Java-图片文本识别

大数据分析案例-基于随机森林算法构建二手房价格预测模型 通过应用随机森林算法,我们希望建立一个能够有效预测二手房价格的模型。这个模型可以基于各种因素,如区域位置、房屋属性、市场供需等,来预测未来某一时间点的房价。通过提高预测准确性,我们可以更好地把握房地产市场动态,为决策提供更有价值的参考。揭示影响二手房价格的因素及其影响方式:通过分析随机森林算法生成的模型,我们可以进一步了解哪些因素对二手房价格有重要影响,以及这些因素如何影响房价。这有助于我们深入理解房地产市场的运行规律,为制定更为有效的市场策略提供依据。 阅读详情

基于springboot项目

1.添加如下依赖

<dependency>
    <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
    <artifactId>tess4j</artifactId>
    <version>3.2.1</version>
</dependency>

2.下载tess4j源码包:https://sourceforge.net/projects/tess4j/

3.下载中文识别包:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/main/chi_sim.traineddata

4.将下载好的中文识别包放入tessdata包下

5.编码实现

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws TesseractException {
        ITesseract instance = new Tesseract();
        // 引入tess4j源码包路径
        // 如果未将tessdata放在根目录下需要指定绝对路径
        instance.setDatapath("/download/Tess4J/tessdata");
        // 指定中文识别包
        instance.setLanguage("chi_sim");
        // 指定识别图片路径
        File imgDir = new File("/Desktop/test.png");
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        String ocrResult = instance.doOCR(imgDir);
        // 输出识别结果
        System.out.println("识别结果: \n" + ocrResult + "\n 耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
    }
}

测试图片:

测试结果:

6.后续可以优化,将提取的文本输入到Excel中。 

基于YOLOv8的工业瓷砖缺陷检测:深度学习与UI界面的应用 本文详细介绍了如何使用YOLOv8进行工业瓷砖缺陷检测,并结合图形用户界面(UI)提供了完整的实现方案。通过YOLOv8模型,我们可以高效、精确地检测瓷砖图像中的缺陷,显著提高生产过程中的质量控制水平。随着数据集的进一步扩展和YOLOv8模型的不断优化,未来瓷砖缺陷检测的精度和速度将不断提高。此外,基于深度学习的缺陷检测技术不仅可以应用于瓷砖生产,还可以推广到其他领域的质量检测中。 阅读详情

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Dobyi
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