在我們日常的工作學習中，圖片中的文件識別功能是非常常用的（如用戶上傳的圖片做風控）。我們根據面向的對象不同，一般可以分成兩類：
（1）面向普通用戶；現有的圖片文件識別工具有很多，常見有的微信截圖工具中的自帶的文字識別功能、專業OCR文字識別軟件（如AI識別王、迅捷OCR識別軟件）；
（2）面向程序；在編碼的過程中，需要實現自動識別圖片中的文字功能，常見有供應商有阿里的OCR文字識別、百度的OCR文字識別等等，當然也可以自己使用搭建一套圖片文字識別的服務。
下面我們將使用搭建一套自己的圖片文字識別的服務平臺。本平臺中使用的技術有： + + + + 。
是一個開源的光學字符識別（OCR）引擎，是一個基于 OCR引擎的Java接口。
1、-OCR環境搭建
（1）基礎依賴安裝
放在上搭建的，以下是搭建的如下：
#1、基礎依賴yum -y install gcc-c++ makeyum install -y autoconf automake libtool libjpeg libpng libtiff zlib libjpeg-devel libpng-devel libtiff-devel zlib-devel#2、下載pkg-configwget https://pkg-config.freedesktop.org/releases/pkg-config-0.29.tar.gz#解壓tar -zxvf pkg-config-0.29.tar.gz#編譯cd pkg-config-0.29/./configure --with-internal-glibmakemake checkmake install
完成基礎依賴安裝后可以看到
（2）上傳的壓縮包和相關的文件
依賴可以到官方網站下載（我這里下載好，直接可以使用，需要的軟件的可以私信我）
上傳文件到上
（3）安裝
#1、解壓文件tar -zxvf leptonica-1.79.0.tar.gz#2、編譯./autogen.sh./configure --prefix=/usr/local/makemake install
編譯完成之后的效果：
配置：
vi /etc/profile-----------------添加配置------------------------export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PAYT:/usr/local/libexport LIBLEPT_HEADERSDIR=/usr/local/includeexport PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig#刷新生效source /etc/profile
（4）安裝
#1、解壓文件tar?-zxvf?tesseract-1.1.tar.gz#2、編譯./autogen.sh./configure --with-extra-includes=/usr/local/include --with-extra-libraries=/usr/local/includemakemake?install
編譯之后的效果：
（5）測試安裝是否成功
tesseract --version安裝成功的效果：
（6）語言庫放到-OCR指定的目錄中
將這兩個文件放在/usr///文件夾下
以上就完成了-OCR基礎環境的搭建。在這個過程中可能出現如下的問題：
configure: error: Leptonica 1.74 or higher is required. Try to install libleptonica-dev package.問題的原因是沒有安裝pkg-。
2、搭建-OCR平臺服務
（1）搭建基礎的工程（不詳細介紹）
（2）添加依賴
<dependency><groupId>net.sourceforge.tess4jgroupId><artifactId>tess4jartifactId><version>4.5.4version>dependency>
（3）配置yml文件
server:port: 8081#指定識別語言庫的位置tess4j:datapath: /usr/local/share/tessdata
（4）配置
@Configurationpublic class TesseractOcrConfig {@Value("${tess4j.datapath}")private String dataPath;@Beanpublic Tesseract tesseract() {Tesseract tesseract = new Tesseract();//設置數據文件夾路徑tesseract.setDatapath(dataPath);//設置為中文簡體tesseract.setLanguage("chi_sim");return tesseract;}}
（5）編寫識別的圖片的服務
@Service@Slf4jpublic class OcrService {@Resourceprivate Tesseract tesseract;public String recognizeText(MultipartFile imageFile) throws IOException, TesseractException {// 轉換InputStream sbs = new ByteArrayInputStream(imageFile.getBytes());BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(sbs);// 對圖片進行文字識別return tesseract.doOCR(bufferedImage);}}
（6）編寫識別的圖片的服務
@RestController@RequestMapping("/api")@Slf4j@Api(description = "OCR服務")public class OcrController {@Resourceprivate OcrService ocrService;@PostMapping(value = "/recognize")public String recognizeImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws TesseractException, IOException {// 調用OcrService中的方法進行文字識別String result = ocrService.recognizeText(file);log.info("識別圖片的結果:{}", result);return result;}}
（7）本平臺就不寫頁面了，直接使用展示效果，配置
#1、添加依賴io.springfox ??????springfox-swagger2 ??????2.7.0 ???io.springfox ???????springfox-swagger-ui ???????2.7.0 #2、配置swagger@Configuration@EnableSwagger2public class SwaggerConfig {@Beanpublic Docket webApiConfig(){System.out.println("啟動swagger");return new Docket(documentationType.SWAGGER_2).groupName("webApi").apiInfo(webApiInfo()).select()//接口中由/admin /error就不顯示.paths(Predicates.not(PathSelectors.regex("/admin/.*"))).paths(Predicates.not(PathSelectors.regex("/error.*")))//掃描指定的包????????????????.apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com")).build();}private ApiInfo webApiInfo(){return new ApiInfoBuilder().title("OCR-API文檔") //swagger頁面上大標題.description("OCR微服務接口定義") //描述.version("1.0").contact(new Contact("java", "http://baidu.com", "1733150517@qq.com")).build();}}
搭建完成之后的整體項目架構：
3、測試搭建的 OCR平臺
（1）上傳服務的jar包到了上
（2）啟動項目（需要預先安裝jdk和）
java -jar ocr-test-1.0-SNAPSHOT.jar啟動成功的效果：
（3）啟動（:port/-ui.html）
至此整個平臺就搭建完成。
下面進行圖片測試：
后端打印的日志：
我們的圖片文字識別的平臺就搭建好了。
