OpenCV et Tesseract peuvent être associés à l’intelligence artificielle en raison de leur implication dans des tâches qui relèvent souvent de l’IA, telles que la vision par ordinateur et la reconnaissance de texte. Pour automatiser la résolution des CAPTCHA d’image à l’aide de Java, vous aurez généralement besoin de plusieurs dépendances pour des tâches telles que le traitement d’image, l’apprentissage automatique et éventuellement la vision par ordinateur.
OuvrirCV: Une bibliothèque puissante pour la vision par ordinateur et le traitement d’images. Vous pouvez utiliser les liaisons Java pour OpenCV.
Tesseract ROC: Tesseract OCR est une bibliothèque de reconnaissance optique de caractères qui extrait le texte des images.
OpenCV (Bibliothèque de vision par ordinateur open source)
- Catégorie: Boîte à outils IA pour la vision par ordinateur et le traitement d’images.
- But: Fournit des outils complets de traitement d’images et de vidéos, essentiels pour de nombreuses applications d’IA.
- Capacités: Comprend la transformation d’image, le filtrage, la détection de fonctionnalités, la détection d’objets et la prise en charge de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond.
- Usage: Couramment utilisé dans les projets d’IA pour des tâches telles que la détection d’objets, la reconnaissance faciale et la classification d’images.
Tesseract
- Catégorie: Boîte à outils IA pour la reconnaissance optique de caractères (OCR)
- But: convertit les images de texte en texte lisible par machine à l’aide de techniques d’apprentissage automatique.
- Capacités: Reconnaît et extrait le texte des images, prenant en charge plusieurs langues et polices.
- Usage: Utilisé dans les projets d’IA pour des tâches telles que la numérisation de documents, l’extraction de données à partir de documents numérisés et l’intégration de la reconnaissance de texte dans des applications.
Étape 1 : Configurer les dépendances
Tout d’abord, ajoutez les dépendances nécessaires à votre fichier pom.xml :
Étape 2 : Écrivez le code Java
Créez une classe Java pour prétraiter l’image CAPTCHA et extraire le texte à l’aide de Tesseract.
Étape 3 : Configurer les données Tesseract
Vous devez créer vos fichiers de données Tesseract et les placer dans un répertoire de projet (par exemple, tessdata). mais vous avez besoin au moins du fichier de données pour la langue utilisée dans le CAPTCHA. Tesseract utilise des fichiers de données entraînés (souvent appelés « données linguistiques » ou « Tessdata ») pour reconnaître du texte dans différentes langues.
Par exemple, vous n’avez besoin du fichier de données rédigé en anglais que si votre CAPTCHA contient du texte en anglais. S’il contient du texte dans une autre langue, vous aurez besoin du fichier de données entraînées correspondant.
Étape 4 : Exécutez le code
Assurez-vous d’avoir une image CAPTCHA dans le répertoire de votre projet (par exemple, captcha//captcha.png) et ajustez les chemins dans le code en conséquence.
Ensuite, exécutez la classe CaptchaSolver.
Sortie finale de la console du texte de l’image extraite
Explication
- Prétraitement des images:
- Chargez l’image en mode niveaux de gris.
- Appliquez un seuil binaire pour convertir l’image en noir et blanc.
- Enregistrez l’image prétraitée sur le disque.
- Extraction de texte avec Tesseract:
- Initialisez Tesseract et pointez-le vers le répertoire tessdata.
- Traitez l’image prétraitée avec Tesseract pour extraire le texte.
En exécutant ce code, vous devriez pouvoir automatiser la résolution de CAPTCHA d’images simples. Ajustez les étapes de prétraitement si nécessaire pour les CAPTCHA plus complexes.
Résumé
Faire référence à OpenCV et Tesseract en tant que composants d’une « boîte à outils d’IA » reflète avec précision leurs rôles dans l’activation et l’amélioration des applications d’IA, en particulier dans les domaines de la vision par ordinateur et de la reconnaissance de texte. Ce sont des outils essentiels pour la mise en œuvre de solutions basées sur l’IA, ce qui en fait des parties intégrantes de l’écosystème de développement de l’IA.
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