【人脸识别】新增多种人脸识别模型

【底层优化】支持自由选择 OpenCV 或 BufferedImage 作为图像引擎【通用图像】全部模型启用 Image 输入，支持各类图片格式与 Image 的互转【模型管理】优化模型生命周期，关闭后可重新创建【人脸识别】支持在人脸查询结果中绘制姓名标注【人脸检测】新增人脸裁剪功能【修复】修复若干已知问题，提升系统稳定性
2026-09-12 12:48:57 +00:00 · 2025-10-02 16:26:42 +08:00
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--- a/examples/ocr-examples/output/ocr_4_recognized.jpg
+++ b/examples/ocr-examples/output/ocr_4_recognized.jpg
--- a/examples/ocr-examples/output/plate_recognized2.jpg
+++ b/examples/ocr-examples/output/plate_recognized2.jpg
--- a/examples/ocr-examples/output/table_ch2_result.jpg
+++ b/examples/ocr-examples/output/table_ch2_result.jpg
--- a/examples/ocr-examples/pom.xml
+++ b/examples/ocr-examples/pom.xml
@@ -12,7 +12,7 @@
        <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
-        <smartjavaai.version>1.0.24</smartjavaai.version>
+        <smartjavaai.version>1.0.25</smartjavaai.version>
        <!--如果打包运行，需要替换成你的main-->
        <exec.mainClass>smartai.examples.ocr.common.OcrRecognizeDemo</exec.mainClass>

@@ -219,39 +219,6 @@
        </dependency>


-        <!-- linux aarch64 平台 (保留对应平台的配置，可以减小包大小)-->
-        <dependency>
-            <groupId>org.bytedeco</groupId>
-            <artifactId>javacpp</artifactId>
-            <version>${javacv.version}</version>
-            <classifier>${javacv.platform.linux-arm64}</classifier>
-        </dependency>
-
-        <dependency>
-            <groupId>org.bytedeco</groupId>
-            <artifactId>ffmpeg</artifactId>
-            <version>6.1.1-1.5.10</version>
-            <classifier>${javacv.platform.linux-arm64}</classifier>
-        </dependency>
-
-        <dependency>
-            <groupId>org.bytedeco</groupId>
-            <artifactId>openblas</artifactId>
-            <version>0.3.26-1.5.10</version>
-            <classifier>${javacv.platform.linux-arm64}</classifier>
-        </dependency>
-
-        <dependency>
-            <groupId>org.bytedeco</groupId>
-            <artifactId>opencv</artifactId>
-            <version>4.9.0-1.5.10</version>
-            <classifier>${javacv.platform.linux-arm64}</classifier>
-        </dependency>
-
-
-
-
-
    </dependencies>

    <build>
--- a/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/common/OcrDetectionDemo.java
+++ b/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/common/OcrDetectionDemo.java
@@ -2,6 +2,7 @@ package smartai.examples.ocr.common;

 import ai.djl.modality.cv.Image;
 import cn.smartjavaai.common.config.Config;
+import cn.smartjavaai.common.cv.SmartImageFactory;
 import cn.smartjavaai.common.entity.DetectionResponse;
 import cn.smartjavaai.common.enums.DeviceEnum;
 import cn.smartjavaai.common.utils.ImageUtils;
@@ -43,6 +44,7 @@ public class OcrDetectionDemo {

    @BeforeClass
    public static void beforeAll() throws IOException {
+        SmartImageFactory.setEngine(SmartImageFactory.Engine.OPENCV);
        //修改缓存路径
 //        Config.setCachePath("/Users/xxx/smartjavaai_cache");
    }
@@ -56,7 +58,7 @@ public class OcrDetectionDemo {
        //指定检测模型，切换模型需要同时修改modelEnum及modelPath
        config.setModelEnum(CommonDetModelEnum.PP_OCR_V5_MOBILE_DET_MODEL);
        //指定模型位置，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
-        config.setDetModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_mobile_det_infer/PP-OCRv5_mobile_det_infer.onnx");
+        config.setDetModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_mobile_det_infer/PP-OCRv5_mobile_det_infer.onnx");
        config.setDevice(device);
        return OcrModelFactory.getInstance().getDetModel(config);
    }
@@ -73,7 +75,9 @@ public class OcrDetectionDemo {
    public void detect(){
        try {
            OcrCommonDetModel model = getDetectionModel();
-            List<OcrBox> boxes = model.detect("src/main/resources/ocr_1.jpg");
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile("src/main/resources/ocr_1.jpg");
+            List<OcrBox> boxes = model.detect(image);
            log.info("OCR检测结果：{}", JSONObject.toJSONString(boxes));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
@@ -97,6 +101,26 @@ public class OcrDetectionDemo {
        }
    }

+    /**
+     * 文本检测并绘制结果
+     * 检测图像中的文本区域，仅检测文本框位置，不识别文字内容
+     * 注意事项：
+     * 1、批量检测时，模型应统一放在外层 try 中使用，避免重复加载，自动释放资源更安全。
+     * 2、模型文件需要放在单独文件夹
+     */
+    @Test
+    public void detectAndDraw2(){
+        try {
+            OcrCommonDetModel model = getDetectionModel();
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile("src/main/resources/ocr_1.jpg");
+            Image resultImage = model.detectAndDraw(image);
+            ImageUtils.save(resultImage, "output/ocr_1_detected2.jpg");
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+

    /**
     * 批量文本检测：批量检测要求图片宽高一致
@@ -110,7 +134,7 @@ public class OcrDetectionDemo {
        try {
            OcrCommonDetModel model = getDetectionModel();
            //批量检测要求图片宽高一致
-            String folderPath = "/Users/xxx/Downloads/testing33";
+            String folderPath = "/Users/wenjie/Downloads/testing33";
            //读取文件夹中所有图片
            List<Image> images = ImageUtils.readImagesFromFolder(folderPath);
            List<List<OcrBox>> ocrResult = model.batchDetectDJLImage(images);
--- a/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/common/OcrDirectionDetDemo.java
+++ b/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/common/OcrDirectionDetDemo.java
@@ -1,7 +1,10 @@
 package smartai.examples.ocr.common;

+import ai.djl.modality.cv.Image;
 import cn.smartjavaai.common.config.Config;
+import cn.smartjavaai.common.cv.SmartImageFactory;
 import cn.smartjavaai.common.enums.DeviceEnum;
+import cn.smartjavaai.common.utils.ImageUtils;
 import cn.smartjavaai.ocr.config.DirectionModelConfig;
 import cn.smartjavaai.ocr.config.OcrDetModelConfig;
 import cn.smartjavaai.ocr.entity.OcrBox;
@@ -46,7 +49,7 @@ public class OcrDirectionDetDemo {
        //指定行文本方向检测模型，切换模型需要同时修改modelEnum及modelPath
        directionModelConfig.setModelEnum(DirectionModelEnum.PP_LCNET_X0_25);
        //指定行文本方向检测模型路径，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
-        directionModelConfig.setModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/ocr/PP-LCNet_x0_25_textline_ori_infer/PP-LCNet_x0_25_textline_ori_infer.onnx");
+        directionModelConfig.setModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/ocr/PP-LCNet_x0_25_textline_ori_infer/PP-LCNet_x0_25_textline_ori_infer.onnx");
        directionModelConfig.setDevice(device);
        directionModelConfig.setTextDetModel(getDetectionModel());
        return OcrModelFactory.getInstance().getDirectionModel(directionModelConfig);
@@ -61,7 +64,7 @@ public class OcrDirectionDetDemo {
        //指定检测模型，切换模型需要同时修改modelEnum及modelPath
        config.setModelEnum(CommonDetModelEnum.PP_OCR_V5_MOBILE_DET_MODEL);
        //指定模型位置，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
-        config.setDetModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_mobile_det_infer/PP-OCRv5_mobile_det_infer.onnx");
+        config.setDetModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_mobile_det_infer/PP-OCRv5_mobile_det_infer.onnx");
        config.setDevice(device);
        return OcrModelFactory.getInstance().getDetModel(config);
    }
@@ -78,7 +81,9 @@ public class OcrDirectionDetDemo {
    public void detect(){
        try {
            OcrDirectionModel directionModel = getDirectionModel();
-            List<OcrItem> itemList = directionModel.detect("src/main/resources/ocr_1.jpg");
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile("src/main/resources/ocr_1.jpg");
+            List<OcrItem> itemList = directionModel.detect(image);
            log.info("OCR方向检测结果1：{}", JSONObject.toJSONString(itemList));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
@@ -102,6 +107,25 @@ public class OcrDirectionDetDemo {
        }
    }

+    /**
+     * 文本检测并绘制结果
+     * 流程：文本检测 -> 方向分类
+     * 检测图像中的文本区域，仅检测文本框位置，不识别文字内容
+     * 模型需要放在单独文件夹
+     */
+    @Test
+    public void detectAndDraw2(){
+        try {
+            OcrDirectionModel directionModel = getDirectionModel();
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile("src/main/resources/ocr_1.jpg");
+            Image resultImage = directionModel.detectAndDraw(image);
+            ImageUtils.save(resultImage, "output/ocr_1_detected4.jpg");
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+


 }
--- a/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/common/OcrRecognizeDemo.java
+++ b/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/common/OcrRecognizeDemo.java
@@ -5,7 +5,9 @@ import ai.djl.util.JsonUtils;
 import cn.hutool.core.img.ImgUtil;
 import cn.hutool.core.io.FileUtil;
 import cn.smartjavaai.common.config.Config;
+import cn.smartjavaai.common.cv.SmartImageFactory;
 import cn.smartjavaai.common.enums.DeviceEnum;
+import cn.smartjavaai.common.utils.BufferedImageUtils;
 import cn.smartjavaai.common.utils.ImageUtils;
 import cn.smartjavaai.ocr.config.DirectionModelConfig;
 import cn.smartjavaai.ocr.config.OcrDetModelConfig;
@@ -48,34 +50,70 @@ public class OcrRecognizeDemo {

    @BeforeClass
    public static void beforeAll() throws IOException {
+        SmartImageFactory.setEngine(SmartImageFactory.Engine.OPENCV);
        //修改缓存路径
        //Config.setCachePath("/Users/xxx/smartjavaai_cache");
    }

    /**
-     * 获取通用识别模型（不带方向矫正）
+     * 获取通用识别模型（高精确度模型）
+     * 注意事项：高精度模型，识别准确度高，速度慢
     * @return
     */
-    public OcrCommonRecModel getRecModel(){
+    public OcrCommonRecModel getProRecModel(){
        OcrRecModelConfig recModelConfig = new OcrRecModelConfig();
        //指定文本识别模型，切换模型需要同时修改modelEnum及modelPath
-        recModelConfig.setRecModelEnum(CommonRecModelEnum.PP_OCR_V5_MOBILE_REC_MODEL);
+        recModelConfig.setRecModelEnum(CommonRecModelEnum.PP_OCR_V5_SERVER_REC_MODEL);
        //指定识别模型位置，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
        recModelConfig.setRecModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_server_rec_infer/PP-OCRv5_server_rec.onnx");
        recModelConfig.setDevice(device);
-        recModelConfig.setTextDetModel(getDetectionModel());
+        recModelConfig.setTextDetModel(getProDetectionModel());
+        recModelConfig.setDirectionModel(getDirectionModel());
        return OcrModelFactory.getInstance().getRecModel(recModelConfig);
    }

    /**
-     * 获取文本检测模型
+     * 获取通用识别模型（极速模型）
+     * 注意事项：极速模型，识别准确度低，速度快
     * @return
     */
-    public OcrCommonDetModel getDetectionModel() {
+    public OcrCommonRecModel getFastRecModel(){
+        OcrRecModelConfig recModelConfig = new OcrRecModelConfig();
+        //指定文本识别模型，切换模型需要同时修改modelEnum及modelPath
+        recModelConfig.setRecModelEnum(CommonRecModelEnum.PP_OCR_V5_MOBILE_REC_MODEL);
+        //指定识别模型位置，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
+        recModelConfig.setRecModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_mobile_rec_infer/PP-OCRv5_mobile_rec_infer.onnx");
+        recModelConfig.setDevice(device);
+        recModelConfig.setTextDetModel(getFastDetectionModel());
+        return OcrModelFactory.getInstance().getRecModel(recModelConfig);
+    }
+
+
+    /**
+     * 获取文本检测模型(极速模型)
+     * 注意事项：极速模型，识别准确度低，速度快
+     * @return
+     */
+    public OcrCommonDetModel getFastDetectionModel() {
        OcrDetModelConfig config = new OcrDetModelConfig();
        //指定检测模型，切换模型需要同时修改modelEnum及modelPath
        config.setModelEnum(CommonDetModelEnum.PP_OCR_V5_MOBILE_DET_MODEL);
        //指定模型位置，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
+        config.setDetModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_mobile_det_infer/PP-OCRv5_mobile_det_infer.onnx");
+        config.setDevice(device);
+        return OcrModelFactory.getInstance().getDetModel(config);
+    }
+
+    /**
+     * 获取文本检测模型(高精确度模型)
+     * 注意事项：高精度模型，识别准确度高，速度慢
+     * @return
+     */
+    public OcrCommonDetModel getProDetectionModel() {
+        OcrDetModelConfig config = new OcrDetModelConfig();
+        //指定检测模型，切换模型需要同时修改modelEnum及modelPath
+        config.setModelEnum(CommonDetModelEnum.PP_OCR_V5_SERVER_DET_MODEL);
+        //指定模型位置，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
        config.setDetModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_server_det_infer/PP-OCRv5_server_det.onnx");
        config.setDevice(device);
        return OcrModelFactory.getInstance().getDetModel(config);
@@ -90,28 +128,12 @@ public class OcrRecognizeDemo {
        //指定行文本方向检测模型，切换模型需要同时修改modelEnum及modelPath
        directionModelConfig.setModelEnum(DirectionModelEnum.PP_LCNET_X0_25);
        //指定行文本方向检测模型路径，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
-        directionModelConfig.setModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/ocr/PP-LCNet_x0_25_textline_ori_infer/PP-LCNet_x0_25_textline_ori_infer.onnx");
+        directionModelConfig.setModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/ocr/PP-LCNet_x0_25_textline_ori_infer/PP-LCNet_x0_25_textline_ori_infer.onnx");
        directionModelConfig.setDevice(device);
        return OcrModelFactory.getInstance().getDirectionModel(directionModelConfig);
    }


-    /**
-     * 获取通用识别模型(带方向矫正)
-     * @return
-     */
-    public OcrCommonRecModel getRecModelWithDirection() {
-        OcrRecModelConfig recModelConfig = new OcrRecModelConfig();
-        //指定文本识别模型，切换模型需要同时修改modelEnum及modelPath
-        recModelConfig.setRecModelEnum(CommonRecModelEnum.PP_OCR_V5_MOBILE_REC_MODEL);
-        //指定识别模型位置，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
-        recModelConfig.setRecModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_mobile_rec_infer/PP-OCRv5_mobile_rec_infer.onnx");
-        recModelConfig.setDevice(device);
-        recModelConfig.setTextDetModel(getDetectionModel());
-        recModelConfig.setDirectionModel(getDirectionModel());
-        return OcrModelFactory.getInstance().getRecModel(recModelConfig);
-    }
-

    /**
     * 文本识别
@@ -124,10 +146,12 @@ public class OcrRecognizeDemo {
    @Test
    public void recognize(){
        try {
-            OcrCommonRecModel recModel = getRecModel();
+            OcrCommonRecModel recModel = getFastRecModel();
            //不带方向矫正，分行返回文本
            OcrRecOptions options = new OcrRecOptions(false, true);
-            OcrInfo ocrInfo = recModel.recognize("/Users/wenjie/Downloads/49421755855753_.pic_hd.jpg",options);
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile("src/main/resources/ocr_1.jpg");
+            OcrInfo ocrInfo = recModel.recognize(image, options);
            log.info("OCR识别结果：{}", JSONObject.toJSONString(ocrInfo));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
@@ -146,8 +170,10 @@ public class OcrRecognizeDemo {
    @Test
    public void recognizeHandWriting(){
        try {
-            OcrCommonRecModel recModel = getRecModel();
-            OcrInfo ocrInfo = recModel.recognize("src/main/resources/handwriting_1.jpg",new OcrRecOptions());
+            OcrCommonRecModel recModel = getFastRecModel();
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile("src/main/resources/handwriting_1.jpg");
+            OcrInfo ocrInfo = recModel.recognize(image, new OcrRecOptions());
            log.info("OCR识别结果：{}", JSONObject.toJSONString(ocrInfo));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
@@ -166,10 +192,12 @@ public class OcrRecognizeDemo {
    @Test
    public void recognize2(){
        try {
-            OcrCommonRecModel recModel = getRecModelWithDirection();
+            OcrCommonRecModel recModel = getFastRecModel();
            //带方向矫正，分行返回文本
            OcrRecOptions options = new OcrRecOptions(true, true);
-            OcrInfo ocrInfo = recModel.recognize("src/main/resources/ocr_3.jpg",options);
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile("src/main/resources/ocr_3.jpg");
+            OcrInfo ocrInfo = recModel.recognize(image, options);
            log.info("OCR识别结果：{}", JSONObject.toJSONString(ocrInfo));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
@@ -189,7 +217,7 @@ public class OcrRecognizeDemo {
    @Test
    public void recognizeAndDraw(){
        try {
-            OcrCommonRecModel recModel = getRecModelWithDirection();
+            OcrCommonRecModel recModel = getFastRecModel();
            int fontSize = 18;
            recModel.recognizeAndDraw("src/main/resources/general_ocr_002.png", "output/ocr_4_recognized.jpg", fontSize, new OcrRecOptions());
        } catch (Exception e) {
@@ -200,55 +228,24 @@ public class OcrRecognizeDemo {
    @Test
    public void recognizeAndDraw2(){
        try {
-            OcrCommonRecModel recModel = getRecModel();
+            OcrCommonRecModel recModel = getFastRecModel();
            int fontSize = 18;
            //创建保存路径
            Path inputImagePath = Paths.get("src/main/resources/general_ocr_002.png");
-            Path imageOutputPath = Paths.get("output/ocr_4_recognized.jpg");
-            BufferedImage image = null;
-            image = ImageIO.read(new File(inputImagePath.toAbsolutePath().toString()));
-            BufferedImage resultImage = recModel.recognizeAndDraw(image, fontSize, new OcrRecOptions());
-            ImageUtils.saveImage(resultImage, imageOutputPath.toAbsolutePath().toString());
+            Path imageOutputPath = Paths.get("output/ocr_5_recognized.jpg");
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile(inputImagePath);
+            OcrInfo ocrInfo = recModel.recognizeAndDraw(image, fontSize, new OcrRecOptions());
+            log.info("OCR识别结果：{}", JSONObject.toJSONString(ocrInfo));
+            //保存绘制结果
+            if(ocrInfo != null && ocrInfo.getDrawnImage() != null){
+                ImageUtils.save(ocrInfo.getDrawnImage(), imageOutputPath.toAbsolutePath().toString());
+            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

-    /**
-     * 文本识别并绘制结果（返回base64）
-     */
-    @Test
-    public void recognizeAndDrawToBase64(){
-        try {
-            OcrCommonRecModel recModel = getRecModel();
-            int fontSize = 18;
-            //创建保存路径
-            Path inputImagePath = Paths.get("src/main/resources/general_ocr_002.png");
-            byte[] imageBytes = FileUtil.readBytes(inputImagePath);
-            String base64 = recModel.recognizeAndDrawToBase64(imageBytes, fontSize, new OcrRecOptions());
-            log.info("base64:{}", base64);
-        } catch (Exception e) {
-            e.printStackTrace();
-        }
-    }
-
-    /**
-     * 文本识别并绘制结果（返回OcrInfo,OcrInfo中包含base64）
-     */
-    @Test
-    public void recognizeAndDraw3(){
-        try {
-            OcrCommonRecModel recModel = getRecModel();
-            int fontSize = 18;
-            //创建保存路径
-            Path inputImagePath = Paths.get("src/main/resources/general_ocr_002.png");
-            byte[] imageBytes = FileUtil.readBytes(inputImagePath);
-            OcrInfo ocrInfo = recModel.recognizeAndDraw(imageBytes, fontSize, new OcrRecOptions());
-            log.info("ocrInfo:{}", JsonUtils.toJson(ocrInfo));
-        } catch (Exception e) {
-            e.printStackTrace();
-        }
-    }

    /**
     * 批量识别
@@ -259,7 +256,7 @@ public class OcrRecognizeDemo {
    @Test
    public void batchRecognize(){
        try {
-            OcrCommonRecModel recModel = getRecModelWithDirection();
+            OcrCommonRecModel recModel = getFastRecModel();
            //批量检测要求图片宽高一致
            String folderPath = "/Users/xxx/Downloads/testing33";
            //读取文件夹中所有图片
--- a/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/plate/PlateRecDemo.java
+++ b/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/plate/PlateRecDemo.java
@@ -1,7 +1,9 @@
 package smartai.examples.ocr.plate;

+import ai.djl.modality.cv.Image;
 import ai.djl.util.JsonUtils;
 import cn.smartjavaai.common.config.Config;
+import cn.smartjavaai.common.cv.SmartImageFactory;
 import cn.smartjavaai.common.entity.R;
 import cn.smartjavaai.common.enums.DeviceEnum;
 import cn.smartjavaai.common.utils.ImageUtils;
@@ -38,6 +40,7 @@ public class PlateRecDemo {

    @BeforeClass
    public static void beforeAll() throws IOException {
+        SmartImageFactory.setEngine(SmartImageFactory.Engine.OPENCV);
        //修改缓存路径
 //        Config.setCachePath("/Users/xxx/smartjavaai_cache");
    }
@@ -68,6 +71,7 @@ public class PlateRecDemo {
        recModelConfig.setModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/plate/plate_rec_color.onnx");
        //指定车牌检测模型
        recModelConfig.setPlateDetModel(getPlateDetModel());
+        recModelConfig.setDevice(device);
        return PlateModelFactory.getInstance().getRecModel(recModelConfig);
    }

@@ -75,10 +79,12 @@ public class PlateRecDemo {
     * 车牌识别
     */
    @Test
-    public void testDetect() {
+    public void testDetect() throws IOException {
        PlateRecModel plateRecModel = getPlateRecModel();
+        //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+        Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile("src/main/resources/plate/Quicker_20220930_180856.png");
        //识别车号
-        R<List<PlateInfo>> result = plateRecModel.recognize("src/main/resources/plate/Quicker_20220930_180856.png");
+        R<List<PlateInfo>> result = plateRecModel.recognize(image);
        if(result.isSuccess()){
            log.info("车牌识别结果：{}", JsonUtils.toJson(result.getData()));
        }else{
@@ -109,14 +115,14 @@ public class PlateRecDemo {
    public void recognizeAndDraw2() {
        try {
            PlateRecModel plateRecModel = getPlateRecModel();
-            BufferedImage image = null;
            String imagePath = "src/main/resources/plate/Quicker_20220930_180856.png";
-            image = ImageIO.read(new File(Paths.get(imagePath).toAbsolutePath().toString()));
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile(imagePath);
            //可以根据后续业务场景使用detectedImage
-            R<BufferedImage> detectedImage = plateRecModel.recognizeAndDraw(image);
+            R<Image> detectedImage = plateRecModel.recognizeAndDraw(image);
            if(detectedImage.isSuccess()){
                log.info("车牌识别成功");
-                ImageUtils.saveImage(detectedImage.getData(), "output/plate_recognized2.jpg");
+                ImageUtils.save(detectedImage.getData(), "output/plate_recognized3.jpg");
            }else{
                log.error("车牌识别失败：{}", detectedImage.getMessage());
            }
--- a/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/table/TableRecDemo.java
+++ b/examples/ocr-examples/src/main/java/smartai/examples/ocr/table/TableRecDemo.java
@@ -3,6 +3,7 @@ package smartai.examples.ocr.table;
 import ai.djl.modality.cv.Image;
 import cn.hutool.core.io.FileUtil;
 import cn.smartjavaai.common.config.Config;
+import cn.smartjavaai.common.cv.SmartImageFactory;
 import cn.smartjavaai.common.entity.R;
 import cn.smartjavaai.common.enums.DeviceEnum;
 import cn.smartjavaai.common.utils.ImageUtils;
@@ -47,6 +48,7 @@ public class TableRecDemo {

    @BeforeClass
    public static void beforeAll() throws IOException {
+        SmartImageFactory.setEngine(SmartImageFactory.Engine.OPENCV);
        //修改缓存路径
 //        Config.setCachePath("/Users/xxx/smartjavaai_cache");
    }
@@ -79,7 +81,6 @@ public class TableRecDemo {
        config.setModelEnum(CommonDetModelEnum.PP_OCR_V5_MOBILE_DET_MODEL);
        //指定模型位置，需要更改为自己的模型路径（下载地址请查看文档）
        config.setDetModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_mobile_det_infer/PP-OCRv5_mobile_det_infer.onnx");
-//        config.setDetModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/ocr/PP-OCRv5_server_det_infer/PP-OCRv5_server_det.onnx");
        config.setDevice(device);
        return OcrModelFactory.getInstance().getDetModel(config);
    }
@@ -115,45 +116,6 @@ public class TableRecDemo {



-    /**
-     * 表格识别
-     * 仅支持简单表格
-     * 流程：表格结构识别 -> 文本检测 -> 文本识别 -> 合成html table
-     * 注意事项：
-     * 1、批量检测时，模型应统一放在外层 try 中使用，避免重复加载，自动释放资源更安全。
-     * 2、模型文件需要放在单独文件夹
-     */
-    @Test
-    public void recognize(){
-        try {
-            TableStructureModel tableStructureModel = getTableStructureModel();
-            OcrCommonDetModel detModel = getDetectionModel();
-            OcrCommonRecModel recModel = getRecModel();
-            OcrDirectionModel directionModel = getDirectionModel();
-            //创建表格识别器
-            TableRecognizer tableRecognizer = TableRecognizer.builder()
-                    .withStructureModel(tableStructureModel)
-                    .withTextDetModel(detModel)
-//                .withDirectionModel(getDirectionModel()) //如果表格中存在旋转的文字，可以使用方向分类模型
-                    .withTextRecModel(recModel).build();
-            String imagePath = "src/main/resources/table/table_ch1.png";
-            BufferedImage image = ImageIO.read(new File(Paths.get(imagePath).toAbsolutePath().toString()));
-            R<TableStructureResult> result = tableRecognizer.recognize(image);
-            if(result.isSuccess()){
-                log.info("result: {}", result.getData().getHtml());
-                //导出html内容到文件
-                Path outputPath = Paths.get("output/table_ch2_result.html");
-                FileUtil.writeUtf8String(result.getData().getHtml(), outputPath.toAbsolutePath().toString());
-                //绘制表格结构
-                tableRecognizer.drawTable(result.getData(), image, "output/table_ch2_result.jpg");
-                //导出excel，如果导出失败，可能是因为表格结果识别的结果是错乱的
-                tableRecognizer.exportExcel(result.getData().getHtml(), "output/table_ch2_result.xls");
-            }
-        } catch (Exception e) {
-            e.printStackTrace();
-        }
-    }
-

    /**
     * 表格识别
@@ -177,7 +139,8 @@ public class TableRecDemo {
 //                .withDirectionModel(getDirectionModel()) //如果表格中存在旋转的文字，可以使用方向分类模型
                    .withTextRecModel(recModel).build();
            String imagePath = "src/main/resources/table/table_ch1.png";
-            BufferedImage image = ImageIO.read(new File(Paths.get(imagePath).toAbsolutePath().toString()));
+            //创建Image对象，可以从文件、url、InputStream创建、BufferedImage、Base64创建，具体使用方法可以查看文档
+            Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile(imagePath);
            R<TableStructureResult> result = tableRecognizer.recognize(image);
            if(result.isSuccess()){
                log.info("result: {}", result.getData().getHtml());
@@ -185,8 +148,8 @@ public class TableRecDemo {
                Path outputPath = Paths.get("output/table_ch2_result.html");
                FileUtil.writeUtf8String(result.getData().getHtml(), outputPath.toAbsolutePath().toString());
                //绘制表格结构
-                BufferedImage resultImage = tableRecognizer.drawTable(result.getData(), image);
-                ImageUtils.saveImage(resultImage, "output/table_ch2_result.jpg");
+                Image resultImage = tableRecognizer.drawTable(result.getData(), image);
+                ImageUtils.save(resultImage, "output/table_ch2_result.jpg");
                //导出excel，如果导出失败，可能是因为表格结果识别的结果是错乱的
                try (OutputStream out = Files.newOutputStream(Paths.get("output/table_ch2_result2.xls"))) {
                    tableRecognizer.exportExcel(result.getData().getHtml(), out);