技术标签: spring boot spring cloud
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OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
方案 | 说明 |
---|---|
百度OCR | 收费 |
Tesseract-OCR | Google维护的开源OCR引擎,支持Java,Python等语言调用 |
Tess4J | 封装了Tesseract-OCR ,支持Java调用 |
Tesseract-OCR特点:
创建项目导入tess4j对应的依赖
<dependency>
<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
<artifactId>tess4j</artifactId>
<version>4.1.1</version>
</dependency>
导入中文字体库, 把资料中的tessdata文件夹拷贝到自己的工作空间下
编写测试类进行测试
import net.sourceforge.tess4j.ITesseract;
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
import java.io.File;
public class Application {
public static void main(String[] args) throws TesseractException {
//创建Tesseract对象
ITesseract tesseract = new Tesseract();
//设置字体库路径
tesseract.setDatapath("D:\\");
//设置识别的语言-简体中文
tesseract.setLanguage("chi_sim");
//执行ocr识别(识别图片)
String result = tesseract.doOCR(new File("D:\\123.png"));
//替换回车和tal键 使结果为一行
System.out.println("识别的结果为:"+result);
}
}
一、首先创建一个父工程tess4j
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.3.9.RELEASE</version>
</parent>
<groupId>org.example</groupId>
<artifactId>tess4j</artifactId>
<packaging>pom</packaging>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<modules>
<module>tess4j-test</module>
<module>utils</module>
</modules>
<properties>
<maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
</properties>
</project>
其次创建两个子工程分别为:tess4j-test、utils
二、创建utils模块
1.配置utils模块的pom文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<artifactId>tess4j</artifactId>
<groupId>org.example</groupId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>utils</artifactId>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
<artifactId>tess4j</artifactId>
<version>4.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-test</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<scope>provided</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
2.创建图片文字识别工具类Tess4jClient
package com.test.utils;
import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import net.sourceforge.tess4j.ITesseract;
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.File;
@Getter
@Setter
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "tess4j")
public class Tess4jClient {
private String dataPath;//字体库路径
private String language;//字体库类型:中文 英文 日文等
public String doOCR(File image) throws TesseractException {
//创建Tesseract对象
ITesseract tesseract = new Tesseract();
//设置字体库路径
tesseract.setDatapath(dataPath);
//中文识别
tesseract.setLanguage(language);
//执行ocr识别
String result = tesseract.doOCR(image);
//替换回车和tal键 使结果为一行
result = result.replaceAll("\\r|\\n", "-").replaceAll(" ", "");
return result;
}
}
3.在resources下创建META-INF文件夹,在该文件夹下创建spring.factories文件并在配置中添加该类,完整如下:
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\
com.test.utils.Tess4jClient
4.创建自管理敏感词审核工具类SensitiveWordUtil
package com.test.utils;
import java.util.*;
public class SensitiveWordUtil {
public static Map<String, Object> dictionaryMap = new HashMap<>();
/**
* 生成关键词字典库
* @param words
* @return
*/
public static void initMap(Collection<String> words) {
if (words == null) {
System.out.println("敏感词列表不能为空");
return ;
}
// map初始长度words.size(),整个字典库的入口字数(小于words.size(),因为不同的词可能会有相同的首字)
Map<String, Object> map = new HashMap<>(words.size());
// 遍历过程中当前层次的数据
Map<String, Object> curMap = null;
Iterator<String> iterator = words.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String word = iterator.next();
curMap = map;
int len = word.length();
for (int i =0; i < len; i++) {
// 遍历每个词的字
String key = String.valueOf(word.charAt(i));
// 当前字在当前层是否存在, 不存在则新建, 当前层数据指向下一个节点, 继续判断是否存在数据
Map<String, Object> wordMap = (Map<String, Object>) curMap.get(key);
if (wordMap == null) {
// 每个节点存在两个数据: 下一个节点和isEnd(是否结束标志)
wordMap = new HashMap<>(2);
wordMap.put("isEnd", "0");
curMap.put(key, wordMap);
}
curMap = wordMap;
// 如果当前字是词的最后一个字,则将isEnd标志置1
if (i == len -1) {
curMap.put("isEnd", "1");
}
}
}
dictionaryMap = map;
}
/**
* 搜索文本中某个文字是否匹配关键词
* @param text
* @param beginIndex
* @return
*/
private static int checkWord(String text, int beginIndex) {
if (dictionaryMap == null) {
throw new RuntimeException("字典不能为空");
}
boolean isEnd = false;
int wordLength = 0;
Map<String, Object> curMap = dictionaryMap;
int len = text.length();
// 从文本的第beginIndex开始匹配
for (int i = beginIndex; i < len; i++) {
String key = String.valueOf(text.charAt(i));
// 获取当前key的下一个节点
curMap = (Map<String, Object>) curMap.get(key);
if (curMap == null) {
break;
} else {
wordLength ++;
if ("1".equals(curMap.get("isEnd"))) {
isEnd = true;
}
}
}
if (!isEnd) {
wordLength = 0;
}
return wordLength;
}
/**
* 获取匹配的关键词和命中次数
* @param text
* @return
*/
public static Map<String, Integer> matchWords(String text) {
Map<String, Integer> wordMap = new HashMap<>();
int len = text.length();
for (int i = 0; i < len; i++) {
int wordLength = checkWord(text, i);
if (wordLength > 0) {
String word = text.substring(i, i + wordLength);
// 添加关键词匹配次数
if (wordMap.containsKey(word)) {
wordMap.put(word, wordMap.get(word) + 1);
} else {
wordMap.put(word, 1);
}
i += wordLength - 1;
}
}
return wordMap;
}
}
三、创建tess4j-test模块
1.配置tess4j-test模块的pom文件(导入utils模块)
2.在tess4j-test中的配置中添加两个属性
tess4j:
data-path: D:\workspace\tessdata //字体库路径
language: chi_sim // 字体库类型(简体中文)
3.测试
package com.example;
import com.test.utils.SensitiveWordUtil;
import com.test.utils.Tess4jClient;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.io.File;
import java.util.*;
@SpringBootTest
class Tess4jTestApplicationTests {
@Autowired
private Tess4jClient tess4jClient;
/**
* 识别图片文本内容,并审核是否包含敏感词
*/
@Test
void contextLoads() throws TesseractException {
//识别图片中的文字
String result = tess4jClient.doOCR(new File("D:\\123.png"));
//审核是否包含自管理的敏感词
Map sensitiveScan = handleSensitiveScan(result);
boolean flag = (boolean) sensitiveScan.get("flag");
if (!flag) {
System.out.println("图中包含敏感词:" + sensitiveScan.get("map"));
}
}
/**
* 自管理的敏感词审核
* @param content
* @return
*/
private Map<String,Object> handleSensitiveScan(String content) {
boolean flag = true;
//模拟查询数据库获取所有的敏感词
List<String> sensitiveList = new ArrayList<>();
sensitiveList.add("私人侦探");
sensitiveList.add("私人调查");
sensitiveList.add("企业打侵");
//初始化敏感词库
SensitiveWordUtil.initMap(sensitiveList);
//查看文章中是否包含敏感词
Map<String, Integer> map = SensitiveWordUtil.matchWords(content);
if(map.size() >0){
flag = false;
}
Map<String,Object> resultMap = new HashMap();
resultMap.put("flag",flag);
resultMap.put("map",map);
return resultMap;
}
}
图片如下:
结果如下:
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