一、为什么需要JiaJiaOCR？

在OCR（光学字符识别）领域，开源项目多以Python开发为主。这给Java开发者带来了不少困扰：

• 要么调用外部exe可执行文件，增加部署复杂度；

• 要么依赖特定平台的dll动态链接库，跨平台兼容性差；

• 调试困难，外部依赖导致问题定位复杂。

为解决Java开发者的痛点，JiaJiaOCR应运而生——一个完全基于Java实现的OCR推理系统，无需调用任何exe或dll文件，让Java开发者轻松集成OCR功能，实现跨平台无缝部署！

二、JiaJiaOCR核心优势

1. 纯Java实现：原生Java代码编写，易于Java开发者使用；

2. 跨平台支持：兼容Windows和Linux x86环境，一次开发，多处运行；

3. 低门槛集成：仅需引入jar包和少量依赖，即可快速接入项目；

4. 功能完整：支持通用文本识别、文本行检测，满足多样化OCR需求；

5. 轻量高效：基于ONNX Runtime和DJL框架，推理性能优异。

三、快速开始：集成JiaJiaOCR

1. 环境要求

• JDK 8及以上版本；

• 支持Windows/Linux x86操作系统。

2. 引入依赖

在项目的pom.xml中添加以下依赖（完整依赖配置，直接复制即可）：

<dependencies>    <!-- ONNX Runtime：用于模型推理 -->    <dependency>        <groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId>        <artifactId>onnxruntime</artifactId>        <version>1.19.0</version>    </dependency>    <!-- DJL MXNet引擎：深度学习框架支持 -->    <dependency>        <groupId>ai.djl.mxnet</groupId>        <artifactId>mxnet-engine</artifactId>        <version>0.31.0</version>    </dependency>    <!-- OpenCV：图像处理 -->    <dependency>        <groupId>ai.djl.opencv</groupId>        <artifactId>opencv</artifactId>        <version>0.31.0</version>    </dependency>    <!-- DJL核心API：深度学习模型管理 -->    <dependency>        <groupId>ai.djl</groupId>        <artifactId>api</artifactId>        <version>0.31.0</version>    </dependency></dependencies>

3. 下载JiaJiaOCR jar包

前往项目GitHub仓库的releases页面，下载JiaJiaOCR 1.0版本的jar包，放入项目的依赖目录中。

4. 核心功能示例

JiaJiaOCR提供了两大核心功能：通用文本识别和文本行检测。以下是完整的使用示例：

import com.jiajia.common_object.*;import com.jiajia.core.JiaJiaOCR;import org.apache.commons.lang3.tuple.Pair;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfPoint;import org.opencv.core.Point;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class JiaJiaOCRDemo {    public static void main(String... args) {        String imgPath = "38.jpg"; // 替换为你的图片路径
        // 功能1：通用文本识别（识别图片中的所有文字及位置）        generalOCRTest(imgPath);
        // 功能2：文本行检测（检测图片中的文本行区域）        textLineDetText(imgPath);    }    /**     * 通用文本识别示例     * @param imgPath 图片路径     */    public static void generalOCRTest(String imgPath) {        // 初始化JiaJiaOCR实例        JiaJiaOCR jiaJiaOCR = JiaJiaOCR.builder();        // 调用识别接口，返回文本内容与位置的配对列表        List<Pair<Text, Box>> pairList = jiaJiaOCR.recognizeGeneralText(imgPath);        // 打印识别结果        System.out.println("通用文本识别结果：" + pairList);    }    /**     * 文本行检测示例（含可视化）     * @param imgPath 图片路径     */    public static void textLineDetText(String imgPath) {        // 初始化JiaJiaOCR实例        JiaJiaOCR jiaJiaOCR = JiaJiaOCR.builder();        // 调用检测接口，返回文本行坐标        Boxes boxes = jiaJiaOCR.detectTextLines(imgPath);        System.out.println("文本行检测结果：" + boxes);
        // 可视化检测结果（在原图上绘制文本行框）        Mat img = Imgcodecs.imread(imgPath);        drawPredictions(img, boxes);        // 保存带检测框的图片        Imgcodecs.imwrite("38textline.jpg", img);        System.out.println("检测结果已保存至：38textline.jpg");    }    /**     * 绘制文本行检测框（多边形绘制）     * @param img 原图Mat对象     * @param detBoxes 检测到的文本行框     */    public static void drawPredictions(Mat img, Boxes detBoxes) {        List<Box> boxList = detBoxes.getBoxes();        for (Box box : boxList) {            // 获取文本行的8个坐标点（四边形）            double[] linePos = box.getLinePosition();            Point[] points = new Point[4];            points[0] = new Point(linePos[0], linePos[1]);            points[1] = new Point(linePos[2], linePos[3]);            points[2] = new Point(linePos[4], linePos[5]);            points[3] = new Point(linePos[6], linePos[7]);
            // 转换为OpenCV多边形格式并绘制            MatOfPoint polygon = new MatOfPoint(points);            List<MatOfPoint> matOfPointList = new ArrayList<>();            matOfPointList.add(polygon);            Imgproc.polylines(img, matOfPointList, true,                               new Scalar(0, 0, 255), // 红色框                              1); // 线宽        }    }}

四、返回结果说明

JiaJiaOCR的核心返回结果包含两类关键信息：

1. 文本行坐标：返回文本行坐标，表示文本行的位置。

2. 识别的文字：包含文本内容、置信度等信息，支持多语言文本识别（具体语言支持取决于模型）。

五、适用场景

JiaJiaOCR可广泛应用于各类Java项目的OCR需求：

• 文档数字化：批量识别扫描件、PDF中的文字；

• 发票/证件识别：自动提取发票号码、证件信息；

• 图像内容审核：检测图片中的违规文字；

• 工业场景：识别产品标签、包装上的文字；

• 移动应用：Android/iOS平台的Java OCR集成。

六、如何获取

• GitHub仓库：https://github.com/jiangnanboy/JiaJiaOCR

• 版本更新：关注releases页面，并下载，获取最新功能和bug修复；

• 问题反馈：欢迎在Issues中提交使用问题或建议；

写在最后

JiaJiaOCR的目标是为Java开发者提供一个简单、高效、跨平台的OCR解决方案，让OCR集成不再是难题。无论你是个人开发者还是企业团队，都可以轻松接入，快速实现OCR功能。

如果你正在寻找Java OCR库，不妨试试JiaJiaOCR——纯Java实现，5分钟即可集成！