OCR技术进行名片识别（集成攻略并附有SDK包）
前言
现如今，人际交往成为生活中必不可少的一部分，之间互相传递名片，记录联系信息，是必要的一步，名片承担着对方的各种信息，姓名、公司、地址等等，一般情况下，我们会比对着录入名片上的各种信息，一个个地敲击手机键盘。如果有了名片识别，就可以扭转这种现象，轻松完成名片识别，录入名片信息。
名片识别技术介绍
名片识别采用OCR技术，将名片上的文字转化识别为可进行编辑处理的相应文字，并可对识别后的名片信息进行分类管理。它支持通过拍照识别、二维码识别、导入识别方式对名片信息进行采集，用户只需将名片放在手机拍摄的预览框内，便可自动完成对名片识别的一系列操作，非常方便。
开发前准备步骤
在开始API开发工作之前，您需要完成必要的开发准备工作，同时请确保您的工程中已经配置HMS Core SDK的Maven仓地址，并且完成了本服务的SDK集成。
android studio 安装
很简单，下载安装即可。具体下载链接：
Android studio 官网下载链接：https://developer.android.com/studio
Android studio安装流程参考链接：https://www.cnblogs.com/xiadewang/p/7820377.html
在项目级gradle里添加华为maven仓
打开AndroidStudio项目级build.gradle文件
maven地址
在buildscript->repositories里面配置HMS SDK的maven仓地址
buildscript { repositories { maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' } } } 在allprojects ->repositories里面配置HMS SDK的maven仓地址
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' } } 清单文件
<manifest ... <meta-data
android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY" android:value="ocr" /> ... </manifest> 权限
<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" /> 动态权限申请
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.M) { requestPermissions(new String[]{Manifest.permission.CAMERA}, CAMERA_REQUEST); 开发重点步骤
1. 创建文本分析器MLTextAnalyzer用于识别图片中的文字，使用自定义参数MLLocalTextSetting配置端侧文本分析器。
MLLocalTextSetting setting = new MLLocalTextSetting.Factory() .setOCRMode(MLLocalTextSetting.OCR_DETECT_MODE) .setLanguage("zh") .create(); MLTextAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance() .getLocalTextAnalyzer(setting); 2. 通过android.graphics.Bitmap创建MLFrame，支持的图片格式包括：jpg/jpeg/png/bmp，建议输入图片长宽比范围：1:2到2:1。
MLFrame frame = MLFrame.fromBitmap(bitmap); 3. 将生成的MLFrame对象传递给“asyncAnalyseFrame”方法进行文字识别。
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. 识别完成，停止分析器，释放识别资源。
try { if (analyzer != null) { analyzer.stop(); } } catch (IOException e) { // IOException } catch (Exception e) { // Exception } Demo效果
为了便于开发者更好的理解此场景，我们也做了一个demo app，展示名片识别的功能效果
如果你对实现方式感兴趣，可以在Github上下载源码：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/HMSCore-Guides-V5/text-recognition-0000001050040053-V5#ZH-CN_TOPIC_0000001050750207__section16220018134717
本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_47546655/article/details/108767741