java图片解析
❶ java如何识别图片中的文字内容
Java识别图片中的文字内容,需借助Tesseract OCR引擎。Tesseract OCR是光学字符识别(Optical Character Recognition)工具,专门用于解析图片中的文字,转为文本。
要使用Tesseract OCR,首先需要在Java环境中安装并配置它。通常,这包括在项目的构建工具中添加依赖,如在Maven或Gradle中配置Tesseract OCR依赖。
在Java代码中使用Tesseract OCR,需要创建一个`TessBaseAPI`实例,并设置图片文件路径作为输入。调用API的`setVariable()`方法,可以指定语言及其他参数,优化识别效果。
接下来,通过`TessBaseAPI`实例调用`recognize()`方法,传入图片路径作为参数。此方法将解析图片中的文字,并返回识别结果。
为确保识别准确,需要对输入的图片进行预处理,包括图像大小调整、灰度转换、二值化、噪声去除等。在Java中,可以使用OpenCV等库进行这些操作。
实现Java识别图片文字功能,需结合Tesseract OCR和图片处理技术。正确配置和优化OCR参数,以及合理的图片预处理步骤,可以提高识别的准确率。
❷ java爬虫读取某一张指定图片的url,求解答
package pers.jiaming.download.main;import java.io.*; //io包import java.util.regex.*; //正则包import java.net.*; //网络包/** 下载图片类* */public final class DownloadPictures implements Runnable{
private URL url = null; //URL private URLConnection urlConn = null; //url连接 private BufferedReader bufIn = null; //缓冲读取器,读取网页信息
private static final String IMG_REG = "<img.*src\\s*=\\s*(.*?)[^>]*?>"; //img标签正则 private static final String IMG_SRC_REG = "src\\s*=\\s*\"?(.*?)(\"|>|\\s+)"; //img src属性正则
private String downloadPath = null; //保存路径
//构造,参数:想要下载图片的网址、下载到的图片存放的文件路径 public DownloadPictures(String urlStr, String downloadPath)
{
createFolder(downloadPath); //创建文件夹
try {
url = new URL(urlStr);
urlConn = url.openConnection();
//设置请求属性,有部分网站不加这句话会抛出IOException: Server returned HTTP response code: 403 for URL异常 //如:b站 urlConn.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT; DigExt)");
bufIn = new BufferedReader(new InputStreamReader(urlConn.getInputStream()));
}
catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
this.downloadPath = downloadPath;
}
//检测路径是否存在,不存在则创建 private void createFolder(String path)
{
File myPath = new File(path);
if (!myPath.exists()) //不存在则创建文件夹 myPath.mkdirs();
}
//下载函数 public void Download()
{
final int N = 20; //每一次处理的文本行数,这个数越小越容易遗漏图片链接,越大效率越低 (理论上)
String line = "";
String text = "";
while (line != null) //网页内容被读完时结束循环 {
for(int i = 0; i < N; i++) //读取N行网页信息存入到text当中,因为src内容可能分为多行,所以使用这种方法 try {
line = bufIn.readLine(); //从网页信息中获取一行文本
if(line != null) //判断防止把null也累加到text中 text += line;
}
catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
//将img标签正则封装对象再调用matcher方法获取一个Matcher对象 final Matcher imgM = Pattern.compile(IMG_REG).matcher(text);
if(!imgM.find()) //如果在当前text中没有找到img标签则结束本次循环 continue;
//将img src正则封装对象再调用matcher方法获取一个Matcher对象 //用于匹配的文本为找到的整个img标签 final Matcher imgSrcM = Pattern.compile(IMG_SRC_REG).matcher(imgM.group());
while (imgSrcM.find()) //从img标签中查找src内容 {
String imageLink = imgSrcM.group(1); //从正则中的第一个组中得到图片链接
print(imageLink); //打印一遍链接
//如果得到的src内容没有写协议,则添加上// if(!imageLink.matches("https://[\\s\\S]*")) //这里有问题// imageLink = "https://" + imageLink;
print(imageLink); //打印一遍链接
try
{
//缓冲输入流对象,用于读取图片链接的图片数据 //在链接的图片不存在时会抛出未找到文件异常 final BufferedInputStream in = new BufferedInputStream(new URL(imageLink).openStream());
//文件输出流对象用于将从url中读取到的图片数据写入到本地 //保存的路径为downloadPath,保存的图片名为时间戳+".png" final FileOutputStream file = new FileOutputStream(new File(downloadPath + System.currentTimeMillis() + ".png"));
int temp; //用于保存in从图片连接中获取到的数据 while ((temp = in.read()) != -1)
file.write(temp); //将数据写入到本地路径中
//关闭流 file.close();
in.close();
//下载完一张图片后休息一会 try {
Thread.sleep(800);
}
catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
//将text中的文本清空 text = "";
}
}
//run @Override
public void run()
{
Download(); //下载函数 }
//打印语句 public void print(Object obj)
{
System.out.println(obj);
}}
❸ Java Web AI - 以图搜图
Java Web AI - 以图搜图技术详解
以图搜图是一种通过上传图片来搜索相关图片或信息的技术,它在电子商务、社交媒体、设计领域等方面有着广泛的应用。在Java Web环境中实现以图搜图功能,需要综合运用图像识别、相似度匹配算法以及数据库管理等技术。以下是对Java Web AI中以图搜图技术的详细解析。
一、技术基础
图像识别:
图像识别技术是以图搜图的核心,它能够将图片中的信息转化为计算机可理解的格式。
常用的图像识别技术包括卷积神经网络(CNN)等深度学习模型,这些模型能够提取图片中的特征信息。
相似度匹配算法:
相似度匹配算法用于比较输入图片与数据库中的图片,找到最相似的结果。
常用的相似度匹配算法包括余弦相似度、欧氏距离等。
数据库管理:
数据库用于存储图片的特征信息,以便进行快速检索。
在以图搜图中,常用的数据库类型包括向量数据库,它能够高效地存储和检索高维向量数据。
二、系统架构
Java Web AI中的以图搜图系统通常包括以下几个模块:
搜索管理:
提供通用图像搜索功能,允许用户上传图片并查询相似图片。
支持图像信息查看,如图片名称、来源、上传时间等。
存储管理:
提供图像压缩包(zip格式)上传功能,方便用户批量上传图片。
支持图片特征提取,将提取的特征信息存入向量数据库。
用户管理:
提供用户的相关配置,如用户信息编辑、权限管理等。
角色管理:
对权限与菜单进行分配,可根据部门设置角色的数据权限等功能。
三、图片入库流程
图片入库是以图搜图功能的基础,主要包括以下两个步骤:
图片特征提取:
用户上传图片后,系统使用图像识别技术提取图片的特征信息。
提取的特征信息通常包括颜色、纹理、形状等关键特征。
图片特征入库:
将提取的特征信息存入向量数据库,以便进行后续检索。
在存储过程中,需要对特征信息进行适当的编码和压缩,以提高存储效率和检索速度。
四、图片检索流程
图片检索是以图搜图功能的核心,主要包括以下步骤:
上传图片:
用户上传需要查询的本地图片。
提取图片特征:
系统使用与图片入库相同的图像识别技术提取上传图片的特征信息。
特征值检索:
根据提取的特征值,系统向向量数据库发起检索请求。
向量数据库根据特征值进行相似度匹配,找到与上传图片最相似的若干图片。
返回搜索结果:
系统将检索到的相似图片按照相似度排序后返回给用户。
用户可以查看相似图片的信息,如图片名称、来源等。
五、系统实现
在实现Java Web AI中的以图搜图功能时,需要注意以下几点:
选择合适的图像识别模型:
根据应用场景和需求选择合适的图像识别模型,如VGG、ResNet等。
优化特征提取算法:
对特征提取算法进行优化,提高特征提取的准确性和效率。
选择合适的向量数据库:
根据数据量和应用场景选择合适的向量数据库,如Milvus、Faiss等。
优化检索算法:
对检索算法进行优化,提高检索速度和准确性。
提供友好的用户界面:
设计简洁明了的用户界面,方便用户进行图片上传、查询和查看结果等操作。
六、开源代码与资源
对于想要实现Java Web AI中以图搜图功能的开发者,可以参考以下开源代码和资源:
- 开源代码下载地址:Calvin/AIAS(https://github.com/mymagicpower/AIAS)
- 相关文档和教程:在GitHub等平台上可以找到大量的相关文档和教程,帮助开发者更好地理解和实现以图搜图功能。
综上所述,Java Web AI中的以图搜图技术是一项复杂而有趣的任务,它结合了图像识别、相似度匹配算法和数据库管理等多种技术。通过合理的系统架构和算法优化,可以实现高效、准确的以图搜图功能,为电子商务、社交媒体等领域提供有力的支持。