㈠ java 图像识别 数字图像处理 从一张JPG图片中识别出若干黑色小方块
你需要关注来的主要是这个类：java.awt.image.BufferedImage
可以查自阅相关的API。
java图像处理技术在《java核心技术8 下卷》中有比较详细的介绍。
相关技术要求和注意事项：RGB标准、ICC配置特性、
建议如果进行像素识别的话可以选取关键点的识别方式、而且确认像素是否符合要求使用RGB的范围识别而非精确识别。
至于具体的识别操作过程，需要你详细定义开始识别的位置标准(规定的或者识别图像获取)、边界标准、大小(识别块得SIZE)、分组(给识别块确定属性)等
㈡ Java也能做OCR！SpringBoot 整合 Tess4J 实现图片文字识别
分享一个SpringBoot整合Tess4j库实现图片文字识别的小案例。Tess4j库是基于Tesseract OCR引擎的Java接口，可识别图像中的文本。
引入Tess4j依赖到SpringBoot项目中。
在yml配置中，配置Tesseract训练数据的目录路径，推荐放置于独立位置，便于后续训练数据管理。
创建配置类，初始化Tesseract类，注入Spring管理中。
在service实现中，编写简单的代码逻辑，完成图片文字识别功能。
新增rest接口，支持上传图片文件测试效果。
使用ApiPost工具测试接口，设置正确的Header和参数，上传图片文件进行测试。
结果显示，识别效果较好，与图片内容基本一致。
相关资源包括Tesseract-ocr官方GitHub地址、安装下载链接、训练文件下载路径，以及案例代码的Git地址。
总结，SpringBoot整合Tess4j库实现图片文字识别非常简便，感兴趣的朋友可以自行尝试或扩展功能。
㈢ 除了python之外，你还应该来了解一下java的图像处理和人脸识别库：javacv
javacv技术栈究竟有何作用？
大家对于javacv充满好奇，恰巧博主对javacv有所研究，以下就来为各位介绍javacv的功能及其在各个领域的优势。
javacv不仅能处理图像，其强大的跨平台性和快速开发能力使其在Windows、Mac、Linux、树莓派嵌入式等多种平台上都能轻松应对图像处理、人脸检测识别、字符识别、音视频流媒体、树莓派（嵌入式）和深度学习等领域。
图像处理与识别
在图像处理与识别方面，javacv通过jni技术实现了opencv图像检测识别和tesseract字符识别的跨平台使用，无需再次封装。
其他方面，如矩阵计算和深度学习，了解不多，不再赘述。
音视频处理(ffmpeg)
在音视频处理方面，javacv支持ffmpeg的编解码、装封装等功能，两者并无太大差异。
嵌入式开发（树莓派等）：
许多人在树莓派等基于arm芯片的板子上使用javacv，通过外接摄像头或音频设备即可实现音视频上传、图像处理、图像识别等功能。
应用场景广泛，包括各种图像采集设备、机器人视觉、人脸打卡和小区门禁等领域。
音视频流媒体：
利用javacv的流媒体优势，可实现音视频采集、推流、编解码、装封装等操作。
深度学习：
deeplearn4j为主的java深度学习框架，在深度学习领域具有一定知名度。
人脸检测识别：
关于人脸检测识别的文章在网络上颇为常见，javacv官网的首页demo也展示了人脸检测的实例，其功能与opencv相当。
文字识别：
通过Tesseract-OCR可轻松实现字符库训练、字符识别。同时，javacv的流媒体属性和嵌入式开发特性也支持摄像头的字符识别和视频图像的字符识别等场景。
javacv技术栈的应用场景
很多人好奇，javacv在哪些应用场景下得到广泛应用？
javacv具备跨平台特性，可在Windows、Linux、macOS等服务器或客户端机器上运行，并在各种嵌入式板上也能良好工作。