2 创建OCRController

      创建一个控制器，用于处理前端请求并调用 OCR 服务

      import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
      import org.springframework.http.HttpStatus;
      import org.springframework.http.ResponseEntity;
      import org.springframework.web.bind.annotation.*;
      import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
      import java.io.File;
      import java.io.IOException;
      @RestController
      @RequestMapping("/api/ocr")
      public class OCRController {
          @Autowired
          private OCRService ocrService;
          @PostMapping("/extract-text")
          public ResponseEntity extractTextFromImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
              if (file.isEmpty()) {
                  return new ResponseEntity<>("未选择图片!", HttpStatus.BAD_REQUEST);
              }
              try {
                  // 将 MultipartFile 转换为 File
                  File imageFile = convertMultiPartToFile(file);
                  String result = ocrService.extractTextFromImage(imageFile);
                  return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
              } catch (Exception e) {
                  e.printStackTrace();
                  return new ResponseEntity<>("文件处理错误", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
              }
          }
          private File convertMultiPartToFile(MultipartFile file) throws IOException {
              File convFile = new File(System.getProperty("java.io.tmpdir") + "/" + file.getOriginalFilename());
              file.transferTo(convFile);
              return convFile;
          }
      }
      

      4.3 开始调试

      准备一张文字图片，就以本篇文章开头文案图片来测试；

      

      前端代码这里就不贴了，我们使用Apifox或Postman进行调试，博主这里使用Apifox测试效果如下：

      

      5、出现 Unable to load library 'tesseract’问题

      如果有小伙伴在测试过程中出现了 Unable to load library 'tesseract'的异常问题，且你也是MacOS系统，原因通常是因为 Tess4J 无法找到或加载 Tesseract OCR 引擎的本地库，需要在Mac上安装Tesseract lib

      #使用homebrew安装
      brew install tesseract
      #或者
      sudo apt-get install tesseract
      

      6、总结

      通过以上步骤，我们成功地在 Spring Boot 项目中集成了 Tess4J，实现了图片文字识别功能。本文详细介绍了从项目初始化、服务类和控制器的编写到最终测试，希望对大家有所帮助。如果有更复杂的需求，可以进一步优化和扩展此项目。

      ---