前言
随着人工智能技术的飞速发展，图像识别技术在各行各业的应用越来越广泛。不管是车牌识别、人脸识别还是证件OCR（光学字符识别），这些技术都极大地提升了工作效率和准确性。
然而，在Java语言的开源社区中，深度学习相关的项目相对较少，尤其是那些涵盖了从样本处理到模型训练再到图像处理和对象检测完整流程的项目更是凤毛麟角。
本文将推荐一个基于Spring Boot + Maven + OpenCV实现的图像识别系统。
项目介绍
项目通过Java语言实现图像深度学习的端到端流程。采用B/S架构，前端基于HTML + RequireJS构建交互界面，后端以Spring Boot 2.1.5为框架，集成OpenCV 4.0.1进行图像处理，并使用SQLite 3.0存储样本数据。
技术栈覆盖了从传统机器学习（SVM）到神经网络（ANN）的多种算法，同时提供详细的开发文档与问题解答指南，帮助大家快速上手。
项目功能
主要包含以下功能模块：
1、车牌识别
支持蓝、绿、黄三色车牌的检测与号码识别，包含完整的模型训练流程。例如，通过SVM算法训练车牌颜色分类器，再结合ANN网络识别字符序列，最终输出结构化车牌信息。
2、人脸识别
实现人脸检测与特征比对功能，提供基于OpenCV Haar级联分类器的快速检测方案，并支持通过深度学习模型提取人脸特征向量进行身份验证。
3、身份证文字识别
针对身份证图像的倾斜校正、二值化等预处理步骤，结合Tess4J（Tesseract的Java封装）实现文字区域定位与OCR识别，覆盖姓名、身份证号等关键字段提取。
每个功能模块都包含了详细的模型训练过程和说明文档，便于用户理解和复现。
项目特点
1、完整的训练、检测、识别流程：从样本准备、模型训练到最终的识别应用，覆盖了图像识别的全过程。
2、多种算法支持：针对不同颜色的车牌采用不同的检测算法，提高了识别的准确性和鲁棒性。
3、详细的文档支持：提供了一系列操作指南和常见问题解答，帮助用户快速上手。
4、灵活的架构设计：采用B/S架构，前端使用HTML + RequireJS，后端使用Java，数据库采用SQLite，接口文档使用Swagger 2.0。
5、开源且易于扩展：代码完全开源，用户可以根据自己的需求进行二次开发和定制。
项目技术
1、核心框架
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Spring Boot 2.1.5：提供RESTful API接口与依赖注入能力，简化后端服务开发。
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OpenCV 4.0.1：通过JavaCPP封装调用底层C++库，实现图像预处理、特征提取等操作。
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Tess4J 4.3.1：集成Tesseract OCR引擎，支持中文与英文文字识别。
2、算法实现
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车牌识别：采用颜色空间转换（HSV）结合SVM分类器定位车牌区域，再通过投影法分割字符并输入ANN网络识别。
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人脸识别：使用OpenCV预训练的Haar模型检测人脸，并通过LBPH算法提取特征向量进行比对。
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证件识别：应用霍夫变换校正倾斜图像，结合大津法（OTSU）二值化优化文字清晰度，最终通过Tess4J输出识别结果。
3、辅助工具
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Swagger 2.0：生成接口文档，降低前后端联调成本。
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SQLite 3.0：轻量级存储样本数据与模型参数，避免部署独立数据库服务。
项目效果
可以轻松地实现车牌识别、人脸识别和身份证文字识别等功能。
以下是几个具体的应用场景：
项目源码
Gitee：gitee.com/admin_yu/yx…
总结
本文提供了一个"开箱即用"的图像识别技术实践方案，其价值不仅在于代码实现，更在于完整的技术链路展示与文档沉淀。尽管项目仍处于迭代阶段，但已覆盖车牌、人脸、证件三大高频场景，且算法选择兼顾了传统方法与深度学习的优势。
对于希望深入理解图像处理流程或快速搭建原型系统的开发，本项目具有较高的参考价值。
关键词
Spring Boot、Maven、OpenCV、车牌识别、人脸识别、OCR、图像处理、深度学习、开源项目、Java、图像识别、证件OCR、全流程实践
最后
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