前言
现如今，人际交往成为生存中必不可少的一部分，之间相互传递名片，记录分割信息，是必要的一步，名片承当着对方的各种信息，姓名、公司、地址等等，个别状况下，咱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。如果有了名片辨认，就能够扭转这种景象，轻松实现名片辨认，录入名片信息。
名片辨认技术介绍
名片辨认采纳OCR技术，将名片上的文字转化辨认为可进行编辑解决的相应文字，并可对辨认后的名片信息进行分类管理。它反对通过拍照辨认、二维码辨认、导入辨认形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，便可主动实现对名片辨认的一系列操作，十分不便。
开发前筹备步骤
在开始API开发工作之前，您须要实现必要的开发筹备工作，同时请确保您的工程中曾经配置HMS Core SDK的Maven仓地址，并且实现了本服务的SDK集成。
android studio 装置
很简略，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装置流程参考链接：https://www.cnblogs.com/xiadewang/p/7820377.html**
在我的项目级gradle里增加华为maven仓
关上AndroidStudio我的项目级build.gradle文件
maven地址
在buildscript->repositories外面配置HMS SDK的maven仓地址buildscript { repositories { maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' } }}在allprojects ->repositories外面配置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" />动静权限申请
if (!(ActivityCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.CAMERA) == PackageManager.PERMISSION_GRANTED)) { requestCameraPermission();}开发重点步骤
1. 创立文本分析器MLTextAnalyzer用于辨认图片中的文字，应用自定义参数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创立MLFrame，反对的图片格式包含：jpg/jpeg/png/bmp，倡议输出图片长宽比范畴：1:2到2:1。
MLFrame frame = MLFrame.fromBitmap(bitmap);3. 将生成的MLFrame对象传递给“asyncAnalyseFrame”办法进行文字辨认。
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. 辨认实现，进行分析器，开释辨认资源。
try { if (analyzer != null) { analyzer.stop(); }} catch (IOException e) { // IOException} catch (Exception e) { // Exception}Demo成果
为了便于开发者更好的了解此场景，咱们也做了一个demo app，展现名片辨认的性能成果
如果你对实现形式感兴趣，能够在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
原文链接：
https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0204399685438720133?fid=18
作者：timer