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电商网站 厦门,姜堰网网站,企业专属空间登录,国内阿里巴巴网站怎么做目的 懒人精灵是 Android 平台上的一款自动化工具#xff0c;它通过编写 lua 脚本#xff0c;结合系统的「 无障碍服务 」对 App 进行自动化操作。在文字识别方面它提供的有一款OCR识别插件#xff0c;但是其中有识别速度慢#xff0c;插件大的缺点#xff0c;所以这里将讲…目的 懒人精灵是 Android 平台上的一款自动化工具它通过编写 lua 脚本结合系统的「 无障碍服务 」对 App 进行自动化操作。在文字识别方面它提供的有一款OCR识别插件但是其中有识别速度慢插件大的缺点所以这里将讲解一下如何集成基于PaddleOCR文字识别开发的插件阅读本篇文字需要对PaddleOCR有个基本的了解还需要有一点Android开发基础文章最后有相关插件下载地址。 准备工作 1、android studio最新版本即可 下载地址Download Android Studio App Tools - Android Developers​​​​​​​ 2、下载PaddleOCR提供的安卓版文字识别demo 下载地址​​​​​​​PaddleOCR/deploy/android_demo at release/2.5 · PaddlePaddle/PaddleOCR · GitHub 3、导入Android studio并成功运行 以上三步工作完成后将开始我们的懒人精灵文字识别插件开发。 插件开发 1、项目结构对比 修改前 VS 修改后调整了一些文件去除了Activity入口。 2、插件SDK集成 在项目的build.gradle文件中添加 allprojects {repositories {// …maven { url https://jitpack.io }} } 在app的build.gradle文件中添加 dependencies {// … implementation com.alibaba:fastjson:1.1.46.android } 3、删除无用的Activity文件 4、修改AndroidManifest.xml 两处包名替换成自己的包名其他地方如下代码不动。 manifest xmlns:androidhttp://schemas.android.com/apk/res/androidxmlns:toolshttp://schemas.android.com/toolspackagecom.tomato.ocrapplicationandroid:allowBackuptrueandroid:iconmipmap/ic_launcherandroid:labelstring/app_nameandroid:roundIconmipmap/ic_launcher_roundandroid:supportsRtltrueandroid:debuggabletrueandroid:themestyle/AppThemetools:ignoreHardcodedDebugMode/application /manifest 5、修改Predictor文件 添加这两行文件 调整loadLabel代码如下 6、修改cpp包名  修改native.cpp文件将官方的_com_baidu_paddle_lite_demo_ocr_替换成我们自己的包名如_com_tomato_ocr_如下截图 7、新建OCRApi接口类 package com.tomato.ocr.ec;import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.graphics.Point; import android.media.ExifInterface; import android.util.Log;import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.tomato.ocr.OCRResultModel; import com.tomato.ocr.Predictor; import com.tomato.ocr.Utils;import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.List;public class OCRApi {private final int useOpencl 0;private final int cpuThreadNum 1;private final String cpuPowerMode LITE_POWER_HIGH;private final int detLongSize 960;private final float scoreThreshold 0.1f;// 检测protected int run_det 1;// 分类protected int run_cls 1;// 识别protected int run_rec 1;private final String assetModelDirPath models/ch_PP-OCRv2;private String assetlabelFilePath labels/ppocr_keys_v1.txt;private Context mContext;private Predictor mPredictor;private static OCRApi ocrApi;public static OCRApi init(Context mContext) {if (ocrApi null) {ocrApi new OCRApi(mContext);}return ocrApi;}public OCRApi(Context mContext) {this.mContext mContext;try {String path Utils.setPathForDefaultDataForLr(mContext, this.getClass());Log.d(OCR加载路径, path);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}this.mPredictor new Predictor();boolean flag this.mPredictor.init(this.mContext, assetModelDirPath, assetlabelFilePath, useOpencl, cpuThreadNum,cpuPowerMode,detLongSize, scoreThreshold);if (!flag) {Log.d(**********, 初始化失败);} else {Log.d(*******, 初始化成功);}}public void release() {if (mPredictor ! null) {mPredictor.releaseModel();}if (ocrApi ! null) {ocrApi null;}}public String ocrFile(final String imagePath) {return this.ocrFile(imagePath, -1);}public String ocrFile(final String imagePath, int type) {if (type 0) {// 只检测return this.ocrFile(imagePath, 1, 0, 0).toJSONString();} else if (type 1) {// 方向分类 识别return this.ocrFile(imagePath, 0, 1, 1).toJSONString();} else if (type 2) {// 只识别return this.ocrFile(imagePath, 0, 0, 1).toJSONString();} else if (type 3) {// 检测 识别return this.ocrFile(imagePath, 1, 0, 1).toJSONString();}// 默认 检测 方向分类 识别return this.ocrFile(imagePath, 1, 1, 1).toJSONString();}private JSONArray ocrFile(final String imagePath, int run_det, int run_cls, int run_rec) {try {Bitmap image;if (imagePath.contains(.jpg) || imagePath.contains(.JPG) || imagePath.contains(.jpeg) || imagePath.contains(.JPEG)) {ExifInterface exif null;exif new ExifInterface(imagePath);int orientation exif.getAttributeInt(ExifInterface.TAG_ORIENTATION,ExifInterface.ORIENTATION_UNDEFINED);image BitmapFactory.decodeFile(imagePath);image Utils.rotateBitmap(image, orientation);} else {image BitmapFactory.decodeFile(imagePath);}this.mPredictor.setInputImage(image);boolean flag runModel(run_det, run_cls, run_rec);if (!flag) {Log.d(**********, 无法运行);return new JSONArray();}return transformOCRResult(this.mPredictor.outputResultList);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return new JSONArray();}public String ocrBitmap(final Bitmap bitmap) {return this.ocrBitmap(bitmap, -1);}public String ocrBitmap(final Bitmap bitmap, int type) {if (type 0) {// 只检测return this.ocrBitmap(bitmap, 1, 0, 0).toJSONString();} else if (type 1) {// 方向分类 识别return this.ocrBitmap(bitmap, 0, 1, 1).toJSONString();} else if (type 2) {// 只识别return this.ocrBitmap(bitmap, 0, 0, 1).toJSONString();} else if (type 3) {// 检测 识别return this.ocrBitmap(bitmap, 1, 0, 1).toJSONString();}// 默认 检测 方向分类 识别return this.ocrBitmap(bitmap, 1, 1, 1).toJSONString();}private JSONArray ocrBitmap(Bitmap bitmap, int run_det, int run_cls, int run_rec) {this.mPredictor.setInputImage(bitmap);boolean flag runModel(run_det, run_cls, run_rec);if (!flag) {Log.d(************, 无法运行);return new JSONArray();}return transformOCRResult(this.mPredictor.outputResultList);}private boolean runModel(int run_det, int run_cls, int run_rec) {return this.mPredictor.runModel(run_det, run_cls, run_rec);}private JSONArray transformOCRResult(ListOCRResultModel ocrResultModelList) {JSONArray jsonArray new JSONArray();for (OCRResultModel ocrResultModel : ocrResultModelList) {JSONObject jsonObject new JSONObject();jsonObject.put(words, ocrResultModel.getLabel());JSONArray objects new JSONArray();for (Point point : ocrResultModel.getPoints()) {JSONArray points new JSONArray();points.add(point.x);points.add(point.y);objects.add(points);}jsonObject.put(location, objects);jsonObject.put(score, ocrResultModel.getConfidence());jsonArray.add(jsonObject);}Log.d(OCR, jsonArray.toJSONString());return jsonArray;}}8、打包插件 执行Build-Build Bundle(s)/APKS-Build APK(S) 一个10M以下的插件就完成了。 9、在懒人精灵应用中编写lua代码 首先将apk文件放到资源目录下然后用loadApk()加载该插件 import(java.io.File) import(java.lang.) import(java.util.Arrays) import(android.content.Context) import(android.hardware.Sensor) import(android.hardware.SensorEvent) import(android.hardware.SensorEventListener) import(android.hardware.SensorManager) import(com.nx.assist.lua.LuaEngine)local loader LuaEngine.loadApk(TomatoOCR.apk)local OCR loader.loadClass(com.tomato.ocr.lr.OCRApi)local ocr OCR.init(LuaEngine.getContext())local type -1; – type 可传可不传 – type0 : 只检测 – type1 : 方向分类 识别 – type2 : 只识别 – type3 : 检测 识别– 只检测文字位置type0 – 全屏识别: type3或者不传type – 截取单行文字识别type1或者type2– 例子一 local result1 ocr.ocrFile(/storage/emulated/0/0.jpg, type) – local result1 ocr.ocrFiles([/storage/emulated/0/0.jpg,/storage/emulated/0/0.jpg,…],type) printEx(result1);– 例子二 local result2 ocr.ocrBitmap(bitmap对象, type) – local result2 ocr.ocrBitmaps([bitmap对象,bitmap对象,…],type) printEx(result2);– 例子三 local result3 ocr.ocrBase64(图片base64字符串, type) – local result3 ocr.ocrBase64s([图片base64字符串,图片base64字符串,…],type) printEx(result3);– 释放 ocr.release() 完毕 总结 相对来说在熟悉PaddleOCR和Android开发的情况下进行懒人精灵插件开发还是比较容易的而且通过自己开发插件的形式可以集成更多的功能比如只进行文本检测、其他语言识别模型、身份识别模型等等相对来说比较自由这是官方提供不了的。今天就分享到这里感谢支持 插件下载地址​​​​​​​地址​​​​​​​