基于PaddleOCR开发懒人精灵文字识别插件

目的

       懒人精灵是 Android 平台上的一款自动化工具，它通过编写 lua 脚本，结合系统的「 无障碍服务 」对 App 进行自动化操作。在文字识别方面它提供的有一款OCR识别插件，但是其中有识别速度慢，插件大的缺点，所以这里将讲解一下如何集成基于PaddleOCR文字识别开发的插件，阅读本篇文字需要对PaddleOCR有个基本的了解，还需要有一点Android开发基础，文章最后有相关插件下载地址。

准备工作

1、android studio最新版本即可

下载地址：Download Android Studio & App Tools - Android Developers

2、下载PaddleOCR提供的安卓版文字识别demo

下载地址：PaddleOCR/deploy/android_demo at release/2.5 · PaddlePaddle/PaddleOCR · GitHub

3、导入Android studio并成功运行

以上三步工作完成后，将开始我们的懒人精灵文字识别插件开发。

插件开发

1、项目结构对比

修改前 VS 修改后，调整了一些文件，去除了Activity入口。

 2、插件SDK集成

在项目的build.gradle文件中添加：

allprojects {
    repositories {
        // ...
        maven { url 'https://jitpack.io' }
    }
}

在app的build.gradle文件中添加

dependencies {
    // ... 
    implementation 'com.alibaba:fastjson:1.1.46.android'
}

3、删除无用的Activity文件

 4、修改AndroidManifest.xml

两处包名替换成自己的包名，其他地方如下代码不动。

5、修改Predictor文件

添加这两行文件：

 调整loadLabel代码如下：

6、修改cpp包名 

修改native.cpp文件，将官方的_com_baidu_paddle_lite_demo_ocr_替换成我们自己的包名，如_com_tomato_ocr_，如下截图：

7、新建OCRApi接口类

package com.tomato.ocr.ec;

import android.content.Context;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.Point;
import android.media.ExifInterface;
import android.util.Log;

import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.tomato.ocr.OCRResultModel;
import com.tomato.ocr.Predictor;
import com.tomato.ocr.Utils;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.List;

public class OCRApi {

    private final int useOpencl = 0;
    private final int cpuThreadNum = 1;
    private final String cpuPowerMode = "LITE_POWER_HIGH";
    private final int detLongSize = 960;
    private final float scoreThreshold = 0.1f;

    // 检测
    protected int run_det = 1;
    // 分类
    protected int run_cls = 1;
    // 识别
    protected int run_rec = 1;

    private final String assetModelDirPath = "models/ch_PP-OCRv2";
    private String assetlabelFilePath = "labels/ppocr_keys_v1.txt";

    private Context mContext;
    private Predictor mPredictor;
    private static OCRApi ocrApi;

    public static OCRApi init(Context mContext) {
        if (ocrApi == null) {
            ocrApi = new OCRApi(mContext);
        }
        return ocrApi;
    }

    public OCRApi(Context mContext) {
        this.mContext = mContext;
        try {
            String path = Utils.setPathForDefaultDataForLr(mContext, this.getClass());
            Log.d("OCR加载路径", path);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        this.mPredictor = new Predictor();
        boolean flag = this.mPredictor.init(this.mContext, assetModelDirPath, assetlabelFilePath, useOpencl, cpuThreadNum,
                cpuPowerMode,
                detLongSize, scoreThreshold);
        if (!flag) {
            Log.d("*************", "初始化失败");
        } else {
            Log.d("*************", "初始化成功");
        }
    }

    public void release() {
        if (mPredictor != null) {
            mPredictor.releaseModel();
        }
        if (ocrApi != null) {
            ocrApi = null;
        }
    }

    public String ocrFile(final String imagePath) {
        return this.ocrFile(imagePath, -1);
    }

    public String ocrFile(final String imagePath, int type) {
        if (type == 0) {
            // 只检测
            return this.ocrFile(imagePath, 1, 0, 0).toJSONString();
        } else if (type == 1) {
            // 方向分类 + 识别
            return this.ocrFile(imagePath, 0, 1, 1).toJSONString();
        } else if (type == 2) {
            // 只识别
            return this.ocrFile(imagePath, 0, 0, 1).toJSONString();
        } else if (type == 3) {
            // 检测 + 识别
            return this.ocrFile(imagePath, 1, 0, 1).toJSONString();
        }
        // 默认 检测 + 方向分类 + 识别
        return this.ocrFile(imagePath, 1, 1, 1).toJSONString();
    }

    private JSONArray ocrFile(final String imagePath, int run_det, int run_cls, int run_rec) {
        try {
            Bitmap image;
            if (imagePath.contains(".jpg") || imagePath.contains(".JPG") || imagePath.contains(".jpeg") || imagePath.contains(".JPEG")) {
                ExifInterface exif = null;
                exif = new ExifInterface(imagePath);
                int orientation = exif.getAttributeInt(ExifInterface.TAG_ORIENTATION,
                        ExifInterface.ORIENTATION_UNDEFINED);
                image = BitmapFactory.decodeFile(imagePath);
                image = Utils.rotateBitmap(image, orientation);
            } else {
                image = BitmapFactory.decodeFile(imagePath);
            }
            this.mPredictor.setInputImage(image);
            boolean flag = runModel(run_det, run_cls, run_rec);
            if (!flag) {
                Log.d("****************", "无法运行！");
                return new JSONArray();
            }
            return transformOCRResult(this.mPredictor.outputResultList);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return new JSONArray();
    }

    public String ocrBitmap(final Bitmap bitmap) {
        return this.ocrBitmap(bitmap, -1);
    }

    public String ocrBitmap(final Bitmap bitmap, int type) {
        if (type == 0) {
            // 只检测
            return this.ocrBitmap(bitmap, 1, 0, 0).toJSONString();
        } else if (type == 1) {
            // 方向分类 + 识别
            return this.ocrBitmap(bitmap, 0, 1, 1).toJSONString();
        } else if (type == 2) {
            // 只识别
            return this.ocrBitmap(bitmap, 0, 0, 1).toJSONString();
        } else if (type == 3) {
            // 检测 + 识别
            return this.ocrBitmap(bitmap, 1, 0, 1).toJSONString();
        }
        // 默认 检测 + 方向分类 + 识别
        return this.ocrBitmap(bitmap, 1, 1, 1).toJSONString();
    }

    private JSONArray ocrBitmap(Bitmap bitmap, int run_det, int run_cls, int run_rec) {
        this.mPredictor.setInputImage(bitmap);
        boolean flag = runModel(run_det, run_cls, run_rec);
        if (!flag) {
            Log.d("****************", "无法运行！");
            return new JSONArray();
        }
        return transformOCRResult(this.mPredictor.outputResultList);
    }
    
    private boolean runModel(int run_det, int run_cls, int run_rec) {
        return this.mPredictor.runModel(run_det, run_cls, run_rec);
    }

    private JSONArray transformOCRResult(List ocrResultModelList) {
        JSONArray jsonArray = new JSONArray();
        for (OCRResultModel ocrResultModel : ocrResultModelList) {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject();

            jsonObject.put("words", ocrResultModel.getLabel());

            JSONArray objects = new JSONArray();
            for (Point point : ocrResultModel.getPoints()) {
                JSONArray points = new JSONArray();
                points.add(point.x);
                points.add(point.y);
                objects.add(points);
            }
            jsonObject.put("location", objects);
            jsonObject.put("score", ocrResultModel.getConfidence());
            jsonArray.add(jsonObject);
        }
        Log.d("OCR", jsonArray.toJSONString());
        return jsonArray;
    }

}

8、打包插件

执行：Build->Build Bundle(s)/APKS->Build APK(S)

 一个10M以下的插件就完成了。

9、在懒人精灵应用中编写lua代码

首先将apk文件放到资源目录下，然后用loadApk()加载该插件

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import('java.io.File')
import('java.lang.*')
import('java.util.Arrays')
import('android.content.Context')
import('android.hardware.Sensor')
import('android.hardware.SensorEvent')
import('android.hardware.SensorEventListener')
import('android.hardware.SensorManager')
import('com.nx.assist.lua.LuaEngine')

local loader = LuaEngine.loadApk("TomatoOCR.apk")

local OCR = loader.loadClass("com.tomato.ocr.lr.OCRApi")

local ocr = OCR.init(LuaEngine.getContext())

local type = -1;
-- type 可传可不传
-- type=0 : 只检测
-- type=1 : 方向分类 + 识别
-- type=2 : 只识别
-- type=3 : 检测 + 识别

-- 只检测文字位置：type=0
-- 全屏识别: type=3或者不传type
-- 截取单行文字识别：type=1或者type=2

-- 例子一
local result1 = ocr.ocrFile("/storage/emulated/0/0.jpg", type)
-- local result1 = ocr.ocrFiles(["/storage/emulated/0/0.jpg","/storage/emulated/0/0.jpg",...],type)
printEx(result1);

-- 例子二
local result2 = ocr.ocrBitmap("bitmap对象", type)
-- local result2 = ocr.ocrBitmaps(["bitmap对象","bitmap对象",...],type)
printEx(result2);

-- 例子三
local result3 = ocr.ocrBase64("图片base64字符串", type)
-- local result3 = ocr.ocrBase64s(["图片base64字符串","图片base64字符串",...],type)
printEx(result3);

-- 释放
ocr.release()

完毕！！！

总结

        相对来说，在熟悉PaddleOCR和Android开发的情况下，进行懒人精灵插件开发还是比较容易的，而且通过自己开发插件的形式可以集成更多的功能，比如只进行文本检测、其他语言识别模型、身份识别模型等等，相对来说比较自由，这是官方提供不了的。今天就分享到这里，感谢支持！​​​​​​​