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Java也能做OCR！SpringBoot 整合 Tess4J 实现图片文字识别

news 2025/12/25 0:51:05

文章目录

- - 1. 环境准备
  - - 1.1 安装 Tesseract OCR 引擎
    - 1.2 引入 Tess4J 依赖
  - 2. 创建 Spring Boot 项目
  - - 2.1 初始化项目
    - 2.2 目录结构
  - 3. 编写 OCR 功能代码
  - - 3.1 创建服务层
    - 3.2 创建控制器层
  - 4. 配置 Tesseract 语言包
  - 5. 运行和测试
  - - 5.1 启动 Spring Boot 应用
    - 5.2 使用 Postman 或 cURL 进行测试
  - 6. 处理常见问题
  - - 6.1 图片格式不支持
    - 6.2 识别率低
  - 7. 总结

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光学字符识别（OCR）技术能够将图片中的文字转换为可编辑的文本，这在文档管理、票据处理等领域有广泛的应用。Tesseract 是一个开源的OCR引擎，Tess4J 则是 Tesseract 的 Java 封装库。本文将介绍如何使用 Spring Boot 整合 Tess4J，实现图片文字识别功能。

在这里插入图片描述

1. 环境准备

在开始之前，请确保已安装以下工具和库：

JDK 8 或更高版本
Maven 3.6 或更高版本
Spring Boot 2.4 或更高版本
Tesseract OCR 引擎
Tess4J 库

1.1 安装 Tesseract OCR 引擎

请根据你的操作系统选择合适的安装方式。

Windows：下载 Tesseract OCR Windows 版本并安装。
Mac：使用 Homebrew 安装：
```
brew install tesseract
```
Linux：使用包管理器安装，例如在 Ubuntu 上：
```
sudo apt-get install tesseract-ocr
```

1.2 引入 Tess4J 依赖

在你的 Spring Boot 项目的 pom.xml 文件中添加 Tess4J 的 Maven 依赖：

<dependency><groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId><artifactId>tess4j</artifactId><version>4.5.4</version>
</dependency>

2. 创建 Spring Boot 项目

2.1 初始化项目

使用 Spring Initializr 创建一个新的 Spring Boot 项目，选择以下依赖：

Spring Web
Spring Boot DevTools

2.2 目录结构

创建一个基本的目录结构：

src/main/java/com/example/ocr├── OcrApplication.java├── controller│   └── OcrController.java└── service└── OcrService.java

3. 编写 OCR 功能代码

3.1 创建服务层

在 service 包中创建 OcrService 类，负责处理图片文字识别的逻辑：

package com.example.ocr.service;import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.io.File;@Service
public class OcrService {private final Tesseract tesseract;public OcrService() {tesseract = new Tesseract();// 设置 Tesseract OCR 引擎的数据路径tesseract.setDatapath("tessdata");// 设置识别语言tesseract.setLanguage("eng");}public String extractText(File imageFile) {try {return tesseract.doOCR(imageFile);} catch (TesseractException e) {e.printStackTrace();return "Error: " + e.getMessage();}}
}

3.2 创建控制器层

在 controller 包中创建 OcrController 类，处理前端的请求：

package com.example.ocr.controller;import com.example.ocr.service.OcrService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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> extractText(@RequestParam("file") MultipartFile file) {if (file.isEmpty()) {return ResponseEntity.badRequest().body("File is empty");}try {// 将上传的文件转换为临时文件File tempFile = File.createTempFile("ocr-", ".tmp");file.transferTo(tempFile);tempFile.deleteOnExit();// 调用 OCR 服务提取文字String extractedText = ocrService.extractText(tempFile);return ResponseEntity.ok(extractedText);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();return ResponseEntity.status(500).body("Error: " + e.getMessage());}}
}

4. 配置 Tesseract 语言包

确保你的项目根目录有一个 tessdata 文件夹，其中包含 Tesseract OCR 的语言数据文件（例如 eng.traineddata 用于英文识别）。如果没有，可以从 Tesseract 语言数据文件下载。

5. 运行和测试

5.1 启动 Spring Boot 应用

运行 OcrApplication 类中的 main 方法，启动 Spring Boot 应用。

package com.example.ocr;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class OcrApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(OcrApplication.class, args);}
}

5.2 使用 Postman 或 cURL 进行测试

使用 Postman 或 cURL 发送一个 POST 请求到 /api/ocr/extract-text，上传一张图片，检查返回结果是否正确识别了图片中的文字。

使用 cURL 示例：

curl -X POST http://localhost:8080/api/ocr/extract-text -F "file=@path/to/your/image.jpg"

6. 处理常见问题

6.1 图片格式不支持

确保上传的图片是Tesseract支持的格式（如JPEG、PNG、GIF等）。如果不支持，返回适当的错误信息。

6.2 识别率低

识别率低可能是由于图片质量差或者没有使用适当的语言数据文件。可以尝试以下方法提高识别率：

使用高质量的图片；
确保图片中只有需要识别的文字，去除背景噪音；
使用适当的语言数据文件；
尝试不同的前处理技术，如二值化、去噪等。

7. 总结

本文详细介绍了如何使用 Spring Boot 整合 Tess4J 实现图片文字识别。通过这一示例，展示了如何在 Java 中利用开源OCR引擎 Tesseract 进行图片文字识别，并将其应用于实际的Web服务中。希望通过本文的介绍，能够帮助开发者更好地理解和应用OCR技术，提升应用程序的功能和用户体验。

继续保持对新技术的探索和实践，相信你会在开发过程中收获更多的乐趣和成就感。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。

🧸结尾 ❤️ 感谢您的支持和鼓励！ 😊🙏
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