安卓文本识别：用MLKIT + PreviewView轻松实现

2023-02-14 00:18:29

使用 MLKit 和 PreviewView 实现 Android 上的文本识别

简介

文本识别是计算机视觉中一项重要的任务，它使我们能够从图像或视频中提取文本信息。随着机器学习的不断发展，文本识别技术变得更加强大和易于使用。在本文中，我们将介绍如何使用 Google 提供的机器学习工具包 MLKit 和 PreviewView 在 Android 设备上实现文本识别。

MLKit 的文本识别功能

MLKit 是一个功能丰富的机器学习工具包，提供了广泛的图像和语言处理功能。其文本识别功能非常强大，可以识别各种类型的文本，包括手写文本、印刷文本和电子文本。它还支持多种语言，包括英语、中文、日语和韩语。

使用 MLKit 和 PreviewView 进行文本识别

要使用 MLKit 和 PreviewView 进行文本识别，我们可以遵循以下步骤：

添加 MLKit 依赖项

首先，我们需要在 Android 项目中添加 MLKit 依赖项。在项目的 build.gradle 文件中添加以下代码：

dependencies {
    implementation 'com.google.mlkit:vision-text-recognition:latest-version'
}

创建 PreviewView

PreviewView 是一个自定义视图，允许我们显示相机预览。我们需要创建一个 PreviewView 并将其添加到我们的布局中：

<com.google.android.gms.samples.vision.ocrreader.ui.camera.CameraSourcePreview
    android:id="@+id/previewView"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent" />

创建 ImageAnalyzer

ImageAnalyzer 是一个类，用于分析相机预览中的图像。我们需要创建一个 ImageAnalyzer 并将其与 PreviewView 关联：

ImageAnalyzer imageAnalyzer = new ImageAnalyzer.Builder(this)
    .setMachineLearningFrameProcessor(new TextRecognitionProcessor())
    .build();
imageAnalyzer.attachToPreview(previewView);

设置事件侦听器

我们需要设置 ImageAnalyzer 的事件侦听器，以便在检测到文本时收到通知：

imageAnalyzer.setProcessImageListener(new ProcessImageListener() {
    @Override
    public void processImage(Frame frame) {
        // 在这里处理检测到的文本
    }
});

代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示如何使用 MLKit 和 PreviewView 进行文本识别：

import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Color;
import android.graphics.Matrix;
import android.graphics.Paint;
import android.graphics.Rect;
import android.util.Log;

import com.google.android.gms.tasks.Task;
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 java.io.IOException;
import java.util.List;

public class TextRecognitionProcessor implements ImageProcessor {

    private static final String TAG = "TextRecognitionProcessor";

    private TextRecognizer textRecognizer = TextRecognition.getClient();

    @Override
    public void process(Frame frame) {
        // 获取图像数据
        byte[] data = frame.getImage().getData();
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length);

        // 创建输入图像
        InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, frame.getImage().getRotationDegrees());

        // 进行文本识别
        Task<Text> result = textRecognizer.process(image)
                .addOnSuccessListener(text -> processText(frame, text))
                .addOnFailureListener(e -> Log.e(TAG, "Error processing image", e));
    }

    private void processText(Frame frame, Text text) {
        // 获取识别出的文本
        String recognizedText = text.getText();

        // 获取文本的位置
        List<Text.TextBlock> blocks = text.getTextBlocks();
        for (Text.TextBlock block : blocks) {
            Rect blockRect = block.getBoundingBox();

            // 绘制文本边框
            Canvas canvas = new Canvas(frame.getImage().getBitmap());
            Paint paint = new Paint();
            paint.setColor(Color.RED);
            paint.setStrokeWidth(5.0f);
            canvas.drawRect(blockRect, paint);

            // 绘制文本
            paint.setColor(Color.WHITE);
            paint.setTextSize(30.0f);
            canvas.drawText(recognizedText, blockRect.centerX(), blockRect.centerY(), paint);
        }
    }

    @Override
    public void stop() {
        textRecognizer.close();
    }
}