Java识别图片中的数字

Java可以使用机器学习算法或者图像处理算法来识别图片中的数字。以下是一个基于机器学习的简单示例代码：

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.MnistDataSetIterator;
import org.deeplearning4j.nn.api.Model;
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.deeplearning4j.nn.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.layers.convolution.ConvolutionLayer;
import org.deeplearning4j.nn.layers.pooling.SubsamplingLayer;
import org.deeplearning4j.nn.modelimport.keras.KerasModelImport;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.indexing.NDArrayIndex;
import org.nd4j.linalg.ops.transforms.Transforms;

public class ImageReader {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        File file = new File("image.png");
        BufferedImage image = ImageIO.read(file);
        int[][] pixels = new int[image.getHeight()][image.getWidth()];
        for (int i = 0; i < image.getHeight(); i++) {
            for (int j = 0; j < image.getWidth(); j++) {
                int color = image.getRGB(j, i);
                int red = (color >> 16) & 0xff;
                int green = (color >> 8) & 0xff;
                int blue = color & 0xff;
                int gray = (red + green + blue) / 3;
                pixels[i][j] = gray;
            }
        }
        INDArray features = Nd4j.create(pixels).reshape(1, 1, 28, 28);
        Model model = KerasModelImport.importKerasSequentialModelAndWeights("model.h5");
        INDArray output = ((ComputationGraph) model).outputSingle(features);
        INDArray prediction = Transforms.softmax(output, 1);
        System.out.println("Prediction: " + prediction);
    }
}

在上面的代码中，我们首先使用之前提到的方法将图片读取到二维数组中。然后，我们将像素数组转换为INDArray对象，并将其reshape为1x1x28x28的形状，以匹配模型的输入形状。接下来，我们使用KerasModelImport类从Keras模型文件中导入模型，并将输入INDArray对象传递给模型的outputSingle方法。最后，我们使用softmax函数将模型输出转换为概率分布，并输出预测结果。

请注意，上述代码中使用的模型是一个简单的卷积神经网络，用于识别MNIST数字数据集中的手写数字。您可以使用其他机器学习框架或算法来训练您自己的模型，以适应您的数据集和需求。