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Spring Boot 整合开源 Tess4J库实现OCR图片文字识别

news 文章来源：https://blog.csdn.net/lhmyy521125/article/details/139422730 2025/5/10 2:07:41

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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

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- tess4j 最新版5.11.0 -->
<dependency><groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId><artifactId>tess4j</artifactId><version>5.11.0</version>
</dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope>
</dependency>

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。
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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
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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 {@Autowiredprivate OCRService ocrService;@PostMapping("/extract-text")public ResponseEntity<String> 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 FileFile 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。