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优质网站建设报价婺源网站建设

news 2025/11/6 22:28:03

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随着移动设备的普及和摄像头的高像素化，利用相机进行文本识别成为了一种流行的方式。MLKit 是 Google 提供的一款机器学习工具包，其中包含了丰富的图像和语言处理功能，包括文本识别。PreviewView 是 Android Jetpack 的一部分，它提供了一个方便的预览相机图像的视图组件。结合 MLKit 和 PreviewView，我们可以轻松构建出一个功能强大的文本识别应用程序。

添加依赖

为了使用 MLKit 和 PreviewView，我们需要在项目的 build.gradle 文件中添加相应的依赖项。以下是所需的依赖项：

// camera
def camerax_version = "1.2.1"
implementation "androidx.camera:camera-core:${camerax_version}"
implementation "androidx.camera:camera-camera2:${camerax_version}"
implementation "androidx.camera:camera-lifecycle:${camerax_version}"
implementation "androidx.camera:camera-video:${camerax_version}"
implementation "androidx.camera:camera-view:${camerax_version}"
implementation "androidx.camera:camera-extensions:${camerax_version}"// To recognize Chinese script
implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0'

以上依赖项包含了与相机操作和中文文本识别相关的库。

XML 布局

在布局文件中，我们需要添加一个 PreviewView（相机预览视图），一个按钮用于开始/停止文本识别，以及一个用于显示识别结果的 TextView。以下是布局文件的示例代码：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="match_parent"android:orientation="vertical"tools:context=".MainActivity"><androidx.camera.view.PreviewViewandroid:id="@+id/pre_view"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="0dp"android:layout_weight="1" /><Buttonandroid:id="@+id/btn_operation"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="wrap_content"android:text="点击停止文本识别"android:layout_marginHorizontal="16dp" /><TextViewandroid:id="@+id/tv_content"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="0dp"android:layout_weight="1"android:padding="6dp" /></LinearLayout>

上述布局文件包含了一个垂直排列的 LinearLayout，其中包含了一个 PreviewView、一个按钮和一个用于显示识别结果的 TextView。

代码实现

在代码实现部分，首先检查相机权限

<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"><uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/>
</manifest>

在权限被授予时初始化相机，进行文本识别。我们设置按钮的点击事件监听器，根据当前相机的状态执行相应的操作。当按钮被点击时，我们会根据相机的状态开始或停止文本识别，默认处于识别状态中。

class MainActivity : AppCompatActivity() {private lateinit var binding: ActivityMainBindingprivate var cameraProvider: ProcessCameraProvider? = nulloverride fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {super.onCreate(savedInstanceState)binding = ActivityMainBinding.inflate(layoutInflater)setContentView(binding.root)requestPermission()binding.btnOperation.setOnClickListener {cameraProvider?.let {binding.btnOperation.text = "点击开始文本识别"cameraProvider?.unbindAll()cameraProvider = null} ?: run {binding.btnOperation.text = "点击停止文本识别"setupCamera()}}}// 其他方法和实现代码...}

在 onCreate() 方法中，我们设置了按钮的点击事件监听器。当按钮被点击时，我们根据当前的相机状态执行相应的操作。如果相机已经初始化并正在运行，我们会停止文本识别并释放相机资源。如果相机未初始化或已停止，我们将开始文本识别并设置相机。

接下来，我们实现了请求相机权限的方法 requestPermission()，并在 onCreate() 方法中调用它。在 onRequestPermissionsResult() 方法中，我们检查相机权限的授权结果。如果权限被授予，我们将调用 setupCamera() 方法初始化相机。如果权限被拒绝，我们将显示一个简短的提示消息。

/**
* 申请相机权限
*/
private fun requestPermission() {if (ContextCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.CAMERA) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {ActivityCompat.requestPermissions(this, arrayOf(Manifest.permission.CAMERA), CAMERA_PERMISSION_CODE)} else {setupCamera()}
}override fun onRequestPermissionsResult(requestCode: Int, permissions: Array<out String>, grantResults: IntArray) {super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults)if (requestCode == CAMERA_PERMISSION_CODE) {if (grantResults.isNotEmpty() && grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {setupCamera()} else {Toast.makeText(this, "权限被拒绝", Toast.LENGTH_SHORT).show()}}
}

在 requestPermission() 方法中，我们检查相机权限并请求授权。如果权限已被授予，我们将调用 setupCamera() 方法初始化相机。

/**
* 设置相机
*/
private fun setupCamera() {val cameraProviderFuture = ProcessCameraProvider.getInstance(this)cameraProviderFuture.addListener({val cameraProvider = cameraProviderFuture.get()bindPreview(cameraProvider)}, ContextCompat.getMainExecutor(this))
}

在 setupCamera() 方法中，我们使用 ProcessCameraProvider 获取相机实例，并通过 bindPreview() 方法将相机与 PreviewView 绑定。

/**
* 绑定 preview
*/
private fun bindPreview(cameraProvider: ProcessCameraProvider) {this.cameraProvider = cameraProviderval preview = Preview.Builder().build()val cameraSelector = CameraSelector.DEFAULT_BACK_CAMERApreview.setSurfaceProvider(binding.preView.surfaceProvider)val analysis = ImageAnalysis.Builder().setOutputImageFormat(ImageAnalysis.OUTPUT_IMAGE_FORMAT_YUV_420_888).setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST).build()analysis.setAnalyzer(Executors.newSingleThreadExecutor(), this::analyzeImage)cameraProvider.bindToLifecycle(this, cameraSelector, preview, analysis)
}

在 bindPreview() 方法中，我们创建了一个 Preview 实例，并将其与默认后置摄像头绑定。然后，我们设置 PreviewView 的 SurfaceProvider，并创建一个 ImageAnalysis 实例用于图像分析。通过设置图像分析器的回调方法，我们可以在每帧图像上执行文本识别。

/**
* 解析文本
*/
@SuppressLint("UnsafeOptInUsageError")
private fun analyzeImage(imageProxy: ImageProxy) {val image = imageProxy.image ?: returnval inputImage = InputImage.fromMediaImage(image, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)val recognizer = TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build())recognizer.process(inputImage).addOnSuccessListener { result ->binding.tvContent.text = result.text}.addOnCompleteListener {// 释放ImageProxy对象 imageProxy.close()}.addOnFailureListener {// 处理识别过程中的错误it.printStackTrace()imageProxy.close()}
}

通过实现了 analyzeImage() 方法，用于分析图像并执行文本识别。在该方法中，我们首先将 ImageProxy 转换为 InputImage，然后创建一个中文文本识别器。接下来，我们使用识别器对图像进行处理，并在成功完成时更新 TextView 的内容。无论成功与否，最后都会关闭 ImageProxy。这里如果我们想识别图片（Bitmap）中的文字可以调用 InputImage.fromBitmap 方法即可。