Java OpenCV 图像文字识别教程
概述
本文将教你如何使用Java OpenCV库来实现图像中文字的识别。我们将以步骤的形式展示整个过程，并提供相应的代码和注释。
整体流程
以下是实现图像文字识别的整个流程。我们将在后续的步骤中逐一介绍每个步骤的具体操作和代码实现。
journey
title 识别图中文字流程
section 图像预处理
section 文字定位
section 文字识别
section 结果输出
图像预处理
在进行文字识别之前，我们需要对图像进行一些预处理操作。这些操作包括图像灰度化、二值化以及降噪等。以下是进行图像预处理的步骤和相应的代码实现。
步骤1：图像灰度化
灰度化将彩色图像转换为灰度图像，简化图像处理的复杂度。下面是实现图像灰度化的代码：
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
Mat srcImage = Imgcodecs.imread("input.jpg");
Mat grayImage = new Mat(srcImage.size(), CvType.CV_8UC1);
Imgproc.cvtColor(srcImage, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
此代码将打开名为"input.jpg"的图像文件，并将其灰度化。灰度图像将存储在名为"grayImage"的Mat对象中。
步骤2：图像二值化
二值化将灰度图像转换为黑白二值图像，便于文字定位和识别。以下是实现图像二值化的代码：
Mat binaryImage = new Mat();
Imgproc.threshold(grayImage, binaryImage, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU);
此代码将使用大津算法对灰度图像进行二值化处理。二值图像将存储在名为"binaryImage"的Mat对象中。
步骤3：降噪处理
降噪处理可以去除二值图像中的噪点，提升文字识别的准确性。以下是实现降噪处理的代码：
Mat denoisedImage = new Mat();
Imgproc.medianBlur(binaryImage, denoisedImage, 3);
此代码将使用中值滤波器对二值图像进行降噪处理。降噪后的图像将存储在名为"denoisedImage"的Mat对象中。
文字定位
文字定位是指在图像中找到文字所在的位置。通过定位文字，我们可以将其提取出来并进行后续的文字识别操作。以下是文字定位的步骤和相应的代码实现。
步骤4：检测文字区域
使用文本检测算法（如EAST算法）可以在图像中找到文字所在的区域。以下是实现文字区域检测的代码：
// 导入EAST算法模型
Net eastNet = Dnn.readNetFromModelOptimizer("east_text_detection.pb");
// 构建输入Blob
Mat blob = Dnn.blobFromImage(denoisedImage, 1.0, new Size(320, 320), new Scalar(123.68, 116.78, 103.94), true, false);
// 将Blob输入到EAST模型中进行预测
eastNet.setInput(blob);
// 获取EAST模型的输出
List<Mat> outputLayers = new ArrayList<>();
outputLayers.add(eastNet.getLayer(eastNet.getLayerNames()[0]).output(0));
outputLayers.add(eastNet.getLayer(eastNet.getLayerNames()[1]).output(0));
List<Mat> outs = new ArrayList<>();
eastNet.forward(outs, outputLayers);
// 解析EAST模型的输出
Mat scores = outs.get(0);
Mat geometry = outs.get(1);
此代码将使用EAST算法模型对降噪后的图像进行文字区域检测。检测结果将存储在名为"scores"和"geometry"的Mat对象中。
