在 Java 中实现 OCR（光学字符识别）来识别发票图片，你可以使用多种方式，最常见的方式是使用 Tesseract OCR 库。以下是三种不同的实现方式，每种方式都有详细的步骤流程、依赖坐标和示例代码。
注意：在实际使用中，请确保遵守 Tesseract 的许可协议和使用规定。
<dependency>
<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
<artifactId>tess4j</artifactId>
<version>4.5.2</version>
</dependency>
implementation 'net.sourceforge.tess4j:tess4j:4.5.2'
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
public class InvoiceOCR {
public static void main(String[] args) {
// 初始化 Tesseract
Tesseract tesseract = new Tesseract();
tesseract.setDatapath("/path/to/tessdata"); // 设置Tesseract数据目录的路径
try {
// 读取图片并识别
String result = tesseract.doOCR(new File("/path/to/invoice.png"));
System.out.println("识别结果: " + result);
} catch (TesseractException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
import com.baidu.aip.ocr.AipOcr;
import org.json.JSONObject;
public class InvoiceOCR {
public static void main(String[] args) {
String appId = "YourAppId";
String apiKey = "YourApiKey";
String secretKey = "YourSecretKey";
// 初始化 AipOcr
AipOcr client = new AipOcr(appId, apiKey, secretKey);
// 设置可选参数
HashMap<String, String> options = new HashMap<>();
options.put("language_type", "CHN_ENG");
options.put("detect_direction", "true");
options.put("detect_language", "true");
options.put("probability", "true");
// 读取图片并进行OCR识别
JSONObject result = client.basicGeneral("/path/to/invoice.png", options);
System.out.println(result.toString(2));
}
}
<dependency>
<groupId>com.baidu.aip</groupId>
<artifactId>java-sdk</artifactId>
<version>4.14.1</version>
</dependency>
implementation 'com.baidu.aip:java-sdk:4.14.1'
<dependency>
<groupId>com.google.cloud</groupId>
<artifactId>google-cloud-vision</artifactId>
<version>1.105.0</version>
</dependency>
implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vision:1.105.0'
import com.google.cloud.vision.v1.*;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
public class InvoiceOCR {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 设置凭据路径
Path credentialsPath = Paths.get("/path/to/credentials.json");
// 初始化客户端
try (ImageAnnotatorClient vision = ImageAnnotatorClient.create()) {
// 读取图片
ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream("/path/to/invoice.png"));
// 构建图像
Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
// 构建OCR请求
Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.TEXT_DETECTION).build();
AnnotateImageRequest request = AnnotateImageRequest.newBuilder()
.addFeatures(feat)
.setImage(img)
.build();
// 发送OCR请求并获取结果
BatchAnnotateImagesResponse response = vision.batchAnnotateImages(List.of(request));
List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
// 解析结果
for (AnnotateImageResponse res : responses) {
if (res.hasError()) {
System.err.println("Error: " + res.getError().getMessage());
return;
}
// 打印识别结果
String text = res.getTextAnnotationsList().get(0).getDescription();
System.out.println("识别结果: " + text);
}
}
}
}
以上是三种不同的发票图片识别的实现方式，每种方式都适用于不同的场景和需求。选择其中之一取决于你的项目需求、对接口的理解程度以及 OCR 识别的精度要求。请注意，在实际应用中，你需要根据自己的需求进行适当的定制和扩展。
