⑴ java 圖像識別 數字圖像處理 從一張JPG圖片中識別出若干黑色小方塊
你需要關注的主要是這個類：java.awt.image.BufferedImage
可以查閱相關的API。
java圖像處理技術在《java核心技術8 下卷》中有比較詳細的介紹。
相關技術要求和注意事項：RGB標准、ICC配置特性、
建議如果進行像素識別的話可以選取關鍵點的識別方式、而且確認像素是否符合要求使用RGB的范圍識別而非精確識別。
至於具體的識別操作過程，需要你詳細定義開始識別的位置標准(規定的或者識別圖像獲取)、邊界標准、大小(識別塊得SIZE)、分組(給識別塊確定屬性)等
⑵ java怎麼識別圖片里的數字
工程比較大，要做圖片處理，處理成黑白，還要識別數字區，取出數字區還要做數字識別，工程浩大
⑶ Java如何將簡單的圖片轉化為數字
通過BufferedImage bi = ImageIO.read(new File("路徑"));讀取路徑
再通過文件源，以及坐標獲取RGB值
public static int[] getRGB(BufferedImage image, int x, int y) {
int[] rgb = null;
if (image != null && x < image.getWidth() && y < image.getHeight()) {
rgb = new int[3];
int pixel = image.getRGB(x, y);
rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;
rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;
rgb[2] = (pixel & 0xff);
}
return rgb;
}
注
image 源圖像。
x 圖像上指定像素位置的 x 坐標。
y 圖像上指定像素位置的 y 坐標。
（要定位25次,慢慢來吧）
黑色的rgb是0,0,0 ,白色的rgb 255, 251, 240(建議用photoshop或者其他軟體，先獲取這樣比較精確)，然後再進行邏輯判斷就Ok了。
主要包
import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
⑷ java怎麼實現驗證碼識別
圖片驗證碼是什麼
圖片驗證碼，這個大家應該都見過。最普遍的圖片驗證碼就是一張圖片上面有4-6個歪歪扭扭的數字字母，圖片還有點看不清楚，但是基本可以肉眼識別出上面的數字字母。那為什麼要有這個東東呢？
其實驗證碼的出現為了區分人與機器。對於歪歪妞妞還有點看不清的數字字母圖片，由於人腦的特殊構造，是可以完全無障礙識別的，但是想讓奇跡識別出這些字母數字，就會出現識別錯誤。那為什麼要區別人與機器呢？假如一個一個系統沒有驗證碼，我知道了你的用戶名，並且知道你的登錄密碼是8位的數字，那我完全可以寫個腳本程序窮舉出所有的8位數組合，挨個去嘗試登錄，這個過程對於人來說可能耗時耗力，但是對於程序來說，so easy。所以驗證碼的出現就會阻止程序進行這樣的窮舉登錄。
隨著技術的發展，現在很多的驗證碼系統都可以通過圖像處理、機器學習深度學習等方式進行攻破，圖片驗證碼已經不再安全，即使是非常有名的12306驗證碼，也已經被利用深度學習達到了很高的識別精度。所以也出現了手機驗證碼、拖動滑塊圖片到指定位置的驗證碼等各種驗證碼。
⑸ 怎麼用java實現圖片裡面的數字識別
圖片是由點組成（或者是別的方法），記錄點的位置、顏色，控制點就行了。至於ocr，有難度，首先要製作文字的變化范圍及整個字各部分的聯系，這還是簡單的。然後，圖像分解就行了。額，我不會編程，稍微會點c++，所以這個回答就是假設如果我做這種程序的思路。
⑹ 用Java做一個驗證碼識別的程序，要識別的驗證碼：http://group.bj.chinamobi
驗證碼識別，費力效果差，除非非常簡單的圖片，否則極難識別，而且驗證碼圖片的代碼，人家只需要稍微弄復雜點，識別的復雜度直線上升，成功率直線下降。像hotmail, google, yahoo那種就直接放棄， 不過像這種簡單的，你可以試試，用模式匹配： 例如單個數字大小是16 * 16像素， 那就劃分成16*16塊，每個塊1個像素，編號，特徵就是a[0][0] - 白， a[0][1] - 白, a[0][2]黑……這種，存下來，把要識別的圖片上的數字，也這樣處理，然後跟保存下來的特徵碼進行匹配就行了，看看有多少是一樣的，超過50%就可以認為找到了，或者把閾值設更低點 難點在於要識別的圖片上面有干擾點，要排除，以你給出的圖片來說，可以這樣： 1. 先統一黑白：如果一個像素跟白色很接近，就認為是白色，否則認為是黑色。（如果底色是隨機的，那就把區域色塊最大的認為是白色，其他的黑色) 2. 每個像素周圍有8個像素，計算出這個區域內的平均灰度，例如這9個點中超過4個是黑色，那就認為這個像素是黑色
⑺ 用JAVA編寫一個程序識別圖片上的文字
這種想法太瘋狂了。。目前能實現辨別圖片里的數字是正常的，辨別英文也有點難度，中文就更難了。。辨別圖像裡面的文字數字，不是想像的那麼簡單的，要從像素著手的，比較特定區域的像素，然後程序做出判斷，程序實現起來還是比較復雜的
⑻ java如何識別圖片里的數字
這是深度學習領域了,三兩句話講不完，我就講個方向
做個卷積神經網路訓練模型
用訓練好的模型做預測
用java的話你研究下deeplearn4j