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：
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要么调用外部exe可执行文件，增加部署复杂度；
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要么依赖特定平台的dll动态链接库，跨平台兼容性差；
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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
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纯Java实现：原生Java代码编写，易于Java开发者使用；
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跨平台支持：兼容Windows和Linux x86环境，一次开发，多处运行；
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低门槛集成：仅需引入jar包和少量依赖，即可快速接入项目；
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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；
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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
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JDK 8及以上版本；
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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：
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文本行坐标：返回文本行坐标，表示文本行的位置。
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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：
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文档数字化：批量识别扫描件、PDF中的文字；
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发票/证件识别：自动提取发票号码、证件信息；
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图像内容审核：检测图片中的违规文字；
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工业场景：识别产品标签、包装上的文字；
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移动应用：Android/iOS平台的Java OCR集成。
六、如何获取
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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！