{"id":309779,"date":"2020-09-11T09:00:32","date_gmt":"2020-09-11T09:00:32","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=309779"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=309779","title":{"rendered":"\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e tesseract \u043d\u0430 Kotlin"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/funcorp\/blog\/518340\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ab\/1v\/kz\/ab1vkz0f9_z7puuxqrfbg4ldwgi.png\">  <\/p>\n<p>\u041d\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0435\u043a\u0440\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e Python \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b \u043f\u0435\u0440\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432 ML \u0438 Data Science. \u0410 \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b? \u041d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f?<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435. <\/p>\n<p><a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<p>\u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f tesseract. \u0412 Python \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0433\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f OpenCV. \u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 C++ \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0445 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432 jvm \u0438, \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u0430 Kotlin.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<blockquote><p>\u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043e Kotlin. \u0423 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f <a href=\"https:\/\/kotlinlang.org\/docs\/reference\/data-science-overview.html\">Data Science<\/a>. \u0412 \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 jvm \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u00ab\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 Python \u043d\u0430 jvm\u00bb. \u0410 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0435\u0449\u0451 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c <a href=\"https:\/\/github.com\/JetBrains\/kotlin-spark-api\">\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/a> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Kotlin \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 Apache Spark.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c tesseract. \u0415\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443, \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/tesseract-ocr\/tesseract\/wiki\">wiki<\/a>. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e tesseract \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">tesseract input_file.jpg stdout -l eng --tessdata-dir \/usr\/local\/share\/tessdata\/<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0413\u0434\u0435 &#8212;tessdata-dir \u2014 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 tesseract (\/usr\/local\/share\/tessdata\/ \u0432 macos). \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0439 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432 stdout \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c tesseract \u0432 jvm \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">implementation(&quot;net.sourceforge.tess4j:tess4j:4.5.3&quot;)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<blockquote><p>\u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c \u0441 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 jvm, \u0435\u0441\u0442\u044c \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0432\u0441\u0451 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c. \u041f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f Java 13+. \u0415\u0451 \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 sdkman. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c Intellij IDEA, \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u0438 Community version. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 IDE (new project -&gt; Kotlin, gradle Kotlin) \u0438\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u043b\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 <a href=\"https:\/\/github.com\/evgzakharov\/kotlin_tesseract.git\">github<\/a>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0442\u043a\u0443 start. <\/p><\/blockquote>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a tesseract \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c. \u0412\u044b\u0437\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: <\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\"> val api = Tesseract()  api.setDatapath(&quot;\/usr\/local\/share\/tessdata\/&quot;)  api.setLanguage(&quot;eng&quot;)   val image = ImageIO.read(File(&quot;input_file.jpg&quot;))  val result: String = api.doOCR(image)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438. \u041d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c, \u043d\u0430 macos \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0435\u0449\u0451 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e <code>jna.library.path<\/code>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e dylib-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 tesseract. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">val libPath = &quot;\/usr\/local\/lib&quot; val libTess = File(libPath, &quot;libtesseract.dylib&quot;) if (libTess.exists()) {     val jnaLibPath = System.getProperty(&quot;jna.library.path&quot;)     if (jnaLibPath == null) {         System.setProperty(&quot;jna.library.path&quot;, libPath)     } else {         System.setProperty(&quot;jna.library.path&quot;, libPath + File.pathSeparator + jnaLibPath)     } }<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0443 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0451\u043c \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 OpenCV. \u0412 Python \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0432 pip. \u0412 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0438 <a href=\"https:\/\/opencv-java-tutorials.readthedocs.io\/en\/latest\/01-installing-opencv-for-java.html#\">OpenCV \u043f\u043e\u0434 java<\/a> \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0451 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0414\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 jvm-\u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u0435\u043d. \u0427\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0442\u043e \u043b\u0438\u0431\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0438\u0445 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 (\u043a\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, djl-pytorch), \u043b\u0438\u0431\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b. \u041a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0434\u043b\u044f OpenCV \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f <a href=\"https:\/\/github.com\/openpnp\/opencv\">\u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">implementation(&quot;org.openpnp:opencv:4.3.0-2&quot;)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 OpenCV \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">nu.pattern.OpenCV.loadLocally()<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. \u041a\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442: <\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\"> Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b\u0438 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f OpenCV \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 Mat, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441-\u043e\u0431\u0451\u0440\u0442\u043a\u0443 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 OpenCV \u0432 jvm, \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 BufferedImage. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0430\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 Mat \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f Python \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c <code>imread<\/code>:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">val mat = Imgcodecs.imread(&quot;input.jpg&quot;)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 OpenCV \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438. \u041d\u043e \u0434\u043b\u044f Java \u043e\u0431\u0449\u0435\u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044b\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f BufferedImage, \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d pipeline \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0441 \u0447\u0435\u043c \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 BufferedImage \u0432 Mat:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">val image: BufferedImage = ... val pixels = (image.raster.dataBuffer as DataBufferByte).data val mat = Mat(image.height, image.width, CvType.CV_8UC3)             .apply { put(0, 0, pixels) }<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0418 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 Mat \u0432 BufferedImage:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">val mat = ... var type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY if (mat.channels() &gt; 1) {     type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR } val bufferSize = mat.channels() * mat.cols() * mat.rows() val b = ByteArray(bufferSize) mat[0, 0, b] \/\/ get all the pixels val image = BufferedImage(mat.cols(), mat.rows(), type) val targetPixels = (image.raster.dataBuffer as DataBufferByte).data System.arraycopy(b, 0, targetPixels, 0, b.size)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 tesseract \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435 <code>doOCR<\/code> \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0444\u0430\u0439\u043b, \u0442\u0430\u043a \u0438 BufferedImage. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0432\u044b\u0448\u0435\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e OpenCV, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Mat \u0432 Bufferedimage \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 tesseract.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/i7\/f7\/yv\/i7f7yvw1aldvuqsw6rncki_swvm.jpeg\"><\/div>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u0418 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 <code>doOCR<\/code> \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <code>getWords<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0435\u0449\u0451 confidence (score \u0432 Python-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435) \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">val image = ImageIO.read(URL(&quot;http:\/\/img.ifcdn.com\/images\/b313c1f095336b6d681f75888f8932fc8a531eacd4bc436e4d4aeff7b599b600_1.jpg&quot;)) val result = api.getWords(preparedImage, ITessAPI.TessPageIteratorLevel.RIL_WORD)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0439 \u00ab\u043c\u0443\u0441\u043e\u0440\u00bb:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">[ie, [Confidence: 2.014679 Bounding box: 100 0 13 14], bad [Confidence: 61.585358 Bounding box: 202 0 11 14], oy [Confidence: 24.619446 Bounding box: 21 68 18 22], ' [Confidence: 4.998787 Bounding box: 185 40 11 18], | [Confidence: 60.889648 Bounding box: 315 62 4 14], ae. [Confidence: 27.592728 Bounding box: 0 129 320 126], c [Confidence: 0.000000 Bounding box: 74 301 3 2], ai [Confidence: 24.988930 Bounding box: 133 283 41 11], ee [Confidence: 27.483231 Bounding box: 186 283 126 41]]<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0431\u0435\u043b\u044b\u0439, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c threshold \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">\/\/ convert to gray Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY) \/\/ text -&gt; white, other -&gt; black Imgproc.threshold(mat, mat, 244.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY) \/\/ inverse  Core.bitwise_not(mat, mat)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 (\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <code>Imgcodecs.imwrite(&quot;output.jpg&quot;, mat)<\/code> )<\/p>\n<p>  <\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/hv\/mb\/kr\/hvmbkrucjxx195exlifas4e1fdo.jpeg\"><\/div>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 <code>getWords<\/code>, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">[WHEN [Confidence: 94.933418 Bounding box: 48 251 52 14], SHE [Confidence: 95.249252 Bounding box: 109 251 34 15], CATCHES [Confidence: 95.973259 Bounding box: 151 251 80 15], YOU [Confidence: 96.446579 Bounding box: 238 251 33 15], CHEATING [Confidence: 96.458656 Bounding box: 117 278 86 15]]<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0432\u0435\u0441\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043b\u0441\u044f. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"kotlin\">import net.sourceforge.tess4j.ITessAPI import net.sourceforge.tess4j.Tesseract import nu.pattern.OpenCV import org.opencv.core.Core import org.opencv.core.CvType import org.opencv.core.Mat import org.opencv.imgproc.Imgproc import java.awt.image.BufferedImage import java.awt.image.DataBufferByte import java.io.File import java.net.URL import javax.imageio.ImageIO  fun main() {     setupOpenCV()     setupTesseract()      val image = ImageIO.read(URL(&quot;http:\/\/img.ifcdn.com\/images\/b313c1f095336b6d681f75888f8932fc8a531eacd4bc436e4d4aeff7b599b600_1.jpg&quot;))     val mat = image.toMat()      Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)     Imgproc.threshold(mat, mat, 244.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY)     Core.bitwise_not(mat, mat)      val preparedImage = mat.toBufferedImage()      val api = Tesseract()     api.setDatapath(&quot;\/usr\/local\/share\/tessdata\/&quot;)     api.setLanguage(&quot;eng&quot;)      val result = api.getWords(preparedImage, ITessAPI.TessPageIteratorLevel.RIL_WORD)     println(result) }  private fun setupTesseract() {     val libPath = &quot;\/usr\/local\/lib&quot;     val libTess = File(libPath, &quot;libtesseract.dylib&quot;)     if (libTess.exists()) {         val jnaLibPath = System.getProperty(&quot;jna.library.path&quot;)         if (jnaLibPath == null) {             System.setProperty(&quot;jna.library.path&quot;, libPath)         } else {             System.setProperty(&quot;jna.library.path&quot;, libPath + File.pathSeparator + jnaLibPath)         }     } }  private fun setupOpenCV() {     OpenCV.loadLocally() }  private fun BufferedImage.toMat(): Mat {     val pixels = (raster.dataBuffer as DataBufferByte).data     return Mat(height, width, CvType.CV_8UC3)         .apply { put(0, 0, pixels) } }  private fun Mat.toBufferedImage(): BufferedImage {     var type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY     if (channels() &gt; 1) {         type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR     }     val bufferSize = channels() * cols() * rows()     val b = ByteArray(bufferSize)     this[0, 0, b] \/\/ get all the pixels     val image = BufferedImage(cols(), rows(), type)     val targetPixels = (image.raster.dataBuffer as DataBufferByte).data     System.arraycopy(b, 0, targetPixels, 0, b.size)     return image }<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0441 Python-\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0435\u0439, \u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f. \u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c\u043e\u0439 (\u0437\u0430 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442, \u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 Mat \u0438 BufferedImage). <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e Python \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0431\u0435\u0441\u0448\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 OpenCV \u0438 tesseract. \u042d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 Python \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u043c\u0438 \u0436\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 jvm-\u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u042d\u0442\u043e \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0442\u0438\u043f\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435\u043c \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0434 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442, \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c, \u043e\u043d \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 jvm \u0438 Kotlin \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0438\u0447\u0443\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>Python \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0431\u0435c\u0441\u043f\u043e\u0440\u043d\u043e, \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440 \u0432 ML. \u0418 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0451\u043c. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. \u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 Python, \u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0448\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435. \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0438 \u043d\u0430\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u043a \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/djl.ai\/\">djl.ai<\/a> \u2014 Deep Learning \u043d\u0430 jvm, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 pytorch \u0438 tensorflow<br \/>  <a href=\"https:\/\/deeplearning4j.org\/\">deeplearning4j.org<\/a> \u2014 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430 tensorflow \u0438 keras<br \/>  <a href=\"https:\/\/kotlinlang.org\/docs\/reference\/data-science-overview.html\">kotlinlang.org\/docs\/reference\/data-science-overview<\/a> \u2014 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u043f\u043e Data Science \u043d\u0430 Kotlin (\u0438 Java)<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/evgzakharov\/kotlin_tesseract\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/funcorp\/blog\/518340\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/funcorp\/blog\/518340\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/funcorp\/blog\/518340\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ab\/1v\/kz\/ab1vkz0f9_z7puuxqrfbg4ldwgi.png\">  <\/p>\n<p>\u041d\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0435\u043a\u0440\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e Python \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b \u043f\u0435\u0440\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432 ML \u0438 Data Science. \u0410 \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b? \u041d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f?<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435. <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-309779","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/309779","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=309779"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/309779\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=309779"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=309779"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=309779"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}