博客第一篇文章,稍作修改,增加文字介绍


  开发目的

    最近由于某些需求,需要在Android手机端实现OCR功能,大致为通过手机照相,识别出相片中的中文信息字段。但是由于新手光环+流程不熟悉,遇到了各种各样的问题,准备在本文中叙述一下,最好能派上用场。

  开发环境

    Android studio 2.3.3  Windows下,测试手机Android4.4版本

  环境搭建

    搭建安卓OCR开发环境. 

    使用的google提供的OCR识别引擎,可以选择多种语言。

    参考上述链接可以实现,最开始的搭建。这里需要注意的是:由于GitHub上的工程与当前新建的Gradle版本不匹配,导致android-maven错误,注意添加依赖。

  大文件拷贝

    由于OCR训练好的文件比较大,以中文识别为例,50MB左右大小,需要将文件放置于手机的SD卡中,便于TessBaseApi对象初始化。(init()函数需要文件路径,目前没想到更好的方式)。

  本文提出的解决方式:首先将chi_sim.traineddata文件放入asset文件夹中。在程序首次运行的时候,将文件拷贝到SD卡中,注意获取SD卡读写权限。拷贝函数如下:

  加入相机

  以上步骤顺利的话,可以实现对图片的文字进行识别功能。为了实现对照相机得到的相片进行识别,需要打开摄像机。

Intent getImageByCamera = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);
startActivityForResult(getImageByCamera,REQUST_ORIGINAL);

  REQUST_ORIGINAL是自己定义的常量值,用于接收时,与requestcode值比对,判断是否为需要的数据。

  

 @Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
if (resultCode == Activity.RESULT_OK && requestCode == REQUST_ORIGINAL){
   Bundle bdl = data.getExtras();
Bitmap bmp = (Bitmap) bdl.get("data");
ImageView im_camera = (ImageView)findViewById(R.id.img_camera);
im_camera.setImageBitmap(bmp);
mTess.clear();
mTess.setImage(bmp);
String result = mTess.getUTF8Text();
TextView txtget = (TextView)findViewById(R.id.txt_get);
txtget.setText(result);
}
}

  在回调函数里,处理返回的图片数据,就可以实现初步的图片文字识别。但是这样返回的图片数据为缩略图,清晰的很低。如果想要对原始图片进行处理的话,需要换一种图片获取的方式。

首先,调用相机的时候,添加图片为文件存储的路径。

  Intent getImageByCamera = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);
Uri uri;
if(Build.VERSION.SDK_INT>=24)
{
File g= new File(picPath);//测试错误
try {
g.createNewFile();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
uri = FileProvider.getUriForFile(this,"xueyu404",g);
}else{
uri = Uri.fromFile(new File(picPath));
} getImageByCamera.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT,uri);
startActivityForResult(getImageByCamera,REQUST_ORIGINAL);

  PicPath为String变量,意义为相机图片在sd卡上的存储路径。然后在回调函数里对图片进行处理。

由于Android 7.0在跨应用数据调用增加了限制,需要使用FileProvider获取uri,具体FileProvider配置参考一下链接

http://blog.csdn.net/hehe26/article/details/52921056

 if (resultCode == Activity.RESULT_OK && requestCode == REQUST_ORIGINAL){
FileInputStream fis = null;
try{
Log.e("sdpath2",picPath);
fis = new FileInputStream(picPath);
Bitmap bm = BitmapFactory.decodeStream(fis);
ImageView im_camera = (ImageView)findViewById(R.id.img_camera);
im_camera.setImageBitmap(bm);
mTess.setImage(bm );
String result = mTess.getUTF8Text();
TextView txtget = (TextView)findViewById(R.id.txt_get);
txtget.setText(result);
}catch (FileNotFoundException e){
e.printStackTrace();
}finally {
try {
fis.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
else {
Toast.makeText(this,"没有拍到照片",Toast.LENGTH_SHORT).show();
}

    运行效率

    通过上述的过程,可以完成,基本的文字识别的功能。但仍然存在着不能忽略的问题。

    一,使用缩略图进行识别的时候,运行速率可以接受,对于特别大的文字识别还可以。但是由于图片被压缩过,如果图片中存在比较小的文字基本不能识别。

    二,使用后面提到的原始图片进行识别的话,由于手机的计算能力有限,识别的计算过程相当耗时。识别过程要放到另外的线程中单独运行,否则会卡死UI线程,假死。但是即使新建线程,需要的时间也远超用户的忍耐限度。

    改进优化

    由于图片原图比较大的原因,对整个图片进行识别的效果也不理想。所以本文建议在拍摄照片之后,用户用手指圈定识别区域文字。圈定区域 的控件,见我的另外一篇博客

    Android 通过触摸动态地在屏幕上画矩形

    此外,识别过程,控件初始化过程比较耗时,放置在UI线程中卡顿不可忍耐。本文采用线程池的方式,处理上述两个过程。

    最终效果图

    

      先点击相机拍照按钮,拍要识别的照片,再点击选取区域按钮,用手指画一个矩形框,圈好识别区域(如果矩形没画好可以再点击选取区域重新画),

最后点击文字识别等待结果显示。

工程代码链接:https://github.com/dutxueyu/Android_ocr_app

  

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