画像から文字列への手書き認識

Question

私はEncogを使用しており、ocrサンプルを実行しました。それはうまく動作します。しかし、画像ファイル（png、jpg、...）をパラメータとして渡したいと思います。このイメージには、認識されるテキストが含まれています。次に、システムは "同じ"テキストの文字列を返すべきです。

誰かがすでに似たようなことをしていますか？どうすればいいですか？

ありがとうございます！

Answer 1

ステップ1：GUIでファイル入力を作成し、ユーザーからの

JFileChooser fc; 
JButton b, b1; 
JTextField tf; 
FileInputStream in; 
Socket s; 
DataOutputStream dout; 
DataInputStream din; 
int i; 

public void actionPerformed(ActionEvent e) { 
try { 
    if (e.getSource() == b) { 
     int x = fc.showOpenDialog(null); 
     if (x == JFileChooser.APPROVE_OPTION) { 
      fileToBeSent = fc.getSelectedFile(); 
      tf.setText(f1.getAbsolutePath()); 
      b1.setEnabled(true); 
     } else { 
      fileToBeSent = null; 
      tf.setText(null;); 
      b1.setEnabled(false); 
     } 
    } 
    if (e.getSource() == b1) { 
     send(); 
    } 
} catch (Exception ex) { 
} 
} 

public void copy() throws IOException { 
    File f1 = fc.getSelectedFile(); 
    tf.setText(f1.getAbsolutePath()); 
    in = new FileInputStream(f1.getAbsolutePath()); 
    while ((i = in.read()) != -1) { 
     System.out.print(i); 
    } 
} 

public void send() throws IOException { 
    dout.write(i); 
    dout.flush(); 

} 

ステップ2ファイルを取る：ダウンサンプルをそれ

private void processNetwork() throws IOException { 
    System.out.println("Downsampling images..."); 

    for (final ImagePair pair : this.imageList) { 
     final MLData ideal = new BasicMLData(this.outputCount); 
     final int idx = pair.getIdentity(); 
     for (int i = 0; i < this.outputCount; i++) { 
      if (i == idx) { 
       ideal.setData(i, 1); 
      } else { 
       ideal.setData(i, -1); 
      } 
     } 

     final Image img = ImageIO.read(fc.getFile()); 
     final ImageMLData data = new ImageMLData(img); 
     this.training.add(data, ideal); 
    } 

    final String strHidden1 = getArg("hidden1"); 
    final String strHidden2 = getArg("hidden2"); 

    this.training.downsample(this.downsampleHeight, this.downsampleWidth); 

    final int hidden1 = Integer.parseInt(strHidden1); 
    final int hidden2 = Integer.parseInt(strHidden2); 

    this.network = EncogUtility.simpleFeedForward(this.training 
      .getInputSize(), hidden1, hidden2, 
      this.training.getIdealSize(), true); 
    System.out.println("Created network: " + this.network.toString()); 
} 

ステップ3：トレーニングセットでトレーニングを開始します

private void processTrain() throws IOException { 
    final String strMode = getArg("mode"); 
    final String strMinutes = getArg("minutes"); 
    final String strStrategyError = getArg("strategyerror"); 
    final String strStrategyCycles = getArg("strategycycles"); 

    System.out.println("Training Beginning... Output patterns=" 
      + this.outputCount); 

    final double strategyError = Double.parseDouble(strStrategyError); 
    final int strategyCycles = Integer.parseInt(strStrategyCycles); 

    final ResilientPropagation train = new ResilientPropagation(this.network, this.training); 
    train.addStrategy(new ResetStrategy(strategyError, strategyCycles)); 

    if (strMode.equalsIgnoreCase("gui")) { 
     TrainingDialog.trainDialog(train, this.network, this.training); 
    } else { 
     final int minutes = Integer.parseInt(strMinutes); 
     EncogUtility.trainConsole(train, this.network, this.training, 
       minutes); 
    } 
    System.out.println("Training Stopped..."); 
} 

ステップ4：ニューラルネットワークにサンプリングされたファイルをダウン与える

public void processWhatIs() throws IOException { 
    final String filename = getArg("image"); 
    final File file = new File(filename); 
    final Image img = ImageIO.read(file); 
    final ImageMLData input = new ImageMLData(img); 
    input.downsample(this.downsample, false, this.downsampleHeight, 
      this.downsampleWidth, 1, -1); 
    final int winner = this.network.winner(input); 
    System.out.println("What is: " + filename + ", it seems to be: " 
      + this.neuron2identity.get(winner)); 
} 

ステップ5：