可以调用opencv来进行识别
2. 如何用opencv实现 图像中的文字定位
1、注释中出现注重符“•”表示其所针对的代码行中出现的常量及其计算表达式在实际应用中应取自或依赖于预设的配置文件，因为这些定义都是根据当前应用场景得到的试验结果，为了程序能够适应不同的需求或拥有良好扩展特性，比较好的方式便是做到运行参数可配置。
2、“…”符号表示代码有某些细节被省略（代码来源于真实项目）
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.DataBufferByte;
import javax.imageio.ImageIO;
import org.opencv.core.CvException;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
1、注释中出现注重符“•”表示其所针对的代码行中出现的常量及其计算表达式在实际应用中应取自或依赖于预设的配置文件，因为这些定义都是根据当前应用场景得到的试验结果，为了程序能够适应不同的需求或拥有良好扩展特性，比较好的方式便是做到运行参数可配置。
2、“…”符号表示代码有某些细节被省略（代码来源于真实项目）import org.opencv.highgui.Highgui;import org.opencv.imgproc.*;import java.awt.image.BufferedImage;import java.awt.image.DataBufferByte;import javax.imageio.ImageIO;import org.opencv.core.CvException;import org.opencv.core.CvType;import org.opencv.core.Mat;
3. 如何提取图像使用OpenCV的或OCR文字的tesseract
抛砖引玉，仅供参考。 1，准备工作：对需要提取的文字特征作统计，建立特征向量。 （1）建议可以采取的特征包括：黑白像素比例，霍夫曼线变化的统计量（因为文字中的笔画多数横平竖直）长宽比，如果文字大小固定，还可面积。 （2）根据以上统计特征建立支持向量机（SVM） 2，图像处理 （1）先对图像与处理，调整对比度亮度，腐蚀膨胀，二值化。让文字和背景区分开来。同时尽量让文字和文字分开。倾斜校正 （2）用opencv提取轮廓，然后计算包围轮廓的矩形。 （3）逐个计算矩形内的特征向量 （4）利用支持向量机进行分类处理 （5）需要考虑文字间有粘连的状况，对于特别长的矩形，需要适当切断后重复分类。