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安卓图片识别文字eclipse

admin
行业动态
2025-04-24
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在Eclipse中开发安卓应用，可集成Tesseract OCR引擎，调用Camera API获取图像，通过图像处理算法提取

环境准备

开发工具与依赖

组件	说明
Eclipse IDE	需安装ADT插件（Android Development Tools）
Android SDK	建议使用API 16及以上版本（兼容大部分设备）
Tesseract OCR引擎	需集成Tesseract Android库或手动编译核心文件
Java图像处理库	如`android.graphics`或第三方库（如OpenCV）用于图像预处理

权限配置

在AndroidManifest.xml中添加：

<uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE"/>
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/>

集成OCR引擎

引入Tesseract库

方法1：使用预编译库
下载tesseract-android项目（如tesseract-android-5.x），将.jar和.so文件放入libs目录，并在代码中加载：
```
static {
    System.loadLibrary("tesseract"); // 加载C++库
    Tesseract.init(context, "tessdata"); // 指定训练数据路径
}
```
方法2：手动编译
使用NDK编译Tesseract源码，生成.so文件，并添加训练数据文件（如eng.traineddata）。

训练数据文件

将.traineddata文件放入assets/tessdata目录，代码中通过AssetManager读取：

InputStream is = getAssets().open("tessdata/eng.traineddata");

实现图片文字识别

图片预处理

灰度化：将彩色图转为灰度图，降低计算复杂度。
二值化：使用阈值将图像转为黑白（如OTSU算法）。
降噪：通过滤波（如高斯模糊）去除噪点。

示例代码：

Bitmap bitmap = ... // 获取图片
Bitmap grayscale = toGrayscale(bitmap);
Bitmap binary = toBinary(grayscale);

OCR识别流程

// 初始化Tesseract引擎
TesseractBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
tessBaseAPI.init(context, "eng"); // 指定语言
// 设置待识别图片
tessBaseAPI.setImage(binary);
// 执行识别
String result = tessBaseAPI.getUTF8Text();
tessBaseAPI.clear();

常见问题与解决方案

问题	解决方案
识别准确率低	优化图像预处理（如增强对比度）、使用更高精度的训练数据或多语言包
运行时崩溃（Native Crash）	检查`.so`文件与CPU架构匹配（如`armeabi-v7a`），确保NDK编译正确
中文识别失败	下载并加载中文训练数据（如`chi_sim.traineddata`）

代码示例

// 主Activity代码
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    private TesseractBaseAPI tessBaseAPI;
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        // 初始化Tesseract
        tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
        tessBaseAPI.init(this, "eng"); // 可替换为"chi_sim"
        // 选择图片并识别
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile("/sdcard/test.jpg");
        Bitmap processed = preprocessImage(bitmap);
        tessBaseAPI.setImage(processed);
        String text = tessBaseAPI.getUTF8Text();
        // 显示结果
        TextView resultView = findViewById(R.id.result);
        resultView.setText(text);
        tessBaseAPI.clear();
    }
    private Bitmap preprocessImage(Bitmap bitmap) {
        // 实现灰度化、二值化等操作
        return bitmap; // 返回处理后的Bitmap
    }
}