Android 开发 OCR 照相 + ML Kit 辨认文字 巨具体全部代码教程 ...

效果图

• 流程：点击照相，调取设备相机照相，获取图片显示到页面，提取照片内的文字
  
  
  
  

一、OCR的含义

   ocr是Optical Character Recognition（光学字符辨认）是指电子设备（比方扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其外形，然后用字符辨认方法将外形翻译成盘算机文字的过程
  二、什么是ML Kit

• 官网奉上
  

   ML Kit是一个由Google开发的跨平台移动SDK（Android和iOS）。它带来了谷歌的端上呆板学习本领。
ML Kit全部在端上运行的API允许实时和离线功能。这也意味着这些功能在离线模式下也可用。
  ML Kit可以辨认超过100种语言的文本，包罗原生拼写及罗马转写系统，好比汉语、俄语、印地语、英语、希腊语等。点击查看支持语言的完整列表
三、官网步骤教程

• 本文跟着官网教程走，如下图：
  
  
  
  

1、添加依靠

   留意此 API 需要 Android API 级别 21 或更高版本。确保应用的 build file 使用值 21 或更高。minSdkVersion
  

• 在项目级文件中，请确保在 your 和 sections 中都包罗 Google 的Maven 存储库。build.gradlebuildscriptallprojects
  
• 将 ML Kit Android 库的依靠项添加到模块的应用级 gradle 文件，该文件通常为：app/build.gradle
  

本文讲的是中文辨认，以是只导入了中文依靠包，你可以根据自己所需选择导入的依靠包

1. // To recognize Chinese script
2.   implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0'

复制代码

2、创建TextRecognizer

因为本文是中文，以是使用的中文脚本库

1. ChineseTextRecognizerOptions build = new ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build();
2. TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(build);

复制代码

3、输入图像

图像来源有：

• 使用media.Image
  
• 使用文件 URI
  
• 使用 或ByteBufferByteArray
  
• 使用Bitmap
  

本文用的是使用Bitmap，如下图

1. InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0);

复制代码

4、处理图像

将图像传递给方法：process

1. recognizer.process(image)
2.                 .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Text>() {
3.                     @Override
4.                     public void onSuccess(Text visionText) {
5.                         // Task completed successfully
6.                         // ...
7.                     }
8.                 })
9.                 .addOnFailureListener(
10.                         new OnFailureListener() {
11.                             @Override
12.                             public void onFailure(@NonNull Exception e) {
13.                                 // Task failed with an exception
14.                                 // ...
15.                             }
16.                         });

复制代码

四、实际代码案例Demo如下：

别忘了导入依靠包！！！
1、Main.xml

1. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
2. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
3.     xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
4.     xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
5.     android:layout_width="match_parent"
6.     android:layout_height="match_parent"
7.     android:orientation="vertical"
8.     tools:context=".MainActivity">
9.     <Button
10.         android:id="@+id/btn"
11.         android:text="拍照"
12.         android:layout_width="wrap_content"
13.         android:layout_height="wrap_content"/>
14.     <ImageView
15.         android:id="@+id/image"
16.         android:layout_width="wrap_content"
17.         android:layout_height="wrap_content"/>
18.     <TextView
19.         android:id="@+id/tv_result"
20.         android:layout_width="wrap_content"
21.         android:layout_height="wrap_content"/>
23. </LinearLayout>

复制代码

1、Main.java

1. package com.example.mlkitapplication;import androidx.annotation.NonNull;import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;import androidx.core.app.ActivityCompat;import androidx.core.content.ContextCompat;import android.Manifest;import android.annotation.SuppressLint;import android.content.Intent;import android.content.pm.PackageManager;import android.graphics.Bitmap;import android.os.Bundle;import android.provider.MediaStore;import android.view.View;import android.widget.Button;import android.widget.ImageView;import android.widget.TextView;import com.google.android.gms.tasks.OnFailureListener;import com.google.android.gms.tasks.OnSuccessListener;import com.google.mlkit.vision.common.InputImage;import com.google.mlkit.vision.text.Text;import com.google.mlkit.vision.text.TextRecognition;import com.google.mlkit.vision.text.TextRecognizer;import com.google.mlkit.vision.text.chinese.ChineseTextRecognizerOptions;public class MainActivity extends AppCompatActivity {    private static final int REQUEST_CAMERA_PERMISSION = 1;    private static final int REQUEST_IMAGE_CAPTURE = 1;    private TextView tv_result;    private ImageView image;    @SuppressLint("MissingInflatedId")    @Override    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {        super.onCreate(savedInstanceState);        setContentView(R.layout.activity_main);        tv_result=findViewById(R.id.tv_result);        image=findViewById(R.id.image);        //权限检查        requestCameraPermission();        @SuppressLint({"MissingInflatedId", "LocalSuppress"}) Button btn=findViewById(R.id.btn);        btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {            @Override            public void onClick(View view) {                dispatchTakePictureIntent();//调本地相机            }        });    }    private void dispatchTakePictureIntent() {        Intent takePictureIntent = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);        if (takePictureIntent.resolveActivity(getPackageManager()) != null) {            startActivityForResult(takePictureIntent, REQUEST_IMAGE_CAPTURE);        }    }    private void requestCameraPermission() {        if (ContextCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.CAMERA)                != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {            ActivityCompat.requestPermissions(this,                    new String[]{Manifest.permission.CAMERA},                    REQUEST_CAMERA_PERMISSION);        }    }    @Override    protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {        super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);        if (requestCode == REQUEST_IMAGE_CAPTURE && resultCode == RESULT_OK) {            Bundle extras = data.getExtras();            Bitmap imageBitmap = (Bitmap) extras.get("data");            image.setImageBitmap(imageBitmap);            // 在这里使用imageBitmap举行文字辨认            recognizeTextFromBitmap(imageBitmap);        }    }    private void recognizeTextFromBitmap(Bitmap bitmap) {        InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0);
2.         ChineseTextRecognizerOptions build = new ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build();        TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(build);        recognizer.process(image)                .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Text>() {                    @Override                    public void onSuccess(com.google.mlkit.vision.text.Text text) {                        String text1 = text.getText();                        tv_result.setText(text1);                        recognizer.close();                    }                })                .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {                    @Override                    public void onFailure(@NonNull Exception e) {                        // 处理错误                        e.printStackTrace();                        // 释放资源                        recognizer.close();                    }                });    }}

复制代码

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。