识别java中图像中的数字

时间:2013-02-12 15:23:00

标签: java image-processing ocr tesseract

我想识别下图中的数字

enter image description here

我目前在eclipse java项目中使用Tess4J库,但它只能识别平面颜色背景中的字符。对于此图像,它甚至无法识别此图像上是否有字符(数字)。帮我找到完成这项任务的方法。

这是我目前的代码:

import net.sourceforge.tess4j.*; 
import java.io.File; 

public class Main { 
  public static void main(String[] args) { 
    File imageFile = new File("image.png"); 
    Tesseract instance = Tesseract.getInstance(); 
    try { 
      String result = instance.doOCR(imageFile); 
      System.out.println(result); 
    } catch (TesseractException e) {
      System.err.println(e.getMessage()); 
    } 
  } 
}

如果有办法计算用黄线分隔的方块。

Thank you

1 个答案:

答案 0 :(得分:6)

如果您的图像具有代表性,那么您作为第一步所需要的只是在接近最大值的阈值处进行二值化,然后丢弃小部件。

f = Import["http://i.stack.imgur.com/6AXwH.jpg"]
step1 = SelectComponents[Binarize[ColorConvert[f, "Grayscale"], 0.9], 
  "Count", #1 > 100 &]

enter image description here

现在,如果您知道数字不能太高或太薄(这取决于图像尺寸),那么您可以根据其边界框过滤剩余的部分。

SelectComponents[step1, "BoundingBox", 
 And[10 < #[[2, 1]] - #[[1, 1]] < 100, 50 < #[[2, 2]] - #[[1, 2]] < 100] &]

enter image description here

要分隔每个区域,您可以考虑使用颜色空间,其中有一个专用于黄色的通道。 CMYK在这里是可能的,你需要的只是一个高值的阈值,以及完成线条的基本形态学闭合(因为在你的例子中,线条没有延伸到图像的边界) 。例如,您可以使用Hough或RANSAC检测线条,而不是使用形态闭合。

rects = Closing[
  Closing[Binarize[ColorSeparate[f, "CMYK"][[3]], 0.9], 
   ConstantArray[1, {1, 15}]], ConstantArray[1, {15, 1}]] (* left image *)
Colorize[MorphologicalComponents[ColorNegate[rects]], 
 ColorFunction -> "Rainbow"]                              (* right image *)

enter image description here enter image description here

这里使用的工具非常简单,几乎任何图像处理库都会提供它们。还有更强大的方法可以采取,但对于给定的图像,它是不需要的。