Java图片识别技术

最新推荐文章于 2025-06-11 09:07:23 发布
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一、技术介绍

        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。

二、应用


1.证件OCR识别

        是利用扫描仪、数码相机、或手机相机拍摄各种证件图像(二代身份证、护照、驾照、行驶证等)，快速扫描并通过OCR技术读取证件图像上的所有文字信息，并通过结构化数据提取算法自动判别证件上的各栏位信息，输出结构化信息，并存入证件信息数据库。目前常用的证照识别有身份证识别、驾照识别、行驶证识别、名片识别、银行卡识别、护照识别、结婚证识别、户口本识别等等。

2.银行卡OCR识别

        银行卡OCR识别主要用于移动支付绑卡，是一项非常有技术含量的细分OCR技术，目前有一些APP已经在用，如支付宝，微信等。

3.名片OCR识别

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OCR文字识别技术
Sheilasi的博客
01-31 4250
在进行OCR之前，是需要对图像进行预处理（进行彩色图像灰度化、二值化处理、图像变化角度检测、矫正处理等），因为，待识别的图像千奇百怪，来源复杂，各式各样，有拍照、有扫描、有截图。可以快速识别身份证、银行卡、驾驶证、名片等卡证类信息，将证件文字信息直接转换为可编辑文本，可以大大提高工作效率、减少人工成本、还可以实时进行相关人员的身份核验，以便安全管理。简单来说，OCR技术就是通过图像处理和模式识别技术对光学的字符进行识别，即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。
java图像识别_只需要这三步，用Java也能图片识别
weixin_36161279的博客
02-19 2081
做图像识别，可以使用TESSERACT-OCR来实现，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高，使用Tess4J只需要下载相关Jar包，导入项目，再把项目封装好就可以处处运行了。首先说一下我使用的电脑和JDK版本电脑：MacBookJDK版本：1.8接下来说一下需要哪几步骤引入Tess4JJar包使用brew安装tesseractt下载语言包只需要上面简单的三步就可以在本机上使用Jav...
Java实现OCR图像文字识别详解
weixin_42263617的博客
06-11 1362
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是利用计算机将图片或扫描件中的文字转换为可编辑的文本格式的一种技术。这项技术的核心在于模拟人眼对文字的识别功能，通过算法对图像中的文字进行定位、分割、识别和重构。OCR技术极大地提高了数据录入的效率，广泛应用于自动化办公、信息采集、文本数字化以及各种需要图像到文字转换的场景中。图像畸变通常由以下几种情况造成：镜头畸变。
基于Java实现的图像识别
11-04
ImageComparerUI——基于Java语言实现的相似图像识别，基于直方图比较算法。 import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Color; import java.awt.Dimension; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.Image; import java.awt.MediaTracker; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JComponent; import javax.swing.JFileChooser; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; public class ImageComparerUI extends JComponent implements ActionListener { /** * */ private static final long serialVersionUID = 1L; private JButton browseBtn; private JButton histogramBtn; private JButton compareBtn; private Dimension mySize; // image operator private MediaTracker tracker; private BufferedImage sourceImage; private BufferedImage candidateImage; private double simility; // command constants public final static String BROWSE_CMD = "Browse..."; public final static String HISTOGRAM_CMD = "Histogram Bins"; public final static String COMPARE_CMD = "Compare Result"; public ImageComparerUI() { JPanel btnPanel = new JPanel(); btnPanel.setLayout(new FlowLayout(FlowLayout.LEFT)); browseBtn = new JButton("Browse..."); histogramBtn = new JButton("Histogram Bins"); compareBtn = new JButton("Compare Result"); // buttons btnPanel.add(browseBtn); btnPanel.add(histogramBtn); btnPanel.add(compareBtn); // setup listener... browseBtn.addActionListener(this); histogramBtn.addActionListener(this); compareBtn.addActionListener(this); mySize = new Dimension(620, 500); JFrame demoUI = new JFrame("Similiar Image Finder"); demoUI.getContentPane().setLayout(new BorderLayout()); demoUI.getContentPane().add(this, BorderLayout.CENTER); demoUI.getContentPane().add(btnPanel, BorderLayout.SOUTH); demoUI.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); demoUI.pack(); demoUI.setVisible(true); } public void paint(Graphics g) { Graphics2D g2 = (Graphics2D) g; if(sourceImage != null) { Image scaledImage = sourceImage.getScaledInstance(300, 300, Image.SCALE_FAST); g2.drawImage(scaledImage, 0, 0, 300, 300, null); } if(candidateImage != null) { Image scaledImage = candidateImage.getScaledInstance(300, 330, Image.SCALE_FAST); g2.drawImage(scaledImage, 310, 0, 300, 300, null); } // display compare result info here Font myFont = new Font("Serif", Font.BOLD, 16); g2.setFont(myFont); g2.setPaint(Color.RED); g2.drawString("The degree of similarity : " + simility, 50, 350); } public void actionPerformed(ActionEvent e) { if(BROWSE_CMD.equals(e.getActionCommand())) { JFileChooser chooser = new JFileChooser(); chooser.showOpenDialog(null); File f = chooser.getSelectedFile(); BufferedImage bImage = null; if(f == null) return; try { bImage = ImageIO.read(f); } catch (IOException e1) { e1.printStackTrace(); } tracker = new MediaTracker(this); tracker.addImage(bImage, 1); // blocked 10 seconds to load the image data try { if (!tracker.waitForID(1, 10000)) { System.out.println("Load error."); System.exit(1); }// end if } catch (InterruptedException ine) { ine.printStackTrace(); System.exit(1); } // end catch if(sourceImage == null) { sourceImage = bImage; }else if(candidateImage == null) { candidateImage = bImage; } else { sourceImage = null; candidateImage = null; }
Java 图像识别
06-13
Java 验证码识别，可识别多种不同类型的验证码，Java 验证码识别，可识别多种不同类型的验证码Java 验证码识别，可识别多种不同类型的验证码
使用Java实现图像处理与识别技术
微赚淘客系统开发者博客
07-11 1411
使用Java实现这些技术，能够利用Java丰富的图像处理库和强大的算法来实现各种复杂的图像操作和识别任务。通过Java实现图像处理与识别技术，开发人员可以利用丰富的图像处理库和强大的机器学习工具来解决各种复杂的图像任务。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，虽然主要使用C++编写，但也提供了Java的接口（JavaCV），可以用于实现图像处理、特征检测、目标跟踪等高级视觉任务。在Java中，有几个主要的图像处理库和工具，它们提供了丰富的功能和API，可以用来实现图像处理和识别任务。
java图像识别工具类（ImageRecognitionUtils）
Flying_Fish_roe的博客
09-29 4443
在计算机视觉领域，图像识别是一项关键任务，它通过算法分析图像中的内容，并将其分类或识别为特定的对象或特征。在 Java 生态系统中，虽然不像 Python 有诸如 TensorFlow 和 PyTorch 这样广泛使用的深度学习库，但通过与 OpenCV 或其他机器学习库的结合，仍然可以实现高效的图像识别。
如何在Java中实现图像识别
省赚客开发者博客
07-03 1699
本文介绍了在Java中实现图像识别的基本原理和实践方法，涵盖了使用OpenCV进行图像处理、深度学习模型应用以及应用场景和技术挑战的讨论。图像识别是计算机视觉领域的重要应用之一，它通过分析和处理图像数据，识别图像中的对象、文字或场景等信息。在Java中使用OpenCV需要引入相应的库文件，并且编写Java代码调用OpenCV提供的API进行图像处理和识别。大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！微赚淘客系统3.0小编出品，必属精品！
java指纹识别-图片识别技术
04-17
在这个名为"java指纹识别-图片识别技术"的项目工程中，开发者可能利用Java语言实现了指纹图像的处理和比对功能。下面将详细阐述这两个技术以及它们在Java环境中的应用。 首先，我们来看指纹识别技术。指纹是人类...
Java OCR 图像智能字符识别技术，可识别中文
02-08
总的来说，Java OCR中文字符识别技术结合了图像处理、机器学习和自然语言处理等多个领域的知识，为自动化处理大量文本信息提供了有效工具。在实际开发中，我们需要根据具体需求选择合适的OCR库，并结合优化策略，以...
Java-图片识别技术
04-18
Java图片识别技术是一种基于计算机视觉和机器学习的领域，它主要涉及如何在图像数据中提取特征并进行比较，以便找到相似或匹配的图片。在Java中实现图片识别，通常会用到OpenCV、Tesseract OCR、JavaFX以及深度学习...
java图像识别（判断两个图是否相似）
05-07
java图像识别（判断两个图是否相似）！ 资源很少。所以共享给大家；
java_图像识别技术实例
09-22
java_图像识别技术实例.docjava_图像识java_图像识别技术实例.doc别技术实例.docjava_图像识别技术实例.doc
Java图片识别技术：原理与实战
weixin_32389853的博客
11-20 2757
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Java图片识别技术是计算机视觉的重要应用，涉及图像处理和机器学习。该技术可用于内容过滤、自动驾驶等众多场景，其核心包括图像预处理、特征提取和机器学习模型训练等步骤。文章介绍了如何在Java中利用OpenCV、TensorFlow Java API和DeepJava Library等库实现图片识别，并探索了相似图片搜索技术的关键步骤和...
java像素级图像处理与识别方法
nlspii的专栏
10-13 1439
朋友要求帮忙做一个图片识别的小程序，因为要用在特定的环境下，所以决定采用java语言实现。首先用matlab实现了识别算法的仿真，因为只是对特定的数字组合的识别，所以非常的简单，放弃采用比较复杂的识别算法，采用最普通的像素比较的识别算法。（如果背景噪声比较复杂，可以考虑先滤波后识别）在写java程序的时候发现一些问题，网上关于图片像素级操作的资料不是太多，有的还不是太正确，特此写出自己
Java图像识别技术：Test4J
哈
10-09 9030
简介 做图像识别，可以使用TESSERACT-OCR来实现，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高，使用Tess4J只需要下载相关Jar包，导入项目，再把项目封装好就可以处处运行了。 Test4J官网：http://tess4j.sourceforge.net/ Maven依赖： <dependency> <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId> <artifactId>tess4j</ar
java做图文识别
qq_43757153的博客
09-01 5459
现在的世界，什么都需要人工智能AI进行处理，那么，对于Java程序猿来说，是不是有些工作是不是就不能胜任呢，答案是显然是不一定的，对于图片识别来说，这个任务就可以使用Java进行开发，虽然效率可能不是最好的，但是，结果是一致的。 下面我就开始出大招了 第一步，添加技能点 如果需要进行图片识别，那么肯定需要识别的插件或者是一个库呀，不然程序怎么清楚是识别那些东西，识别是中文还是英文，对不对，这个时候呢，就出现了“野怪”——ocr，给我们提供支持，从而进行升级添加技能点 什么事OCR，这个大家可以自行百度，其主
厉害了，用 Java 也能实现图片识别！
weixin_44421461的博客
11-11 9396
点击上方“Java基基”，选择“设为星标”做积极的人，而不是积极废人！源码精品专栏原创 | Java 2020超神之路，很肝~中文详细注释的开源项目RPC 框架 Dubbo 源码解析...
只需要这三步，用Java也能图片识别
weixin_43133353的博客
05-10 1532
最近闲来无事研究了一下用Java如何模拟浏览器的行为，在实验登录的步骤时碰到了识别验证码的问题，于是在网上查找了关于Java如何进行图片识别验证码，由于根据网上查找的相关文章都不适合我的配置，所以特开此博客进行记录一下采坑的过程以及解决方法。 做图像识别，可以使用TESSERACT-OCR来实现，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高，使用Tess4J只需要下载相关Jar包，导入项目，再把项目封装好就可以处处运行了。 首先说一下我使用的电脑和JDK版本 电脑：MacBook JDK版本：1.
嵌入式进行证件识别
最新发布
07-06
在嵌入式系统中实现证件识别的 OCR 技术方案，需要综合考虑硬件资源限制、算法性能优化以及跨平台适配能力。以下是一个可行的技术方案与开发指导： ### 3.1 系统架构设计 嵌入式 OCR 系统通常由图像采集模块、预处理模块、OCR 引擎和结果输出模块组成。整体架构如下： - **图像采集模块**：使用摄像头或图像传感器获取证件图像。 - **图像预处理模块**：包括灰度化、二值化、去噪、透视变换等操作，提升图像质量。 - **OCR 引擎模块**：负责对预处理后的图像进行文本检测与识别。 - **结果输出模块**：将识别结果通过串口、网络或图形界面输出。 ### 3.2 硬件选型建议 考虑到嵌入式系统的资源限制，推荐使用具备以下特性的硬件平台： - **主控芯片**：选用 ARM Cortex-A 系列处理器（如 RK3328、Allwinner A33），支持运行 Linux 系统并具备一定算力。 - **内存配置**：至少 512MB RAM，确保 OCR 模型推理时不会出现内存溢出。 - **存储容量**：使用 4GB 以上的 eMMC 存储模型文件和系统镜像。 ### 3.3 OCR 引擎选择与优化 推荐采用基于 PaddlePaddle 的轻量化 OCR 模型（如 PP-OCRv3）进行部署，并结合 ALC2 技术实现跨平台高效识别[^1]。具体步骤如下： 1. **模型裁剪与量化**：使用 Paddle Lite 对 OCR 模型进行量化压缩，降低计算量。 2. **推理引擎部署**：将优化后的模型部署到嵌入式设备上，使用 Paddle Lite 或 ONNX Runtime 作为推理引擎。 3. **Java 集成适配**：若需 Java 开发环境支持，可借助 JNI 接口调用本地 C++ 实现的 OCR 引擎，实现与 Java 生态的无缝集成[^1]。 ### 3.4 图像预处理流程示例 ```python import cv2 import numpy as np def preprocess_image(image_path): # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 自适应阈值处理 binary = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) # 去噪处理 denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(binary, None, 30, 7, 21) return denoised ``` ### 3.5 性能优化策略 - **多线程处理**：利用嵌入式平台的多核特性，将图像采集与 OCR 处理分离为不同线程。 - **GPU 加速**：若硬件支持 OpenCL 或 Mali GPU，可启用 GPU 加速图像处理与模型推理过程。 - **缓存机制**：对频繁使用的模型参数和中间结果进行缓存，减少重复计算开销。 ### 3.6 安全与稳定性保障 - **异常处理机制**：添加图像模糊、反光、遮挡等场景的容错逻辑。 - **日志记录与监控**：记录系统运行日志，便于后续调试与性能分析。 - **OTA 升级机制**：支持远程更新 OCR 模型与核心算法，提升系统可持续性。
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