Ни для кого не секрет, что Python прочно занял первенство в ML и Data Science. А что если посмотреть на другие языки и платформы? Насколько в них удобно делать аналогичные решения?

К примеру, распознавание текста на картинке.

Среди текущих решений одним из наиболее распространённым инструментом является tesseract. В Python для него существует удобная библиотека, а для первоначальной обработки изображений, как правило, используется OpenCV. Для обоих этих инструментов есть исходные C++ библиотеки, поэтому их также возможно вызывать и из других экосистем. Попробуем это сделать в jvm и, в частности, на Kotlin.

Несколько слов о Kotlin. У него есть много удобных вещей для Data Science. В совокупности с экосистемой jvm получается «статически типизированный Python на jvm». А не так давно ещё появилась возможность использовать Kotlin вместе с Apache Spark.

Первым делом установим tesseract. Его нужно установить отдельно на систему, согласно описанию из wiki. После установки можно проверить, что tesseract работает следующим образом:

tesseract input_file.jpg stdout -l eng --tessdata-dir /usr/local/share/tessdata/

Где --tessdata-dir — путь до файлов tesseract (/usr/local/share/tessdata/ в macos). В случае успешной установки в stdout будет выведен распознанные текст.

После этого можно подключить tesseract в jvm и сравнить результат работы с нативным вызовом. Для этого подключим библиотеку:

implementation("net.sourceforge.tess4j:tess4j:4.5.3")

Для тех, кто не очень хорошо знаком с экосистемой jvm, есть лёгкий способ быстро себе всё настроить. Понадобится только установленная Java 13+. Её проще всего поставить через sdkman. Далее для удобства можно скачать Intellij IDEA, подойдёт и Community version. Основу проекта можно создать из IDE (new project -> Kotlin, gradle Kotlin) или можно клонировать репозиторий github, в котором перейти на ветку start.

После подключения библиотеки доступ к tesseract становится простым. Вызов той же команды из примера выше будет выглядеть следующим образом:

 val api = Tesseract()
 api.setDatapath("/usr/local/share/tessdata/")
 api.setLanguage("eng")

 val image = ImageIO.read(File("input_file.jpg"))
 val result: String = api.doOCR(image)

Как видно, практически все команды совпадают с используемыми в вызове из командной строки. Но, как минимум, на macos нужно ещё дополнительно настроить системную переменную jna.library.path, в которую нужно добавить путь до dylib-библиотеки tesseract.

val libPath = "/usr/local/lib"
val libTess = File(libPath, "libtesseract.dylib")
if (libTess.exists()) {
    val jnaLibPath = System.getProperty("jna.library.path")
    if (jnaLibPath == null) {
        System.setProperty("jna.library.path", libPath)
    } else {
        System.setProperty("jna.library.path", libPath + File.pathSeparator + jnaLibPath)
    }
}

После всех настроек можно попробовать запустить распознавание для того же файла и результат должен полностью соответствовать вызову из командной строки.

Перейдём теперь к обработке изображений с OpenCV. В Python для работы с ней не требуется ставить каких-либо дополнительных инструментов, кроме пакета в pip. В описании OpenCV под java указан порядок установки, когда всё ставится отдельно. Для самой jvm-экосистемы подход, когда требуются установки каких-либо нативных библиотек, не совсем привычен. Чаще всего если зависимости требуется какие-либо дополнительные библиотеки, то либо она сама их скачивает (как, например, djl-pytorch), либо при подключении через систему сборки внутри себя уже содержит библиотеки под различные операционные системы. К счастью, для OpenCV есть такая сборка, которой и воспользуемся:

implementation("org.openpnp:opencv:4.3.0-2")

Перед началом работы с OpenCV потребуется подгрузить нативные библиотеки через:

nu.pattern.OpenCV.loadLocally()

После чего можно использовать все доступные инструменты. Как, например, конвертация изображения в чёрно-белый цвет:

 Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)

Как вы уже обратили внимание, аргументом для OpenCV выступает Mat, который представляет из себя основной класс-обёртку вокруг изображения в OpenCV в jvm, похожий на привычный BufferedImage.

Сам экземпляр Mat можно получить привычным для Python кода вызовом imread:

val mat = Imgcodecs.imread("input.jpg")

В таком виде экземпляр можно дальше передавать в OpenCV и проделывать с ним различные манипуляции. Но для Java общепринятым является BufferedImage, вокруг которого, как правило, уже может быть выстроен pipeline загрузки и обработки изображения. В связи с чем возникает необходимость конвертации BufferedImage в Mat:

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) }

И обратной конвертации Mat в BufferedImage:

val mat = ...
var type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY
if (mat.channels() > 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)

В частности, тот же tesseract в методе doOCR поддерживает как файл, так и BufferedImage. Используя вышеописанные преобразования, можно вначале обработать изображения с помощью OpenCV, преобразовать Mat в Bufferedimage и передать подготовленное изображение на вход tesseract.

Попробуем теперь на практике собрать рабочий вариант приложения, который сможет найти текст на следующей картинке:

Для начала проверим результат нахождения текста на изображении без обработки. И вместо метода doOCR будем использовать getWords, чтобы получить ещё confidence (score в Python-библиотеке) для каждого найденного слова:

val image = ImageIO.read(URL("http://img.ifcdn.com/images/b313c1f095336b6d681f75888f8932fc8a531eacd4bc436e4d4aeff7b599b600_1.jpg"))
val result = api.getWords(preparedImage, ITessAPI.TessPageIteratorLevel.RIL_WORD)

В результате будет найден только разный «мусор»:

[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]]

Если внимательней посмотреть на изображение, то можно увидеть, что шрифт для текста белый, а значит, можно попробовать использовать threshold вместе с последующей инверсией, чтобы оставить текст только на картинке:

Пробуем следующие преобразования:

// convert to gray
Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)
// text -> white, other -> black
Imgproc.threshold(mat, mat, 244.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY)
// inverse 
Core.bitwise_not(mat, mat)

После них посмотрим на картинку в результате (которую можно сохранить в файл через Imgcodecs.imwrite("output.jpg", mat) )

Теперь если посмотреть на результаты вызова getWords, то получим следующее:

[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]]

Как видно, весь текст успешно распознался.

Итоговый код по обработке изображения будет выглядеть следующим образом:

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("http://img.ifcdn.com/images/b313c1f095336b6d681f75888f8932fc8a531eacd4bc436e4d4aeff7b599b600_1.jpg"))
    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("/usr/local/share/tessdata/")
    api.setLanguage("eng")

    val result = api.getWords(preparedImage, ITessAPI.TessPageIteratorLevel.RIL_WORD)
    println(result)
}

private fun setupTesseract() {
    val libPath = "/usr/local/lib"
    val libTess = File(libPath, "libtesseract.dylib")
    if (libTess.exists()) {
        val jnaLibPath = System.getProperty("jna.library.path")
        if (jnaLibPath == null) {
            System.setProperty("jna.library.path", libPath)
        } else {
            System.setProperty("jna.library.path", 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() > 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
}

Если сравнить полученный код с Python-версией, то разница будет минимальная. Производительность тоже должна быть практически сравнимой (за исключением, быть может, чуть больших преобразований изображения между Mat и BufferedImage).

Преимущество Python в рамках текущего примера будет только в бесшовной передаче изображений между OpenCV и tesseract. Экосистема Python сама по себе удобна тем, что все библиотеки общаются одними и теми же типами.

В jvm-экосистеме тоже есть свои преимущества. Это и статическая типизация, и многопоточность, и общая скорость работы вместе с наличием огромного количества инструментов под любые требования. Может, текущий пример не сильно раскрывает все преимущества, но, как минимум, он демонстрирует, что для данной задачи решение на jvm и Kotlin получается ничуть не сложнее.

Python на текущий момент, беcспорно, лидер в ML. И в первую очередь все инструменты и библиотеки появляются на нём. Тем не менее, в других экосистемах можно использовать те же инструменты. Особенно учитывая, что если что-то есть под Python, то должна быть и нативная библиотека, которую можно легко подключить.

Надеюсь, что в этой статье вы нашли для себя что-нибудь полезное и новое. Спасибо за внимание, и напоследок несколько полезных ссылок:

djl.ai — Deep Learning на jvm, где можно подключать модели из pytorch и tensorflow
deeplearning4j.org — аналогичное решение с возможностью обучать модели и импортировать существующие на tensorflow и keras
kotlinlang.org/docs/reference/data-science-overview — разные полезные вещи по Data Science на Kotlin (и Java)

Весь код доступен в репозитории.