如何提高ocr的识别度

我的开发环境

ubuntu16.04 idea

采用test4j

ocr 总结


今天orc 终于有点进步了
总结一下，开心


之前我尝试来一下在客户端事来识别图片，效果不是很好

于是我将我所需要的图片信息，截取下来将它更加优化（将png 转化未jpg），还有一个就是用最新的数据包

需要下载的最新数据包（一个的下载好，再去下载其他，否则有点慢）

https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

这样做识别更快，更加准确

还有一点就是test4j,对于不同图片语言用不同的语言格式，这样也可以提高识别的效果和速度

包含所有代码（没有优化）

包含的功能　图片切割，图片背景色调色，图片识别

/**
 * Copyright (C), 2015-2018, XXX有限公司
 * FileName: sfdg
 * Author:   if
 * Date:     18-3-16 下午2:37
 * Description: fg
 * History:
 *                               
 * 作者姓名           修改时间           版本号              描述
 */
package com.example.demoorc.test;

import net.coobird.thumbnailator.Thumbnails;
import net.sourceforge.tess4j.ITesseract;
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;

import javax.imageio.ImageIO;
import javax.imageio.stream.FileImageOutputStream;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * 〈一句话功能简述〉

 * 〈fg〉
 *
 * @author if
 * @create 18-3-16
 * @since 1.0.0
 */
public class CutImage {
    /**
     * 初始化test 值
     */
    static int test = 0;
    /**
     * 用来计数的个数
     */
    static int num_sum = 0;
    /**
     * num1 采用的数据　　num2 正确个数
     */
    static Map, Integer> nums = new ConcurrentHashMap<>();
    /**
     * 开始的文件
     */

    /**
     * 生成的文件num
     */
    static String toPicnum;

    static String toPicworld;

    /**
     * 源文件目录
     */
    static String srcpath = "/home/if/ioi/you";
    /**
     * 生成的编码文件目录
     */
    static String numpath = "/home/if/ioi/num";
    /**
     * 文字目录
     */
    static String worldpath = "/home/if/ioi/world";


    public static boolean judge(String str) {
        boolean flag = !str.contains("…");
        if (!flag)
            num_sum++;
        return false;
    }


    public static void cutImage() throws IOException {


        File file = new File(srcpath);

        File[] files = file.listFiles();


        for (File tempFile : files) {

            format(tempFile.toString());

            toPicnum = numpath + "/" + tempFile.getName();
            toPicworld = worldpath + "/" + tempFile.getName();


            //名称
//            Thumbnails.of(tempFile).sourceRegion(120, 40, 430, 40).size(430, 40).toFile(toPicnum);
//            编号
            Thumbnails.of(tempFile).sourceRegion(145, 0, test, 45).size(455, 42).toFile(toPicworld);


//            readImage(toPicnum);
            readImage(toPicworld);

        }

    }

    public static void format(String path) throws IOException {


        Color upu = new Color(229, 229, 229);
        File file = new File(path);
        // 把图片读到
        BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(new FileInputStream(file));
        // 获得底片效果
        // 获取像素
        int[] rgbArr = new int[bufferedImage.getWidth() * bufferedImage.getHeight()];
        // 参数依次是 从哪一个像素点开始获取 x y 获取多宽 多高 这个数组里面充满了像素点的值 从数组的哪一个角标开始 一行有多少
        bufferedImage.getRGB(0, 0, bufferedImage.getWidth(),
                bufferedImage.getHeight(), rgbArr, 0, bufferedImage.getWidth());

        for (int i = 0; i < rgbArr.length; i++) {
            Color color = new Color(rgbArr[i]);
            // 获取颜色的各个部分的值
            if (color.getRed() == 0) {
                rgbArr[i] = upu.getRGB();
//                rgbArr[i] = Color.WHITE.getRGB();
//            } else if (color.getRGB() == 229) {
//                rgbArr[i] = Color.WHITE.getRGB();
            } else {
            }
        }
        bufferedImage.setRGB(0, 0, bufferedImage.getWidth(),
                bufferedImage.getHeight(), rgbArr, 0, bufferedImage.getWidth());

        FileImageOutputStream fileImageOutputStream = new FileImageOutputStream(new File(path));

        ImageIO.write(bufferedImage, "png", fileImageOutputStream);
        fileImageOutputStream.flush();
        fileImageOutputStream.close();


    }


    public static void readImage(String path) {
        /**
         *训练数据
         */
        String trainPath = "/home/if/桌面/tessdata";
        File imageFile = new File(path);
        ITesseract instance = new Tesseract();
        instance.setDatapath(trainPath);
        // 默认是英文（识别字母和数字），如果要识别中文(数字 + 中文），需要制定语言包
        instance.setLanguage("chi_sim");
        try {
            String result = instance.doOCR(imageFile).trim();
            System.out.println(path + " :  " + result + "---" + judge(result));
        } catch (TesseractException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }


    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        test = 300;
//////
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        cutImage();
        System.out.println((System.currentTimeMillis() - startTime) / 1000);

//
//        for (int i = 300; i < 400; i = i + 5) {
//            test = i;
//
//
//            cutImage();
//
//            nums.put(i, num_sum);
//            num_sum = 0;
//        }
//
//
//        for (Map.Entry me : nums.entrySet()) {
//            System.out.println(me.getKey() + " --> " + me.getValue());
//        }
//
//
    }

}