数字图像识别JAVA代码

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java数字图像处理基础使用imageio写图像文件示例

java数字图像处理基础使⽤imageio写图像⽂件⽰例⼀个BufferedImage的像素数据储存在Raster中，ColorModel⾥⾯储存颜⾊空间，类型等信息，当前Java只⽀持⼀下三种图像格式- JPG,PNG,GIF,如何向让Java⽀持其它格式，⾸先要完成Java中的图像读写接⼝，然后打成jar，加上启动参数-Xbootclasspath/pnewimageformatIO.jar即可。

Java中如何读写⼀个图像⽂件，使⽤ImageIO对象即可。

读图像⽂件的代码如下：复制代码代码如下:File file = new File("D:\\test\\blue_flower.jpg");BufferedImage image = ImageIO.read(file);写图像⽂件的代码如下：复制代码代码如下:File outputfile = new File("saved.png");ImageIO.write(bufferedImage, "png",outputfile);从BufferedImage对象中读取像素数据的代码如下：复制代码代码如下:int type= image.getType();if ( type ==BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )return (int [])image.getRaster().getDataElements(x, y, width, height, pixels );elsereturn image.getRGB( x, y, width, height, pixels, 0, width );⾸先获取图像类型，如果不是32位的INT型数据，直接读写RGB值即可，否则需要从Raster对象中读取。

编写一个简单的图像识别程序

编写一个简单的图像识别程序图像识别是一种人工智能技术，它借助计算机视觉技术，对所处理的图像进行分析和解释。

图像识别已经广泛应用于许多领域，如医学影像分析、安防监控、交通检测等，并取得了很好的效果。

图像识别的基本流程如下：1.数据收集和准备：首先，需要收集能够代表要识别的对象或场景的图像数据。

这些数据应尽可能地多样化，以便模型能够适应不同的情境。

然后，需要对数据进行预处理，如图像去噪、尺度归一化等，以提高识别的准确性。

2.特征提取：特征提取是图像识别中非常重要的步骤。

它将图像中的关键信息提取出来，并转换为计算机能够理解的形式。

常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、局部二值模式（LBP）等。

这些方法能够根据图像的空间和频域特征，提取图像中的纹理、边缘、形状等信息。

3.模型训练：在完成特征提取后，需要使用机器学习算法来训练模型。

将提取的特征与相应的标签进行匹配，通过监督学习的方法来训练模型。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

训练模型的目标是使模型能够准确地判断输入图像的类别。

4.模型评估和优化：训练完成后，需要对模型进行评估和优化。

评估模型的性能，通过计算准确率、召回率等指标，判断模型的精度和泛化能力。

如果模型表现不佳，可以通过调整参数、增加数据量、改变算法等方式来优化模型。

5.图像识别应用：在完成模型的训练和优化后，就可以应用图像识别技术来实际识别图像。

将待识别的图像输入到模型中，模型将对图像进行分析，并给出判断结果。

根据判断结果，可以进行相应的后续处理，如物体跟踪、异常检测等。

随着深度学习技术的发展，基于神经网络的图像识别方法已经取得了很大的突破。

深度学习算法能够自动学习图像中的特征，并通过多层次的处理，提高模型的准确性。

其中，卷积神经网络（CNN）是深度学习方法中最常用的图像识别算法之一。

CNN是一种由多个卷积层和池化层构成的神经网络结构。

java 识别图片相似度及图片是否相同

1.比较MD5值判断图片是否相同package com.zerdoor.util;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.math.BigInteger;import java.security.MessageDigest;import java.util.HashMap;import java.util.Map;public class FileDigest {/*** 获取单个文件的MD5值！* @param file* @return*/public static String getFileMD5(File file) {if (!file.isFile()){return null;}MessageDigest digest = null;FileInputStream in=null;byte buffer[] = new byte[1024];int len;try {digest = MessageDigest.getInstance("MD5");in = new FileInputStream(file);while ((len = in.read(buffer, 0, 1024)) != -1) { digest.update(buffer, 0, len);}in.close();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}BigInteger bigInt = new BigInteger(1, digest.digest()); return bigInt.toString(16);}/*** 获取文件夹中文件的MD5值* @param file* @param listChild ;true递归子目录中的文件* @return*/public static Map<String, String> getDirMD5(File file,boolean listChild) {if(!file.isDirectory()){return null;}//<filepath,md5>Map<String, String> map=new HashMap<String, String>();String md5;File files[]=file.listFiles();for(int i=0;i<files.length;i++){File f=files[i];if(f.isDirectory()&&listChild){map.putAll(getDirMD5(f, listChild));} else {md5=getFileMD5(f);if(md5!=null){map.put(f.getPath(), md5);}}}return map;}public static void main(String[] args) {File file1 = newFile("F:\\workspace_acg\\.metadata\\.plugins\\org.eclipse.wst.server.core\\tmp0 \\wtpwebapps\\acgweb\\uploads\\task\\1495872495006.jpg");String s = file1.getPath();File file2 = newFile("F:\\workspace_acg\\.metadata\\.plugins\\org.eclipse.wst.server.core\\tmp0 \\wtpwebapps\\acgweb\\uploads\\task\\1\\20170527\\1495872475363.jpg"); System.out.println(getFileMD5(file1).equals(getFileMD5(file2)));System.out.println(s);}}2.比较每一个的图片的像素相似度（效率较低）package com.zerdoor.util;import javax.imageio.ImageIO;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.File;public class CompareImg {// 改变成二进制码public static String[][] getPX(String args) {int[] rgb = new int[3];File file = new File(args);BufferedImage bi = null;try {bi = ImageIO.read(file);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}int width = bi.getWidth();int height = bi.getHeight();int minx = bi.getMinX();int miny = bi.getMinY();String[][] list = new String[width][height];for (int i = minx; i < width; i++) {for (int j = miny; j < height; j++) {int pixel = bi.getRGB(i, j);rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;rgb[2] = (pixel & 0xff);list[i][j] = rgb[0] + "," + rgb[1] + "," + rgb[2];}}return list;}public static int compareImage(String imgPath1, String imgPath2) { String[] images = { imgPath1, imgPath2 };if (images.length == 0) {System.out.println("Usage >java BMPLoader ImageFile.bmp"); System.exit(0);}// 分析图片相似度 beginString[][] list1 = getPX(images[0]);String[][] list2 = getPX(images[1]);int xiangsi = 0;int busi = 0;int i = 0, j = 0;for (String[] strings : list1) {if ((i + 1) == list1.length) {continue;}for (int m = 0; m < strings.length; m++) {try {String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");int k = 0;for (int n = 0; n < value2.length; n++) {if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[k]) - Integer.parseInt(value2[k])) < 5) { xiangsi++;} else {busi++;}}} catch (RuntimeException e) {continue;}j++;}i++;}list1 = getPX(images[1]);list2 = getPX(images[0]);i = 0;j = 0;for (String[] strings : list1) {if ((i + 1) == list1.length) {continue;}for (int m = 0; m < strings.length; m++) {try {String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");int k = 0;for (int n = 0; n < value2.length; n++) {if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[k]) - Integer.parseInt(value2[k])) < 5) { xiangsi++;} else {busi++;}}} catch (RuntimeException e) {continue;}j++;}i++;}String baifen = "";try {baifen = ((Double.parseDouble(xiangsi + "") / Double.parseDouble((busi + xiangsi) + "")) + "");baifen = baifen.substring(baifen.indexOf(".") + 1, baifen.indexOf(".") + 3);} catch (Exception e) {baifen = "0";}if (baifen.length() <= 0) {baifen = "0";}if (busi == 0) {baifen = "100";}System.out.println("相似像素数量：" + xiangsi + " 不相似像素数量：" + busi + " 相似率：" + Integer.parseInt(baifen) + "%");return Integer.parseInt(baifen);}public static void main(String[] args) {String file1 ="F:\\workspace_acg\\.metadata\\.plugins\\org.eclipse.wst.server.core\\tmp0\\wtp webapps\\acgweb\\uploads\\task\\1\\20170526\\1495780364826.png";String file2 ="F:\\workspace_acg\\.metadata\\.plugins\\org.eclipse.wst.server.core\\tmp0\\wtp webapps\\acgweb\\uploads\\task\\1495610591334.png";int compareImage = pareImage(file1, file2);System.out.println(compareImage);}}3.通过汉明距离计算相似度，取值范围 [0.0, 1.0]package com.zerdoor.util;import java.awt.Color;import java.awt.Graphics2D;import java.awt.Image;import java.awt.color.ColorSpace;import java.awt.image.BufferedImage;import java.awt.image.ColorConvertOp;import java.io.File;import java.io.IOException;import javax.imageio.ImageIO;public class ImgSimilarity{// 全流程public static void main(String[] args) throws IOException {// 获取图像File imageFile1 = newFile("F:\\workspace_acg\\.metadata\\.plugins\\org.eclipse.wst.server.core\\tmp0 \\wtpwebapps\\acgweb\\uploads\\task\\1496212755337.jpg");File file2 = newFile("F:\\workspace_acg\\.metadata\\.plugins\\org.eclipse.wst.server.core\\tmp0 \\wtpwebapps\\acgweb\\uploads\\task\\1496212755337.jpg");getSimilarity(imageFile1, file2);}public static double getSimilarity(File imageFile1, File file2) throws IOException {int[] pixels1 = getImgFinger(imageFile1);int[] pixels2 = getImgFinger(file2);// 获取两个图的汉明距离（假设另一个图也已经按上面步骤得到灰度比较数组）int hammingDistance = getHammingDistance(pixels1, pixels2);// 通过汉明距离计算相似度，取值范围 [0.0, 1.0]double similarity = calSimilarity(hammingDistance)*100;System.out.println("相似度:"+similarity+"%");return similarity;}private static int[] getImgFinger(File imageFile) throws IOException {Image image = ImageIO.read(imageFile);// 转换至灰度image = toGrayscale(image);// 缩小成32x32的缩略图image = scale(image);// 获取灰度像素数组int[] pixels1 = getPixels(image);// 获取平均灰度颜色int averageColor = getAverageOfPixelArray(pixels1);// 获取灰度像素的比较数组（即图像指纹序列）pixels1 = getPixelDeviateWeightsArray(pixels1, averageColor);return pixels1;}// 将任意Image类型图像转换为BufferedImage类型，方便后续操作public static BufferedImage convertToBufferedFrom(Image srcImage) {BufferedImage bufferedImage = new BufferedImage(srcImage.getWidth(null), srcImage.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);Graphics2D g = bufferedImage.createGraphics();g.drawImage(srcImage, null, null);g.dispose();return bufferedImage;}// 转换至灰度图public static BufferedImage toGrayscale(Image image) {BufferedImage sourceBuffered = convertToBufferedFrom(image);ColorSpace cs = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRAY); ColorConvertOp op = new ColorConvertOp(cs, null);BufferedImage grayBuffered = op.filter(sourceBuffered, null);return grayBuffered;}// 缩放至32x32像素缩略图public static Image scale(Image image) {image = image.getScaledInstance(32, 32, Image.SCALE_SMOOTH);return image;}// 获取像素数组public static int[] getPixels(Image image) {int width = image.getWidth(null);int height = image.getHeight(null);int[] pixels = convertToBufferedFrom(image).getRGB(0, 0, width, height, null, 0, width);return pixels;}// 获取灰度图的平均像素颜色值public static int getAverageOfPixelArray(int[] pixels) {Color color;long sumRed = 0;for (int i = 0; i < pixels.length; i++) {color = new Color(pixels[i], true);sumRed += color.getRed();}int averageRed = (int) (sumRed / pixels.length);return averageRed;}// 获取灰度图的像素比较数组（平均值的离差）public static int[] getPixelDeviateWeightsArray(int[] pixels,final int averageColor) {Color color;int[] dest = new int[pixels.length];for (int i = 0; i < pixels.length; i++) {color = new Color(pixels[i], true);dest[i] = color.getRed() - averageColor > 0 ? 1 : 0;}return dest;}// 获取两个缩略图的平均像素比较数组的汉明距离（距离越大差异越大）public static int getHammingDistance(int[] a, int[] b) {int sum = 0;for (int i = 0; i < a.length; i++) {sum += a[i] == b[i] ? 0 : 1;}return sum;}// 通过汉明距离计算相似度public static double calSimilarity(int hammingDistance){int length = 32*32;double similarity = (length - hammingDistance) / (double) length;// 使用指数曲线调整相似度结果similarity = ng.Math.pow(similarity, 2);return similarity;}}。

Java图像处理：使用Java 2D API实现图片处理

Java图像处理：使用Java 2D API实现图片处理引言：随着数字摄影技术的发展，我们每天都会拍摄大量的照片。

然而，有时候我们可能需要对这些照片进行一些处理，以使它们更加美观或符合特定的需求。

在本文中，我们将介绍如何使用Java 2D API来实现图片处理，帮助您更好地处理和优化您的图片。

第一部分：Java 2D API简介Java 2D API是Java平台中用于处理图形和图像的强大工具。

它提供了一组丰富的类和方法，使我们能够创建和操作各种图形对象，如线条、矩形、多边形和图像。

Java 2D API还支持图形渲染、颜色管理和图像转换等高级功能。

第二部分：加载和显示图片在开始处理图片之前，我们首先需要加载和显示图片。

Java 2D API提供了Image类来处理图像。

我们可以使用ImageIO类的静态方法read()来从文件中读取图像，并将其保存在一个Image对象中。

然后，我们可以使用Graphics类的drawImage()方法将图像绘制到指定的位置上。

第三部分：图片缩放有时候，我们可能需要调整图片的大小，使其适应特定的显示区域或满足特定的要求。

Java 2D API提供了AffineTransform类来处理图像的变换操作。

我们可以使用AffineTransform类的scale()方法来缩放图像。

通过指定缩放因子，我们可以按比例增加或减小图像的大小。

第四部分：图片旋转除了缩放，有时候我们还需要将图片旋转一定角度。

Java 2D API同样提供了AffineTransform类来实现图像的旋转操作。

我们可以使用AffineTransform类的rotate()方法来指定旋转的角度，并将其应用于图像。

第五部分：图片滤镜效果为了给图片增加一些特殊的效果，Java 2D API提供了一些内置的滤镜类。

我们可以使用这些滤镜类来对图像进行模糊、锐化、亮度调整等操作。

通过创建一个Filter对象，并将其应用于图像，我们可以很容易地实现这些效果。

利用Java在macOS电脑上实现OCR图像识别

利用Java在macOS电脑上实现OCR图像识别在当今数字化时代，光学字符识别（OCR）技术的应用越来越广泛，它可以将图片中的文字信息转换为可编辑的文本数据，为用户提供了极大的便利。

而在macOS电脑上，通过Java编程语言实现OCR图像识别是一种常见且高效的方式。

本文将介绍如何利用Java在macOS电脑上实现OCR图像识别的方法和步骤。

1. 准备工作在开始实现OCR图像识别之前，我们需要进行一些准备工作。

首先，确保你的macOS电脑已经安装了Java开发环境（JDK），如果没有安装，可以前往Oracle官网下载并安装最新版本的JDK。

其次，我们需要选择一个OCR库来帮助我们实现图像识别功能。

在Java领域，Tesseract-OCR是一个常用且强大的OCR库，它支持多种语言，并且在macOS系统上表现优秀。

2. 集成Tesseract-OCR库首先，我们需要下载Tesseract-OCR库的安装包，并进行解压缩。

然后，在Java项目中引入Tesseract-OCR库的依赖，可以通过Maven或Gradle等构建工具来管理项目依赖。

接着，配置Tesseract-OCR库的路径，确保Java程序能够正确调用该库进行图像识别操作。

3. 编写Java程序接下来，我们开始编写Java程序来实现OCR图像识别功能。

首先，加载待识别的图片文件到内存中，并将其转换为Tesseract-OCR 库可识别的格式。

然后，调用Tesseract-OCR库提供的API接口，对图片中的文字进行识别并提取出文本信息。

最后，将识别结果输出到控制台或保存到文件中，以便后续处理和分析。

示例代码star：编程语言：javaimport net.sourceforge.tess4j.Tesseract;import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;import java.io.File;public class OCRImageRecognition {public static void main(String[] args) {File imageFile = new File("image.jpg");Tesseract tesseract = new Tesseract();try {String result = tesseract.doOCR(imageFile);System.out.println("OCR Result: " + result);} catch (TesseractException e) {System.err.println(e.getMessage());}}}示例代码end以上是一个简单的Java程序示例，通过Tesseract-OCR库实现了对图片中文字的识别，并将识别结果输出到控制台。

使用JAVA进行图像识别与处理的工具及技术

使用JAVA进行图像识别与处理的工具及技术引言：随着科技的不断发展，图像识别与处理已经成为了计算机科学领域的热门研究方向。

而JAVA作为一种广泛应用于软件开发的编程语言，也提供了丰富的工具和技术来支持图像识别与处理。

本文将介绍一些常用的JAVA图像处理工具和技术，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。

一、图像处理工具1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

它支持多种编程语言，包括JAVA。

通过使用OpenCV，开发人员可以轻松实现图像的读取、显示、滤波、边缘检测等常见操作。

同时，OpenCV还提供了一些高级功能，如人脸检测、目标跟踪等，使得图像处理更加便捷和高效。

2. Java Advanced Imaging (JAI)JAI是JAVA平台上的一组图像处理API，提供了丰富的图像处理功能。

它支持图像的读取、写入、缩放、旋转、滤波等操作，并且可以处理多种图像格式。

JAI还提供了一些高级功能，如图像合成、图像分析等，使得开发人员能够更加灵活地进行图像处理。

3. ImageJImageJ是一款基于JAVA的开源图像处理软件，提供了丰富的图像处理和分析功能。

它支持图像的读取、显示、滤波、分割等操作，并且提供了一些常用的图像分析算法，如形态学操作、图像测量等。

ImageJ还支持插件扩展，使得开发人员可以根据需求添加自定义的图像处理功能。

二、图像识别技术1. 机器学习机器学习是一种广泛应用于图像识别的技术。

通过训练模型，机器可以从大量的图像数据中学习特征，并对新的图像进行分类和识别。

JAVA提供了一些机器学习库，如Weka和DL4J，可以帮助开发人员实现图像分类、目标检测等任务。

2. 深度学习深度学习是一种基于神经网络的图像识别技术。

它通过多层次的神经网络模型，可以学习到更加复杂的图像特征，并实现更高精度的图像识别。

JAVA提供了一些深度学习库，如Deeplearning4j和DL4J，可以帮助开发人员构建和训练深度学习模型。

一步步实现滑动验证码（拼图验证码），Java图片处理关键代码

⼀步步实现滑动验证码（拼图验证码），Java图⽚处理关键代码最近滑动验证码在很多⽹站逐步流⾏起来，⼀⽅⾯对⽤户体验来说，⽐较新颖，操作简单，另⼀⽅⾯相对图形验证码来说，安全性并没有很⼤的降低。

当然到⽬前为⽌，没有绝对的安全验证，只是不断增加攻击者的绕过成本。

接下来分析下滑动验证码的核⼼流程：1. 后端随机⽣成抠图和带有抠图阴影的背景图⽚，后台保存随机抠图位置坐标2. 前端实现滑动交互，将抠图拼在抠图阴影之上，获取到⽤户滑动距离值，⽐如以下⽰例3. 前端将⽤户滑动距离值传⼊后端，后端校验误差是否在容许范围内。

这⾥单纯校验⽤户滑动距离是最基本的校验，出于更⾼的安全考虑，可能还会考虑⽤户滑动的整个轨迹，⽤户在当前页⾯的访问⾏为等。

这些可以很复杂，甚⾄借助到⽤户⾏为数据分析模型，最终的⽬标都是增加⾮法的模拟和绕过的难度。

这些有机会可以再归纳总结常⽤到的⽅法，本⽂重点集中在如何基于Java来⼀步步实现滑动验证码的⽣成。

可以看到，滑动图形验证码，重要有两个图⽚组成，抠块和带有抠块阴影的原图，这⾥⾯有两个重要特性保证被暴⼒破解的难度：抠块的形状随机和抠块所在原图的位置随机。

这样就可以在有限的图集中制造出随机的、⽆规律可寻的抠图和原图的配对。

⽤代码如何从⼀张⼤图中抠出⼀个有特定随机形状的⼩图呢？第⼀步，先确定⼀个抠出图的轮廓，⽅便后续真正开始执⾏图⽚处理操作图⽚是有像素组成，每个像素点对应⼀种颜⾊，颜⾊可以⽤RGB形式表⽰，外加⼀个透明度，把⼀张图理解成⼀个平⾯图形，左上⾓为原点，向右x轴，向下y轴，⼀个坐标值对应该位置像素点的颜⾊，这样就可以把⼀张图转换成⼀个⼆维数组。

基于这个考虑，轮廓也⽤⼆维数组来表⽰，轮廓内元素值为1，轮廓外元素值对应0。

这时候就要想这个轮廓形状怎么⽣成了。

有坐标系、有矩形、有圆形，没错，⽤到数学的图形函数。

典型⽤到⼀个圆的函数⽅程和矩形的边线的函数，类似：(x-a)²+(y-b)²=r²中，有三个参数a、b、r，即圆⼼坐标为(a，b)，半径r。

Java的物体识别实现智能像处理与分析

Java的物体识别实现智能像处理与分析物体识别是人工智能领域的一个重要应用，它利用计算机视觉技术和机器学习算法来识别和分类图像或视频中的物体。

Java是一种流行的编程语言，具有广泛的应用领域。

本文将介绍Java在物体识别领域的应用，以及实现智能图像处理与分析的方法。

一、物体识别的概念和应用物体识别是指通过计算机视觉算法、模式识别等技术，对图像或视频中的物体进行检测、识别和分类的过程。

它在很多领域都有广泛的应用，如智能安防监控、自动驾驶、智能医疗等。

二、Java在物体识别中的应用Java作为一种跨平台的编程语言，具有良好的可移植性和易用性，已经在物体识别领域得到了广泛的应用。

下面将介绍Java在物体识别中的几种常用方法。

1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

Java通过与OpenCV的绑定库进行结合，可以方便地使用OpenCV提供的各种物体识别算法。

例如，利用OpenCV提供的Haar级联分类器算法，可以实现人脸识别、车辆识别等功能。

2. 图像特征提取图像特征提取是物体识别的关键步骤之一，它通过提取图像的局部特征或全局特征来描述物体。

Java提供了许多图像处理库，可以方便地进行图像特征提取。

例如，利用JavaCV库可以提取SIFT、SURF等特征点，并进行匹配和分类。

3. 深度学习深度学习是近年来物体识别领域的一个重要突破，通过神经网络的多层模型，可以学习和提取图像中的高级特征。

Java提供了多个深度学习框架，如TensorFlow、DL4J等，可以方便地开发和训练深度学习模型。

三、智能图像处理与分析的实现智能图像处理与分析是物体识别的一个重要应用方向，它通过对图像进行分析和处理，实现对图像内容的理解和解释。

下面将介绍几种常见的智能图像处理与分析方法。

1. 图像分割图像分割是将图像分成若干个子区域的过程，可以通过颜色、纹理、形状等特征来实现分割。

通过Java实现人脸识别技术

通过Java实现人脸识别技术人脸识别技术是一种基于人脸生物特征进行身份验证和识别的技术。

随着人工智能和计算机视觉的发展，人脸识别技术得到了广泛的应用。

本文将介绍如何使用Java语言实现人脸识别技术，并通过示例代码展示其具体实现过程。

第一步：引入相关的Java库和依赖在使用Java实现人脸识别技术之前，我们需要引入一些相关的库和依赖。

在Java领域，有一些开源的人脸识别库可以使用，比如OpenCV和JavaCV。

首先，我们需要下载并配置OpenCV或JavaCV的相关库文件。

这些库文件中包含了实现人脸识别所需的算法和函数。

接下来，我们需要在Java项目中引入这些库文件。

具体的引入方式可以根据你的开发环境来调整，比如使用Maven等构建工具。

第二步：收集和准备训练数据在进行人脸识别之前，我们需要收集一些用于训练的人脸数据。

这些数据可以包括人脸图像和对应的标签，比如人物的姓名或ID。

收集到的人脸图像需要经过一定的预处理，比如对图像进行灰度化、直方图均衡化等操作，以提高识别的准确性和鲁棒性。

另外，将数据集划分为训练集和测试集也是一个重要的步骤。

通常，我们会使用80%的数据作为训练集，用于训练人脸识别模型；而将剩下的20%的数据作为测试集，用于评估模型的性能。

第三步：训练人脸识别模型在准备好训练数据后，我们就可以使用这些数据来训练人脸识别模型了。

通常，人脸识别模型可以使用一些经典的机器学习算法，比如支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）来训练。

在训练过程中，我们首先需要提取人脸图像中的特征。

常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

这些方法可以将高维的人脸图像转换为低维的特征向量，以方便后续的分类。

然后，我们可以使用训练数据和对应的标签来训练分类器。

分类器可以根据输入的特征向量来判断人脸的身份。

在这个过程中，我们可以使用一些优化算法，比如梯度下降或遗传算法，来优化分类器的参数。

java获取照片信息---Java与图像的EXIF信息

首先介绍一下什么是EXIF，EXIF是Exchangeable Image File的缩写，这是一种专门为数码相机照片设定的格式。

这种格式可以用来记录数字照片的属性信息，例如相机的品牌及型号、相片的拍摄时间、拍摄时所设置的光圈大小、快门速度、ISO等等信息。

除此之外它还能够记录拍摄数据，以及照片格式化方式，这样就可以输出到兼容EXIF格式的外设上，例如照片打印机等。

目前最常见的支持EXIF信息的图片格式是JPG，很多的图像工具都可以直接显示图片的EXIF 信息，包括现在的一些著名的相册网站也提供页面用于显示照片的EXIF信息。

本文主要介绍Java语言如何读取图像的EXIF信息，包括如何根据EXIF信息对图像进行调整以适合用户浏览。

目前最简单易用的EXIF信息处理的Java包是Drew Noakes写的metadata-extractor，该项目最新的版本是2.3.0，支持EXIF 2.2版本。

你可以直接从/code/exif/ 下载该项目的最新版本包括其源码。

需要注意的是，并不是每个JPG图像文件都包含有EXIF信息，你可以在Windows资源管理器单击选中图片后，如果该图片包含EXIF信息，则在窗口状态栏会显示出相机的型号，如下图所示：拍摄设备的型号便是EXIF信息中的其中一个。

下面我们给出一段代码将这个图片的所有的EXIF信息全部打印出来。

package com.liusoft.dlog4j.test;import java.io.File;import java.util.Iterator;import com.drew.imaging.jpeg.JpegMetadataReader;import com.drew.metadata.Directory;import com.drew.metadata.Metadata;import com.drew.metadata.Tag;import com.drew.metadata.exif.ExifDirectory;/*** 测试用于读取图片的EXIF信息* @author Winter Lau*/public class ExifTester {public static void main(String[] args) throws Exception {File jpegFile = new File("D:\\我的文档\\我的相册\\DSCF1749.JPG");Metadata metadata = JpegMetadataReader.readMetadata(jpegFile);Directory exif = metadata.getDirectory(ExifDirectory.class);Iterator tags = exif.getTagIterator();while (tags.hasNext()) {Tag tag = (Tag)tags.next();System.out.println(tag);}}}把metadata-extractor-2.3.0.jar文件加入到类路径中编译并执行上面这段代码后可得到下面的运行结果：[Exif] Make - FUJIFILM[Exif] Model - FinePix A205S[Exif] Orientation - Top, left side (Horizontal / normal)[Exif] X Resolution - 72 dots per inch[Exif] Y Resolution - 72 dots per inch[Exif] Resolution Unit - Inch[Exif] Software - Digital Camera FinePix A205S Ver1.00[Exif] Date/Time - 2005:05:13 22:18:49[Exif] YCbCr Positioning - Datum point[Exif] Copyright -[Exif] Exposure Time - 1/60 sec[Exif] F-Number - F3[Exif] Exposure Program - Program normal[Exif] ISO Speed Ratings - 320[Exif] Exif Version - 2.20[Exif] Date/Time Original - 2005:05:13 22:18:49[Exif] Date/Time Digitized - 2005:05:13 22:18:49[Exif] Components Configuration - YCbCr[Exif] Compressed Bits Per Pixel - 3 bits/pixel[Exif] Shutter Speed Value - 1/63 sec[Exif] Aperture Value - F3[Exif] Brightness Value - -61/100[Exif] Exposure Bias Value - 0 EV[Exif] Max Aperture Value - F3[Exif] Metering Mode - Multi-segment[Exif] Light Source - Unknown[Exif] Flash - Flash fired, auto[Exif] Focal Length - 5.5 mm[Exif] FlashPix Version - 1.00[Exif] Color Space - sRGB[Exif] Exif Image Width - 1280 pixels[Exif] Exif Image Height - 960 pixels[Exif] Focal Plane X Resolution - 1/2415 cm[Exif] Focal Plane Y Resolution - 1/2415 cm[Exif] Focal Plane Resolution Unit - cm[Exif] Sensing Method - One-chip color area sensor[Exif] File Source - Digital Still Camera (DSC)[Exif] Scene Type - Directly photographed image[Exif] Custom Rendered - Normal process[Exif] Exposure Mode - Auto exposure[Exif] White Balance - Auto white balance[Exif] Scene Capture Type - Standard[Exif] Sharpness - None[Exif] Subject Distance Range - Unknown[Exif] Compression - JPEG (old-style)[Exif] Thumbnail Offset - 1252 bytes[Exif] Thumbnail Length - 7647 bytes[Exif] Thumbnail Data - [7647 bytes of thumbnail data]从这个执行的结果我们可以看出该照片是在2005年05月13日22时18分49秒拍摄的，拍摄用的相机型号是富士的FinePix A205S，曝光时间是1/60秒，光圈值F3，焦距5.5毫米，ISO值为320等等。

java项目案例

java项目案例随着传统的计算机编程语言的不断发展，Java语言在计算机世界已经被称为非常普遍的计算机编程语言之一。

它的使用也是计算机领域中最受欢迎的语言之一，几乎可以应用到任何编程项目中。

本文就介绍一个采用Java语言编写的实际项目案例，其中用到了Java语言的各种功能，以便于读者对Java语言有一个更全面的认识。

该项目案例是基于Java语言实现的一个移动端应用程序，用于实现图片识别功能。

本项目主要使用的技术是Java语言的图像处理技术。

这是一个大型的开源项目，在开发过程中，采用了面向对象编程（OOP）的方法，主要目的是将图像处理技术与用户界面交互技术结合在一起，实现一个可以操作图像，并能够根据图像上的特征进行识别的程序。

首先，介绍一下开发过程中用到的具体技术：（1）用于处理图像的Java图像处理库（JIMP）：该库提供了一系列的图像处理操作，比如图像的转换、旋转、滤镜、添加水印等功能。

（2）云端图像处理服务：使用了一个云端服务的API，用于实现复杂的图像处理操作，比如图像的模糊、锐化、亮度调整等。

（3）计算机视觉检测技术：使用了一款针对图像处理任务的计算机视觉检测技术，以便于侦测、识别、分类图像上出现的物体和文字。

（4）Android移动端平台：基于Android平台的应用开发环境，用于将程序编译、测试和发布到手机端。

然后，详细介绍一下开发者采用了Java语言来完成上述功能：（1）首先，使用Java图像处理技术来实现图像的处理，例如图像的缩放、旋转、调整亮度等。

（2）然后，使用了云端服务，完成复杂的图像处理工作，比如模糊、锐化、添加水印等工作。

（3）接着，使用计算机视觉检测技术，实现图像的识别、分类和检测功能。

（4）最后，使用Android移动端平台来实现应用的编译、测试和发布。

以上就是使用Java语言开发的项目案例，实现了一种基于移动端的图像识别的程序。

由此可见，Java语言的功能极其强大，可以满足各种不同的应用场景，同时，它的可移植性也使它更加适合移动端程序开发。

在Java中实现人脸识别与指纹识别技术

在Java中实现人脸识别与指纹识别技术人脸识别和指纹识别技术是现代生物识别技术中应用广泛的两种方法。

在Java编程语言中，我们可以利用现有的库和工具来实现这两种技术。

本文将以实例为基础，介绍如何在Java中实现人脸识别和指纹识别技术。

人脸识别技术人脸识别是通过计算机分析和处理人脸图片，识别并验证或确认一个或多个个体的身份。

以下是在Java中实现人脸识别技术的步骤：1. 采集人脸图像。

首先，我们需要从图像或摄像头中采集人脸图像。

可以使用Java提供的图像处理库或第三方库，例如OpenCV，来获取摄像头数据并提取人脸图像。

2. 人脸检测。

使用人脸检测算法，将从图像中提取的人脸图像与已知的人脸进行比对。

Java中有很多开源的人脸检测算法库可供选择，例如DLib、Haar Cascade等。

通过调用这些库中的函数，我们可以实现人脸检测功能。

3. 特征提取。

在检测到人脸后，我们需要提取其特征。

常用的特征提取算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

这些算法可以帮助我们把复杂的图像特征转化为更简单的数学特征。

4. 特征匹配与识别。

将提取的特征与预先存储在数据库中的特征进行比对。

可以在Java中使用数据库连接工具，如JDBC，将已知的人脸特征存储在数据库中，并通过查询语句完成特征匹配与识别。

指纹识别技术指纹识别是通过分析和处理指纹图像，识别并验证或确认一个人的身份。

以下是在Java中实现指纹识别技术的步骤：1. 采集指纹图像。

与人脸识别类似，我们首先需要采集指纹图像。

可以使用指纹采集设备或者已有的指纹图像进行后续处理。

Java中可以通过各种库和工具，如Fingerprint SDK、OpenCV等，获取指纹图像。

2. 指纹图像预处理。

对采集到的指纹图像进行预处理，包括图像增强、去噪等步骤。

Java提供了丰富的图像处理库和算法，例如图像滤波、边缘检测等，可以帮助我们对指纹图像进行预处理。

3. 特征提取。

ocr识别验证码的java实现

近年来，随着互联网的飞速发展以及信息技术的深入应用，验证码识别技术已经成为了信息安全领域中的一个热门话题。

在这个过程中，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术作为验证码识别的一种重要方法，已经得到了广泛的应用。

本文将从OCR识别验证码的Java实现这一主题入手，深入探讨其原理、实现方法以及在实际开发中的应用。

1. OCR识别验证码的原理我们来简要介绍一下OCR识别验证码的原理。

OCR技术通过对图像或文档进行扫描，识别其中的文字、数字和符号，将其转化为可以编辑和处理的文本格式。

在验证码识别中，通过OCR技术可以将图片验证码中的文字内容提取出来，从而实现自动化识别和验证的功能。

在Java开发中，我们可以利用相关的OCR库和算法来实现验证码识别的功能。

2. OCR识别验证码的Java实现方法针对OCR识别验证码的Java实现，我们可以选择使用一些成熟的OCR库，例如Tesseract、Asprise OCR等。

这些库提供了丰富的API和文档，可以方便地在Java项目中进行集成和调用。

另外，我们还可以通过Java图像处理库来对验证码图片进行预处理，提高识别的准确性和稳定性。

在实际应用中，我们可以结合验证码的特点和实际需求，选择合适的OCR实现方法，以达到最佳的识别效果。

3. OCR识别验证码的实际应用在实际开发中，OCR识别验证码的应用非常广泛，涉及到了网页爬虫、自动化测试、信息采集等多个领域。

通过OCR识别验证码，我们可以实现网页自动登录、数据采集与分析等功能。

在Java开发中，我们可以通过调用OCR库提供的API，对验证码进行快速、准确的识别，从而提高系统的自动化程度和效率。

4. 个人观点和理解从个人角度来看，OCR识别验证码的Java实现是一个非常有挑战性和技术含量的任务。

我们需要充分理解验证码识别的原理和技术，结合Java编程的特点和优势，进行系统设计和实现。

Java的机器视觉技术实现像识别与像处理

Java的机器视觉技术实现像识别与像处理机器视觉技术是指让计算机系统模拟或辅助人类视觉能力的技术。

近年来，随着人工智能的快速发展，机器视觉在各种领域中的应用逐渐成为现实。

而Java作为一种广泛应用于软件开发的编程语言，也在机器视觉技术的实现中发挥着巨大的作用。

一、像识别的实现机器视觉中的像识别是指通过对图像进行分析和处理，实现对物体、人脸等进行识别和分类。

在Java中，有许多开源的机器视觉库可以帮助实现像识别的功能，如OpenCV和JavaCV等。

1. 图像处理在进行像识别之前，首先需要对图像进行处理。

Java中可以使用OpenCV提供的图像处理函数来实现。

通过这些函数，可以进行图像的灰度化、平滑化、边缘检测等操作，以提取出图像中的特征信息。

2. 特征提取特征提取是机器视觉中的重要步骤，它通过将图像中的像素值转换为可用于比较和分类的特征向量。

在Java中，可以使用各种机器学习算法来实现特征提取，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

3. 分类器训练与识别在像识别中，分类器的作用是根据给定的特征向量将图像分为不同的类别。

Java中可以使用机器学习库，如Weka和DL4J，来进行分类器的训练和识别。

这些库提供了各种常用的分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树等。

二、像处理的实现像处理是指对图像进行各种操作和处理，以改变图像的外观或提取其中的信息。

在Java中，可以使用图像处理库ImageJ和JavaFX来实现像处理的功能。

1. 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的操作之一，它可以对图像进行平滑化、锐化、边缘增强等。

Java中的ImageJ库提供了各种图像滤波函数，如高斯滤波、中值滤波等。

2. 图像变换图像变换是指将图像从一个颜色空间或坐标空间转换到另一个空间的操作。

在Java中，可以使用ImageJ提供的函数来实现图像的灰度化、RGB到HSV的转换等。

3. 目标检测目标检测是指在图像中识别和定位特定物体或区域的操作。

安卓开发利用百度识图api进行物体识别（java版）

安卓开发利⽤百度识图api进⾏物体识别（java版）之前的随笔中，已经实现了调⽤api接⼝，之所以使⽤python是因为python⽐java要简洁。

chaquopy对开源软件是免费的，闭源是收费的，因此正常使⽤就需要我们发送Email去申请⼀个license，有点⿇烦。

因此接下来再写⼀个java版的，⾸先写⼏个⼯具类：1.获取tokenimport org.json.JSONObject;import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStreamReader;import .HttpURLConnection;import .URL;import java.util.List;import java.util.Map;/*** 获取token类*/public class AuthService {/*** 获取权限token* @return返回⽰例：* {* "access_token": "24.460da4889caad24cccdb1fea17221975.2592000.1491995545.282335-1234567",* "expires_in": 2592000* }*/public static String getAuth() {// 官⽹获取的 API Key 更新为你注册的String clientId = "你的API Key";// 官⽹获取的 Secret Key 更新为你注册的String clientSecret = "你的Secret Key";return getAuth(clientId, clientSecret);}/*** 获取API访问token* 该token有⼀定的有效期，需要⾃⾏管理，当失效时需重新获取.* @param ak - 百度云官⽹获取的 API Key* @param sk - 百度云官⽹获取的 Securet Key* @return assess_token ⽰例：* "24.460da4889caad24cccdb1fea17221975.2592000.1491995545.282335-1234567"*/public static String getAuth(String ak, String sk) {// 获取token地址String authHost = "https:///oauth/2.0/token?";String getAccessTokenUrl = authHost// 1. grant_type为固定参数+ "grant_type=client_credentials"// 2. 官⽹获取的 API Key+ "&client_id=" + ak// 3. 官⽹获取的 Secret Key+ "&client_secret=" + sk;try {URL realUrl = new URL(getAccessTokenUrl);// 打开和URL之间的连接HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();connection.setRequestMethod("GET");connection.connect();// 获取所有响应头字段Map<String, List<String>> map = connection.getHeaderFields();// 遍历所有的响应头字段for (String key : map.keySet()) {System.err.println(key + "--->" + map.get(key));}// 定义 BufferedReader输⼊流来读取URL的响应BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));String result = "";String line;while ((line = in.readLine()) != null) {result += line;}/*** 返回结果⽰例*/System.err.println("result:" + result);JSONObject jsonObject = new JSONObject(result);String access_token = jsonObject.getString("access_token");return access_token;} catch (Exception e) {System.err.printf("获取token失败！");e.printStackTrace(System.err);}return null;}}2.Base64/*** Base64 ⼯具类*/public class Base64Util {private static final char last2byte = (char) Integer.parseInt("00000011", 2);private static final char last4byte = (char) Integer.parseInt("00001111", 2);private static final char last6byte = (char) Integer.parseInt("00111111", 2);private static final char lead6byte = (char) Integer.parseInt("11111100", 2);private static final char lead4byte = (char) Integer.parseInt("11110000", 2);private static final char lead2byte = (char) Integer.parseInt("11000000", 2);private static final char[] encodeTable = new char[]{'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', 'a ', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '+', '/'};public Base64Util() {}public static String encode(byte[] from) {StringBuilder to = new StringBuilder((int) ((double) from.length * 1.34D) + 3);int num = 0;char currentByte = 0;int i;for (i = 0; i < from.length; ++i) {for (num %= 8; num < 8; num += 6) {switch (num) {case 0:currentByte = (char) (from[i] & lead6byte);currentByte = (char) (currentByte >>> 2);case 1:case 3:case 5:default:break;case 2:currentByte = (char) (from[i] & last6byte);break;case 4:currentByte = (char) (from[i] & last4byte);currentByte = (char) (currentByte << 2);if (i + 1 < from.length) {currentByte = (char) (currentByte | (from[i + 1] & lead2byte) >>> 6);}break;case 6:currentByte = (char) (from[i] & last2byte);currentByte = (char) (currentByte << 4);if (i + 1 < from.length) {currentByte = (char) (currentByte | (from[i + 1] & lead4byte) >>> 4);}}to.append(encodeTable[currentByte]);}}if (to.length() % 4 != 0) {for (i = 4 - to.length() % 4; i > 0; --i) {to.append("=");}}return to.toString();}}3.FileUtil⽂件读取⼯具类import java.io.*;/*** ⽂件读取⼯具类*/public class FileUtil {/*** 读取⽂件内容，作为字符串返回*/public static String readFileAsString(String filePath) throws IOException {File file = new File(filePath);if (!file.exists()) {throw new FileNotFoundException(filePath);}if (file.length() > 1024 * 1024 * 1024) {throw new IOException("File is too large");}StringBuilder sb = new StringBuilder((int) (file.length()));// 创建字节输⼊流FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath);// 创建⼀个长度为10240的Bufferbyte[] bbuf = new byte[10240];// ⽤于保存实际读取的字节数int hasRead = 0;while ( (hasRead = fis.read(bbuf)) > 0 ) {sb.append(new String(bbuf, 0, hasRead));}fis.close();return sb.toString();}/*** 根据⽂件路径读取byte[] 数组*/public static byte[] readFileByBytes(String filePath) throws IOException {File file = new File(filePath);if (!file.exists()) {throw new FileNotFoundException(filePath);} else {ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream((int) file.length()); BufferedInputStream in = null;try {in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file));short bufSize = 1024;byte[] buffer = new byte[bufSize];int len1;while (-1 != (len1 = in.read(buffer, 0, bufSize))) {bos.write(buffer, 0, len1);}byte[] var7 = bos.toByteArray();return var7;} finally {try {if (in != null) {in.close();}} catch (IOException var14) {var14.printStackTrace();}bos.close();}}}}4.Http⼯具类import java.io.BufferedReader;import java.io.DataOutputStream;import java.io.InputStreamReader;import .HttpURLConnection;import .URL;import java.util.List;import java.util.Map;/*** http ⼯具类*/public class HttpUtil {public static String post(String requestUrl, String accessToken, String params)throws Exception {String contentType = "application/x-www-form-urlencoded";return HttpUtil.post(requestUrl, accessToken, contentType, params);}public static String post(String requestUrl, String accessToken, String contentType, String params) throws Exception {String encoding = "UTF-8";if (requestUrl.contains("nlp")) {encoding = "GBK";}return HttpUtil.post(requestUrl, accessToken, contentType, params, encoding);}public static String post(String requestUrl, String accessToken, String contentType, String params, String encoding) throws Exception {String url = requestUrl + "?access_token=" + accessToken;return HttpUtil.postGeneralUrl(url, contentType, params, encoding);}public static String postGeneralUrl(String generalUrl, String contentType, String params, String encoding) throws Exception {URL url = new URL(generalUrl);// 打开和URL之间的连接HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();connection.setRequestMethod("POST");// 设置通⽤的请求属性connection.setRequestProperty("Content-Type", contentType);connection.setRequestProperty("Connection", "Keep-Alive");connection.setUseCaches(false);connection.setDoOutput(true);connection.setDoInput(true);// 得到请求的输出流对象DataOutputStream out = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());out.write(params.getBytes(encoding));out.flush();out.close();// 建⽴实际的连接connection.connect();// 获取所有响应头字段Map<String, List<String>> headers = connection.getHeaderFields();// 遍历所有的响应头字段for (String key : headers.keySet()) {System.err.println(key + "--->" + headers.get(key));}// 定义 BufferedReader输⼊流来读取URL的响应BufferedReader in = null;in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream(), encoding));String result = "";String getLine;while ((getLine = in.readLine()) != null) {result += getLine;}in.close();System.err.println("result:" + result);return result;}}5.开始识图import utils.AuthService;import utils.Base64Util;import utils.FileUtil;import utils.HttpUtil;//import utils.GsonUtils;import net.sf.json.JSONArray;import .URLEncoder;/*** 通⽤物体和场景识别*/public class AdvancedGeneral {/*** 重要提⽰代码中所需⼯具类* FileUtil,Base64Util,HttpUtil,GsonUtils请从* https:///file/658A35ABAB2D404FBF903F64D47C1F72* https:///file/C8D81F3301E24D2892968F09AE1AD6E2* https:///file/544D677F5D4E4F17B4122FBD60DB82B3* https:///file/470B3ACCA3FE43788B5A963BF0B625F3* 下载*/public static String advancedGeneral() {int index = 0;int rIndex = 0;int lastLeft = 0;// 请求urlString url = "https:///rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general";try {// 本地⽂件路径String filePath = "E:\\Microsoft Edge Download\\菜品1.jpg";//⽂件路径byte[] imgData = FileUtil.readFileByBytes(filePath);String imgStr = Base64Util.encode(imgData);String imgParam = URLEncoder.encode(imgStr, "UTF-8");String param = "image=" + imgParam;// 注意这⾥仅为了简化编码每⼀次请求都去获取access_token，线上环境access_token有过期时间，客户端可⾃⾏缓存，过期后重新获取。

Java使用Tessdata做OCR图片文字识别的详细思路

Java使⽤Tessdata做OCR图⽚⽂字识别的详细思路说到⽂字识别，⽬前除了⽤⼀些现成的api，⼤概就是tessdata、canvas或者ocrad等。

1、百度接⼝⽤过（可以⾃⼰去百度开发者申请，免费的），识别率吧，还可以，但也不是百分百的，但是次数使⽤有限制，虽然也是够⽤，但是被限制总是害怕超过不让⽤。

2、canvas的话是需要对图⽚做具体的处理，涉及到图⽚的翻转、置灰、⽂字间隔的设定等等，成功率很⾼，但是公司产品验证码是各式各样的，没办法⽤这种⽅法处理，所以暂时放弃了。

3、ocrad这个⽬前⽤过其.js版本，识别率还是⽐较低的，具体使⽤后⾯会再写⼀篇⽂章介绍⼀下的。

虽然，⽹上对于Tessdata的技术介绍⽂章⼀搜⼀⼤⽚，但是其实⼩仙真正⽤起来的时候，还是费了点周折的。

:fendou:思路：截全图–截取元素图⽚–处理–识别–输出注意：图⽚截取格式统⼀为.jpg，⽤png会出问题。

1、添加项⽬依赖在项⽬的pom.xml⽂件中，添加以下依赖<dependency><groupId>net.java.dev.jna</groupId><artifactId>jna</artifactId><version>4.1.0</version></dependency><dependency><groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId><artifactId>tess4j</artifactId><version>2.0.1</version><exclusions><exclusion><groupId>com.sun.jna</groupId><artifactId>jna</artifactId></exclusion></exclusions></dependency>2、从全图中截取元素图⽚// 元素截图public static String[] elementscreenShot(WebElement element )throws Exception {WrapsDriver wrapsDriver = (WrapsDriver) element;long time = System.currentTimeMillis();// 截图整个页⾯File screen = ((TakesScreenshot) wrapsDriver.getWrappedDriver()).getScreenshotAs(OutputType.FILE);BufferedImage img = ImageIO.read(screen);// 获得元素的⾼度和宽度int width = element.getSize().getWidth();int height = element.getSize().getHeight();// 创建⼀个矩形使⽤上⾯的⾼度，和宽度Rectangle rect = new Rectangle(width, height);// 得到元素的坐标Point p = element.getLocation();BufferedImage dest = img.getSubimage(p.getX(), p.getY(),(int) rect.getWidth(), (int) rect.getHeight());// 存为png格式ImageIO.write(dest, "png", screen);DateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMddhhmmss");FileSystemView fsv = FileSystemView.getFileSystemView();File com = fsv.getHomeDirectory(); // 这便是读取桌⾯路径的⽅法了String url = com.getPath() + "/test";File location = new File(url);if (!location.exists()) {location.mkdirs();}String imgPath = location.getAbsolutePath() + File.separator + "pic_"+ time + ".jpg";String cleanPath = location.getAbsolutePath();//存了原图⽚和清楚后图⽚的地址String[] imgpath = { imgPath, cleanPath };File targetFile = new File(imgPath);try {FileUtils.copyFile(screen, targetFile);} catch (IOException e1) {e1.printStackTrace();}//元素图⽚路径return imgpath;}3、对截取图⽚进⾏处理：灰度化、⼆值化、去除⼲扰线等以下是图像处理的类，其中对于去除⼲扰线的操作还是慎⽤，可能会把⽂字也剔除掉。

java图像识别技术实例

java 图像识别技术实例用java语言实现。

首先用matlab实现了识别算法的仿真，因为只是对特定的数字组合的识别，所以非常的简单，放弃采用比较复杂的识别算法，采用最普通的像素比较的识别算法。

（如果背景噪声比较复杂，可以考虑先滤波后识别）在写 java程序的时候发现一些问题，网上关于图片像素级操作的资料不是太多，有的还不是太正确，特此写出自己的成果与大家分享。

核心类：BufferedImage，ImageIOImageIO类提供图象读写接口，可以对URL，InputStream等操作，得到图像信息十分的方便。

ImageIO在javax.imageio.*的包中，属于jdk中的标准类。

提供的方法有:read() 例：BufferedImage imd=ImageIO.read(new File(file));write() 例：ImageIO.write(imd, "JPEG", new File("C:\\test"+k+".gif"));//具体方法可以查找jdk docBufferedImage 类是一个Image类的子类，与Image不同的是，它是在内存中创建和修改的，你可以显示它也可以不显示它，这就看你的具体需求了。

这里因为我用于图像的识别所以就不需要显示出来了。

你可以通过ImageIO的方法来读取一个文件到BufferedImage，也可以将其写回一个文件中去。

类似的操作可以看前面的两个方法。

以及参考jdk doc因为我要识别类似于身份验证的一个数字串图片，所以我考虑把这些数字分离出来，存在不同的图像内，这里BufferedImage类提供一个很方便的办法。

getSubimage(int left,int top,int width,int height)例： B ufferedImage newim[]=new BufferedImage[4];newim[0]=imd.getSubimage(4,0,10,18);newim[1]=imd.getSubimage(13,0,10,18);newim[2]=imd.getSubimage(22,0,10,18);newim[3]=imd.getSubimage(31,0,10,18);最后为了得到图像的像素，我们需要的就是得到像素的方法，这个方法有很多，这里我介绍的是得到特定像素点的RGB值。

如何在Java中进行图像识别和人工智能模型的部署

如何在Java中进行图像识别和人工智能模型的部署在今天的数字化时代，图像识别和人工智能技术已经被广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、工业等。

在这篇文章中，我们将重点介绍如何在Java中进行图像识别和人工智能模型的部署。

一、图像识别的基本原理图像识别是指通过计算机技术对图像进行处理和分析，从而实现对图像内容的识别和理解。

图像识别的基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取、模式匹配等步骤。

其中，特征提取是图像识别的核心步骤，它可以通过各种算法和技术来提取图像中的特征信息，比如边缘、纹理、颜色等。

二、Java图像识别的常用库和工具在Java中进行图像识别，常用的库和工具包括OpenCV、JavaCV、DeepLearning4j等。

这些库和工具提供了丰富的图像处理和机器学习功能，可以帮助开发人员快速构建图像识别模型。

1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像获取、图像预处理、特征提取等功能。

通过OpenCV，开发人员可以快速构建图像识别应用。

2. JavaCVJavaCV是一个基于OpenCV的Java库，它提供了对OpenCV的Java绑定，可以方便地将OpenCV的功能集成到Java应用中。

3. DeepLearning4jDeepLearning4j是一个基于Java的深度学习库，它提供了丰富的深度学习算法，并支持在Java应用中进行模型的训练和部署。

三、人工智能模型的部署在图像识别中，人工智能模型的部署是至关重要的一步。

通常我们会使用深度学习模型来进行图像识别，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

在Java中，可以通过DeepLearning4j来构建和部署深度学习模型。

1.深度学习模型的构建在构建深度学习模型时，我们需要定义模型的结构、损失函数、优化算法等。

通过DeepLearning4j提供的API，可以方便地构建各种深度学习模型。

Java-SDK-图像识别实现身份证照片获取信息

Java-SDK-图像识别实现⾝份证照⽚获取信息开发准备SDK获取万象优图的 java SDK 下载地址：。

简介java sdk for picture service of tencentyun.快速⼊门在腾讯云申请业务的授权授权包括：APPID，SecretId，SecretKey，以及存储桶名。

可参考。

1创建对应操作类的对象23如果要使⽤图⽚，需要创建图⽚操作类对象45 ImageClient imageClient = new ImageClient(APP_ID, SECRET_ID, SECRET_KEY);6 String bucketName = BUCKET;7调⽤对应的⽅法89在创建完对象后，根据实际需求，调⽤对应的操作⽅法就可以了。

sdk 提供的⽅法包括：图⽚识别、⼈脸识别及⼈脸核⾝等。

1011图⽚识别1213图⽚识别包括：图⽚鉴黄、图⽚标签、OCR - ⾝份证识别及 OCR - 名⽚识别。

1415 OCR - ⾝份证识别1617// 1. url⽅式,识别⾝份证正⾯18 String[] idcardUrlList = new String[2];19 idcardUrlList[0] = "/upload/sz/5876/a_58758051.jpg";20 idcardUrlList[1] = "/c/u/2013/0530/1369896921237.jpg";21 IdcardDetectRequest idReq = new IdcardDetectRequest(bucketName, idcardUrlList, 0);22 ret = imageClient.idcardDetect(idReq);23 System.out.println("idcard detect ret:" + ret);24//识别⾝份证反⾯25 idcardUrlList[0] = "/cwfw/bszn/201403/W020121030349825312574.jpg";26 idcardUrlList[1] = "/upload/image/20151026/1445831136187479.png";27 idReq = new IdcardDetectRequest(bucketName, idcardUrlList, 1);28 ret = imageClient.idcardDetect(idReq);29 System.out.println("idcard detect ret:" + ret);30//2. 图⽚内容⽅式,识别⾝份证正⾯31 String[] idcardNameList = new String[2];32 String[] idcardImageList = new String[2];33try {34 idcardNameList[0] = "id6_zheng.jpg";35 idcardImageList[0] = CommonFileUtils.getFileContent("F:\pic\id6_zheng.jpg");36 idcardNameList[1] = "id2_zheng.jpg";37 idcardImageList[1] = CommonFileUtils.getFileContent("F:\pic\id2_zheng.jpg");38 } catch (Exception ex) {39 Logger.getLogger(Demo.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);40 }41 idReq = new IdcardDetectRequest(bucketName, idcardNameList, idcardImageList, 0);42 ret = imageClient.idcardDetect(idReq);43 System.out.println("idcard detect ret:" + ret);44//识别⾝份证反⾯45try {46 idcardNameList[0] = "id5_fan.png";47 idcardImageList[0] = CommonFileUtils.getFileContent("F:\pic\id5_fan.jpg");48 idcardNameList[1] = "id7_fan.jpg";49 idcardImageList[1] = CommonFileUtils.getFileContent("F:\pic\id7_fan.png");50 } catch (Exception ex) {51 Logger.getLogger(Demo.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);52 }53 idReq = new IdcardDetectRequest(bucketName, idcardNameList, idcardImageList, 1);54 ret = imageClient.idcardDetect(idReq);55 System.out.println("idcard detect ret:" + ret);56 Logger.getLogger(Demo.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);57 }58 idReq = new IdcardDetectRequest(bucketName, idcardNameList, idcardImageList, 1);59 ret = imageClient.idcardDetect(idReq);60 System.out.println("idcard detect ret:" + ret);经验：下载完sdk后，在demo中，找到⾃⼰要使⽤的⽅法，调⽤即可！。