图片处理，Tess4j读取验证码、识别文字

最近有个需求，读取一个网站的信息，需要读取验证码。

一、环境依赖

1、如果在Linux下运行，需要安装如下 tesseract-ocr，

在 centos 上

yum install tesseract

在ubuntu上

apt install tesseract

其他版本的 Linux 可以从下面的地址找安装方式
https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Home.html

2、如果在windows下运行

打开tess4j3.1.0.jar，把里面的win32-x86-64目录中的两个dll文件复制到C:\Windows\System32和C:\Windows\SysWOW64
需要安装vc开发环境
https://www.microsoft.com/zh-cn/download/confirmation.aspx?id=40784

二、在pom.xml中引入maven

<dependency>
    <groupId>net.sourceforge.tess4jgroupId>
    <artifactId>tess4jartifactId>
    
    <version>3.1.0version>
    <exclusions>
       <exclusion>
           <groupId>org.slf4jgroupId>
           <artifactId>log4j-over-slf4jartifactId>
       exclusion>
       <exclusion>
           <groupId>ch.qos.logbackgroupId>
           <artifactId>logback-classicartifactId>
           exclusion>
    exclusions>
dependency>

三、代码如下

由于验证码图片中，大部分都有干扰信息，需要处理掉干扰信息，所以代码的大篇幅都在预处理图片。

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.imageio.ImageIO;
import org.apache.log4j.Logger;
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.util.LoadLibs;

import java.security.MessageDigest;
import java.math.BigInteger;

public class ImageUtil {
       
    private static Logger log = Logger.getLogger(ImageUtil.class);
       
    /**
     * 读取验证码
     *     1、去除验证码图片中的干扰信息
     *     2、把背景改为纯白色
     *     3、把文字改为纯黑色
     *     4、读取验证码
     * @param imagePath 原图片本地保存路径
     * @return 验证码
     * @throws Exception
     */
    public static String readVerifyImage(String imagePath) throws Exception {
             log.debug("验证码原文件：" + imagePath);
        // 处理图片
        String outImage = dealImage(imagePath);
        
        // windows和linxu的API路径不同，需要单独处理
        File tessDataFolder = LoadLibs.extractTessResources("tessdata");
        String tessdata = tessDataFolder.getAbsolutePath();
        if(System.getProperty("os.name").toLowerCase().contains("linux")) {
              tessdata.replace("tessdata", "");
        }
        
        // 读取验证码
        Tesseract instance = new Tesseract();
        instance.setDatapath(tessdata);
        instance.setTessVariable("user_defined_dpi", "300");
        String verification = instance.doOCR(new File(outImage));
        verification = verification.replaceAll("[^0-9a-zA-Z]","");
        return verification;
    }
	/**
	 * 处理图片
	 * 		其实可以不对图片做处理，直接使用Tess4j直接读取图片文字。
	 * 		不过不经过图片处理的图片识别率较低，大概只有10%的成功率。
	 * 		经过处理的图片，识别率提高到了50%左右。
	 * @param imagePath 图片的绝对或相对路径
	 * @return 处理后的图片保存路径
	 * @throws IOException 
	 */
	public static String dealImage(String imagePath) throws IOException {
		String formatName = imagePath.substring(imagePath.indexOf(".") + 1);
		File file = new File(imagePath);
        BufferedImage image = ImageIO.read(file);
       
        int width = image.getWidth();
        int height = image.getHeight();
        
        BufferedImage outImage = new BufferedImage(width, height, image.getType());
        int backgroudColor = image.getRGB(0, 0);
        int backgroudR = (backgroudColor >> 16) & 0xff;
        int backgroudG = (backgroudColor >> 8) & 0xff;
        int backgroudB = backgroudColor & 0xff;
        for (int i = 0; i < width; i++) {
            for (int j = 0; j < height; j++) {
                int color = image.getRGB(i, j);
                int r = (color >> 16) & 0xff;
                int g = (color >> 8) & 0xff;
                int b = color & 0xff;
                int newColor = color;

                // 去除干扰信息，干扰信息为黑色相近46/256之内全部清理
                if(r < 64 && g < 64 && b < 64) {
                    if(j-1 >= 0)
                        newColor = image.getRGB(i, j-1);
                    else if(i-1 >= 0)
                        newColor = image.getRGB(i-1, j);
                    else if(j+1 < height)
                        newColor = image.getRGB(i, j+1);
                    else if(i+1 < width)
                        newColor = image.getRGB(i+1, j);
                    r = (newColor >> 16) & 0xff;
                    g = (newColor >> 8) & 0xff;
                    b = newColor & 0xff;
                }

                // 去除背景颜色，相近的±30之内的全部设置为白色，灰色的干扰信息改为白色，文字改为黑色
                if(Math.abs((r - backgroudR)) <= 30 && Math.abs((g - backgroudG)) <= 30 && Math.abs((b - backgroudB)) <= 30) {
                    newColor = 0xffffff;
                } else if(r > 150 && g > 150 && b > 150){
                    newColor = 0xffffff;
                } else {
                    newColor = 0x000000;
                }
                outImage.setRGB(i, j, newColor);
            }
        }
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        ImageIO.write(outImage, formatName, out);
        String outPath = new File(imagePath).getParent() + File.separator + getFileMd5(out.toByteArray()) + "." + formatName;
        File newFile = new File(outPath);
        ImageIO.write(outImage, formatName, newFile);
        log.debug("处理后的验证码文件：" + outPath);
        
        return outPath;
	}

    /**
     * 根据文件字节流获取文件MD5
     * @param fileBytes
     * @return
     */
    public static String getFileMd5(byte[] fileBytes) {
        try {
            MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");
            byte[] mdBytes = md.digest(fileBytes);
            BigInteger bigInt = new BigInteger(1, mdBytes);
            return bigInt.toString(16);
        } catch (Exception e) {
            log.error("删除文件失败",e);
            return null;
        }
    }
}

处理前的图片

经过处理后的图片如下：

四、图片处理

本案例中使用的图片处理方式为Java自带的awt包，简单的图片可以这样处理，如果需要处理复杂的图片，可以研究一下开源的图片处理工具ImageMagick
http://www.imagemagick.org/

五、Tess4j

1、如果Tess4j的版本与Tesseract版本不匹配，可能会出现如下错误：

Error opening data file /tessdata/eng.traineddata
Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent directory of your "tessdata" directory.
Failed loading language 'eng'
Tesseract couldn't load any languages!
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
#  SIGSEGV (0xb) at pc=0x00007fcd3f91bac7, pid=29532, tid=0x00007fcd762cd700
#
# JRE version: Java(TM) SE Runtime Environment (8.0_181-b13) (build 1.8.0_181-b13)
# Java VM: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.181-b13 mixed mode linux-amd64 compressed oops)
# Problematic frame:
# C  [libtesseract.so+0x9dac7]  tesseract::Tesseract::recog_all_words(PAGE_RES*, ETEXT_DESC*, TBOX const*, char const*, int)+0x5e7
#
# Core dump written. Default location: /root/crgecent/core or core.29532
#
# An error report file with more information is saved as:
# /root/crgecent/hs_err_pid29532.log
#
# If you would like to submit a bug report, please visit:
#   http://bugreport.java.com/bugreport/crash.jsp
# The crash happened outside the Java Virtual Machine in native code.
# See problematic frame for where to report the bug.
#
Aborted (core dumped)

截至2020年4月，tess4j的最新版本为4.5.1，如果你是windows的服务器，可以直接使用最新的版本。如果你需要部署到Linux，而又不会在Linux编译C语言源码，那么这里建议你使用tess4j-3.1.0版本。
因为最新4.5.1版本需要Tesseract4.1.0支持，但是Tesseract4.1.0没有安装版，只能通过下载源码自己编译。
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

2、可以通过添加语言包，来处理不同语言

1）添加语言包

比如想要读取简体中文，则可以添加tesseract-ocr-chi-sim的语言包
centos系统可以通过下面命令安装

yum install tesseract-ocr-chi-sim

ubuntu系统可以通过下面命令安装

apt install tesseract-ocr-chi-sim

windows系统，可以下载语言包chi_sim.traineddata，放到C:\Users\XXXX\AppData\Local\Temp\tess4j\tessdata
下载地址：
1、训练过的语言包：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
2、快速语言包：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_fast
3、最优语言包：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best

2）代码中配置语言

instance.setLanguage("chi_sim");