Android studio ocr初級app開發問題匯總（含工程代碼）

　　博客第一篇文章，稍作修改，增加文字介紹

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　　開發目的

　　　　最近由於某些需求，需要在Android手機端實現OCR功能，大致為通過手機照相，識別出相片中的中文信息字段。但是由於新手光環+流程不熟悉，遇到了各種各樣的問題，准備在本文中敘述一下，最好能派上用場。

　　開發環境

　　　　Android studio 2.3.3  Windows下，測試手機Android4.4版本

　　環境搭建

　　　　搭建安卓OCR開發環境.　  

　　　　使用的google提供的OCR識別引擎，可以選擇多種語言。

　　　　參考上述鏈接可以實現，最開始的搭建。這里需要注意的是：由於GitHub上的工程與當前新建的Gradle版本不匹配，導致android-maven錯誤，注意添加依賴。

　　大文件拷貝

　　　　由於OCR訓練好的文件比較大，以中文識別為例，50MB左右大小，需要將文件放置於手機的SD卡中，便於TessBaseApi對象初始化。（init（）函數需要文件路徑，目前沒想到更好的方式）。

　　本文提出的解決方式：首先將chi_sim.traineddata文件放入asset文件夾中。在程序首次運行的時候，將文件拷貝到SD卡中，注意獲取SD卡讀寫權限。拷貝函數如下：

　　加入相機

　　以上步驟順利的話，可以實現對圖片的文字進行識別功能。為了實現對照相機得到的相片進行識別，需要打開攝像機。

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

　　REQUST_ORIGINAL是自己定義的常量值，用於接收時，與requestcode值比對，判斷是否為需要的數據。

　　

@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);
        }
}

 　　在回調函數里，處理返回的圖片數據，就可以實現初步的圖片文字識別。但是這樣返回的圖片數據為縮略圖，清晰的很低。如果想要對原始圖片進行處理的話，需要換一種圖片獲取的方式。

首先，調用相機的時候，添加圖片為文件存儲的路徑。

 Intent getImageByCamera = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);
        Uri uri;
        if(Build.VERSION.SDK_INT>=24)
        {
            File g= new File(picPath);//測試錯誤
            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為String變量，意義為相機圖片在sd卡上的存儲路徑。然后在回調函數里對圖片進行處理。

由於Android 7.0在跨應用數據調用增加了限制，需要使用FileProvider獲取uri，具體FileProvider配置參考一下鏈接

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,"沒有拍到照片",Toast.LENGTH_SHORT).show();
        }

　　　　運行效率

　　　　通過上述的過程，可以完成，基本的文字識別的功能。但仍然存在着不能忽略的問題。

　　　　一，使用縮略圖進行識別的時候，運行速率可以接受，對於特別大的文字識別還可以。但是由於圖片被壓縮過，如果圖片中存在比較小的文字基本不能識別。

　　　　二，使用后面提到的原始圖片進行識別的話，由於手機的計算能力有限，識別的計算過程相當耗時。識別過程要放到另外的線程中單獨運行，否則會卡死UI線程，假死。但是即使新建線程，需要的時間也遠超用戶的忍耐限度。

　　　　改進優化

　　　　由於圖片原圖比較大的原因，對整個圖片進行識別的效果也不理想。所以本文建議在拍攝照片之后，用戶用手指圈定識別區域文字。圈定區域 的控件，見我的另外一篇博客

　　　　Android 通過觸摸動態地在屏幕上畫矩形

　　　　此外，識別過程，控件初始化過程比較耗時，放置在UI線程中卡頓不可忍耐。本文采用線程池的方式，處理上述兩個過程。

　　　　最終效果圖

　　　　

　　　　　 先點擊相機拍照按鈕，拍要識別的照片，再點擊選取區域按鈕，用手指畫一個矩形框，圈好識別區域（如果矩形沒畫好可以再點擊選取區域重新畫），

最后點擊文字識別等待結果顯示。

工程代碼鏈接：https://github.com/dutxueyu/Android_ocr_app