名片識別，史上最簡單的集成攻略來啦！附有SDK包

前言

現現在，人際交往成爲生活中必不可少的一部分，之間互相傳遞名片，記錄聯繫信息，是必要的一步，名片承擔着對方的各類信息，姓名、公司、地址等等，通常狀況下，咱們會比對着錄入名片上的各類信息，一個個地敲擊手機鍵盤。若是有了名片識別，就能夠扭轉這種現象，輕鬆完成名片識別，錄入名片信息。html

名片識別技術介紹

名片識別採用OCR技術，將名片上的文字轉化識別爲可進行編輯處理的相應文字，並可對識別後的名片信息進行分類管理。它支持經過拍照識別、二維碼識別、導入識別方式對名片信息進行採集，用戶只需將名片放在手機拍攝的預覽框內，即可自動完成對名片識別的一系列操做，很是方便。java

開發前準備步驟

在開始API開發工做以前，您須要完成必要的開發準備工做，同時請確保您的工程中已經配置HMS Core SDK的Maven倉地址，而且完成了本服務的SDK集成。android

android studio 安裝

很簡單，下載安裝便可。具體下載連接：app

Android studio 官網下載連接：https://developer.android.com/studio
Android studio安裝流程參考連接：http://www.javashuo.com/article/p-wamzpmfl-bo.html
async

在項目級gradle裏添加華爲maven倉maven

打開AndroidStudio項目級build.gradle文件ide

maven地址

在buildscript->repositories裏面配置HMS SDK的maven倉地址

buildscript {
    repositories {
        maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' }

    }
}

在allprojects ->repositories裏面配置HMS SDK的maven倉地址gradle

allprojects {
    repositories {
        maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' }

    }
}

引入SDK

dependencies {
    // Text recognition SDK.
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-ocr:2.0.1.300'
    // Text recognition model.
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-ocr-cn-model:2.0.1.300'
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-ocr-jk-model:2.0.1.300'
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-ocr-latin-model:2.0.1.300'
}

}

清單文件

<manifest
    ...
    <meta-data
        android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY"
        android:value="ocr" />
    ...
</manifest>

權限

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<uses-permission android:name="android.hardware.camera.autofocus" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" />
<uses-feature android:name="android.hardware.autofocus" />

動態權限申請

if (!(ActivityCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.CAMERA) == PackageManager.PERMISSION_GRANTED)) {
    requestCameraPermission();
}

開發重點步驟

1. 建立文本分析器MLTextAnalyzer用於識別圖片中的文字，使用自定義參數MLLocalTextSetting配置端側文本分析器。ui

MLLocalTextSetting setting = new MLLocalTextSetting.Factory()
        .setOCRMode(MLLocalTextSetting.OCR_DETECT_MODE)
        .setLanguage("zh")
        .create();
MLTextAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance()
        .getLocalTextAnalyzer(setting);

2. 經過android.graphics.Bitmap建立MLFrame，支持的圖片格式包括：jpg/jpeg/png/bmp，建議輸入圖片長寬比範圍：1:2到2:1。this

MLFrame frame = MLFrame.fromBitmap(bitmap);

3. 將生成的MLFrame對象傳遞給「asyncAnalyseFrame」方法進行文字識別。

Task<MLText> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame);
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<MLText>() {
    @Override
    public void onSuccess(MLText text) {
        // Recognition success.

    }
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
    @Override
    public void onFailure(Exception e) {
        // Recognition failure.

    }
});

4. 識別完成，中止分析器，釋放識別資源。

try {
    if (analyzer != null) {
        analyzer.stop();
    }
} catch (IOException e) {
    // IOException
} catch (Exception e) {
    // Exception
}

Demo效果

爲了便於開發者更好的理解此場景，咱們也作了一個demo app，展現名片識別的功能效果

若是你對實現方式感興趣，能夠在Github上下載源碼：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/HMSCore-Guides-V5/text-recognition-0000001050040053-V5#ZH-CN_TOPIC_0000001050750207__section16220018134717

原文連接：
https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0204399685438720133?fid=18做者：timer