快速入門開發實現訂單類圖片識別結果抽象解析

System.load(PropertieUtil.getPropertie("這裡是dll或so的完整路徑");

/**
     * 利用標準差篩選
     * @param values
     * @return
     */
    private static double[] calcBestCornList(double[] values) {
        // 計算標準差
        StandardDeviation variance = new StandardDeviation();
        double evaluate = variance.evaluate(values);
        Mean mean = new Mean();
        double meanValue = mean.evaluate(values);
        double biggerValue = meanValue + CHOOSE_POWER * evaluate;
        double smallerValue = meanValue - CHOOSE_POWER * evaluate;
        List<Double> selected = Lists.newArrayList();
        for (double value : values) {
            if (value >= smallerValue && value <= biggerValue) {
                selected.add(value);
            }
        }
        double[] selectedValue = new double[selected.size()];
        for (int i = 0; i < selected.size(); i++) {
            selectedValue[i] = selected.get(i);
        }
        logger.info("佔比:{}%，篩選後角度陣列：{}", (selectedValue.length / (float)values.length) * 100F, selected);
        return selectedValue;
    }

/**
     * 矯正圖片，通過霍夫變換矯正
     * @param oldImg 原始圖片
     * @param rotateParam 旋轉引數
     * @return
     */
    public static String rotateHoughLines(File oldFile, String oldImg, RotateParam rotateParam, String cid, String bankCode) throws Exception {
        Mat src= Imgcodecs.imread(oldFile.getAbsolutePath());
        //讀取影象到矩陣中
        if(src.empty()){
            throw new Exception("no file " + oldFile.getAbsolutePath());
        }
        // 用於計算的圖片矩陣
        Mat mathImg = src.clone();
        // 灰度化
        Imgproc.cvtColor(src, mathImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        logger.info("二值化完成");
        // 獲取輪廓
        Imgproc.Canny(src, mathImg, rotateParam.getCvtThreshould1(), rotateParam.getCvtThreshould2());
        logger.info("輪廓完成");
        // 霍夫變換獲取角度，詳細程式碼略
        double corn = houghLines(mathImg, rotateParam, cid);
        logger.info("霍夫變換完成，角度：{}", corn);
        if(corn == 0) {
            return oldImg;
        }
        return rotateOpenv(oldFile, corn, cid, bankCode);
    }

// 按照最左上角的x座標排序
        OcrWordInfo[] sortL = NoTableParseResult.ParseUtil.bubbleSortX(ocrResponse.getPrism_wordsInfo(), false);
        NoTableParseResult ntpr = new NoTableParseResult(param);
        ntpr.setHeight(converImg.height());
        ntpr.setWight(converImg.width());
        for (int i = 0; i < sortL.length; i++) {
            // 當前要比較的資料
            OcrWordInfo ocrWordInfo = sortL[i];
            // 處理當前列資料
            ntpr.getUtil().testCurColData(ocrWordInfo);
        }
        // 處理最後一列
        ntpr.lastCol();
        /**
         * 判斷是否為下一列，並處理
         * @param ocrWordInfo
         * @return
         */
        public void testCurColData(OcrWordInfo ocrWordInfo) {
            // 遍歷當前列已存在的所有資料
            int size = this.test.getCol().size();
            if(size == 0) {
                this.test.addCol(ocrWordInfo);
                return;
            }
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                OcrWordInfo temp = this.test.getCol().get(i);
                // 最右邊的資料
                int x1 = temp.getPos().get(1).getX();
                int x2 = temp.getPos().get(2).getX();
                // 當前資料最左邊
                int xx0 = ocrWordInfo.getPos().get(0).getX();
                int xx3 = ocrWordInfo.getPos().get(3).getX();
                int threholdx = this.test.param == null ? 0 : this.test.param.getCoverColXThrehold();
                if(xx0 >= (x1 - threholdx) && xx0 >= (x2 - threholdx) && xx3 >= (x1 - threholdx) && xx3 >= (x2 - threholdx)) {
                    // 當前資料在右邊，說明換列了!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
                    this.test.colAdd();
                    this.test.addCol(ocrWordInfo);
                    return;
                } else {
                    // 判斷是否覆蓋座標
                    int y0 = temp.getPos().get(0).getY();
                    int y3 = temp.getPos().get(3).getY();
                    int yy0 = ocrWordInfo.getPos().get(0).getY();
                    int yy3 = ocrWordInfo.getPos().get(3).getY();
                    int threhold = (int)Math.round((y3 - y0) * (this.test.param == null ? 0.25 : this.test.param.getCoverThrehold()));
                    if(!(yy3 <= (y0 + threhold) || yy0 >= (y3 - threhold))) {
                        // 當前列表資料重疊，說明換列了!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
                        this.test.colAdd();
                        this.test.addCol(ocrWordInfo);
                        return;
                    }
                }
            }
            // 執行到這說明沒覆蓋
            this.test.addCol(ocrWordInfo);
        }