该库是使用 fastDeploy 部署在安卓端使用 PaddleOCR 的二次封装库。
对于只想体验或者快速上手使用的安卓开发者，该库对其进行了简单的封装，使其可以直接上手使用，而无需关心 PaddleOCR 的实现，亦无需进行繁琐的配置。
基于 fastDeploy 部署
截图：
本库基于 fastDeploy 部署，同时支持 Paddle 原始模型和量化模型（.pdmodel、pdiparams），并且支持 PPOCRv2 和 PPOCRv3。
但是使用本库可能会大幅增加安装包体积，如果对安装包体积敏感，推荐使用 Paddle-Lite 部署，但是使用 Paddle-Lite 部署将只支持 OPT 后的模型（.nb），并且目前尚未支持 PPOCRv3。
因为 Paddle 模型比较大，所以没有集成模型到 demo （fastdeploydemo）中，如果想要运行 demo，您需要自行下载模型后放入 ./fastdeploydemo/src/main/assets 中:
将模型放入后运行即可。
如需集成至您自己的项目中，请按下述步骤进行：
首先，根据你使用的 Gradle 版本在项目级 build.gradle 或 settings.gradle 文件添加 jitpack 远程仓库：
allprojects {
repositories {
...
maven { url 'https://jitpack.io' }
}
}然后在 Module 级 build.gradle 文件添加依赖：
dependencies {
implementation 'com.github.equationl.paddleocr4android:fastdeplyocr:v1.2.6'
}模型下载地址: PP-OCR系列模型列表
当然，你也可以使用自己训练的模型。
需要注意的是，文本检测、文本识别、文本方向分类 模型各有两个文件：*.pdmodel、*.pdiparams
请将下载好的三个模型，六个文件：
xx_cls.pdmodel
xx_cls.pdiparams
xx_det.pdmodel
xx_det.pdiparams
xx_rec.pdmodel
xx_rec.pdiparams
放置到手机任意目录或项目的 assets 目录下。
三个模型分别为：
| 文件名 | 模型名称 | 说明 |
|---|---|---|
| xx_cls.pdmodel、xx_cls.pdiparams | 文本方向分类模型 | 用于文本方向分类 |
| xx_det.pdmodel、xx_det.pdiparams | 检测模型 | 用于检测文本位置 |
| xx_rec.pdmodel、xx_rec.pdiparams | 识别模型 | 用于识别文本内容 |
建议测试时直接放到 assets 中，避免放到手机目录中时由于权限问题而无法读取模型
由于模型文件较大，正式使用时请自行实现模型的下载，建议不要直接将模型放在 assets 中打包进安装包
// 配置
val config = OcrConfig()
//config.labelPath = null
config.modelPath = "models" // 不使用 "/" 开头的路径表示安装包中 assets 目录下的文件，例如当前表示 assets/models/ocr_v2_for_cpu
//config.modelPath = "/sdcard/Android/data/com.equationl.paddleocr4android.app/files/models" // 使用 "/" 表示手机储存路径，测试时请将下载的三个模型放置于该目录下
config.clsModelFileName = "cls" // cls 模型文件名
config.detModelFileName = "det" // det 模型文件名
config.recModelFileName = "rec" // rec 模型文件名
// 运行全部模型
config.runType = RunType.All
// 使用所有核心运行
config.cpuPowerMode = LitePowerMode.LITE_POWER_FULL
// 绘制文本位置
config.isDrwwTextPositionBox = true
// 如果是原始模型，则使用 FP16 精度
config.recRunPrecision = RunPrecision.LiteFp16
config.detRunPrecision = RunPrecision.LiteFp16
config.clsRunPrecision = RunPrecision.LiteFp16
// 如果是量化模型则使用 int8 精度
//config.recRunPrecision = RunPrecision.LiteInt8
//config.detRunPrecision = RunPrecision.LiteInt8
//config.clsRunPrecision = RunPrecision.LiteInt8
// 1.同步初始化
/*ocr.initModelSync(config).fold(
{
if (it) {
Log.i(TAG, "onCreate: init success")
}
},
{
it.printStackTrace()
}
)*/
// 2.异步初始化
resultText.text = "开始加载模型"
ocr.initModel(config, object : OcrInitCallback {
override fun onSuccess() {
resultText.text = "加载模型成功"
Log.i(TAG, "onSuccess: 初始化成功")
}
override fun onFail(e: Throwable) {
resultText.text = "加载模型失败: $e"
Log.e(TAG, "onFail: 初始化失败", e)
}
})更多配置请自行查看 OcrConfig.kt
// 1.同步识别
/*val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.test2)
ocr.runSync(bitmap)
val bitmap2 = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.test3)
ocr.runSync(bitmap2)*/
// 2.异步识别
resultText.text = "开始识别"
val bitmap3 = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.test4)
ocr.run(bitmap3, object : OcrRunCallback {
override fun onSuccess(result: OcrResult) {
val simpleText = result.simpleText
val imgWithBox = result.imgWithBox
val inferenceTime = result.inferenceTime
val outputRawResult = result.outputRawResult
var text = "识别文字=\n$simpleText\n识别时间=$inferenceTime ms\n更多信息=\n"
outputRawResult.forEachIndexed { index, ocrResultModel ->
// 文字方向 ocrResultModel.clsLabel 可能为 "0" 或 "180"
text += "$index: 文字方向：${ocrResultModel.cls_label}；文字方向置信度：${ocrResultModel.cls_confidenceL}；识别置信度 ${ocrResultModel.confidence}；；文字位置：${ocrResultModel.points}\n"
}
resultText.text = text
resultImg.setImageBitmap(imgWithBox)
}
override fun onFail(e: Throwable) {
resultText.text = "识别失败：$e"
Log.e(TAG, "onFail: 识别失败！", e)
}
})有任何问题请先尝试 demo 或阅读源码，如果无法解决请提 issue
如果需要开启混淆，请在你的项目 proguard-rules.pro 中添加：
-keep class com.baidu.paddle.fastdeploy.** { *; }
v1.2.8
本次更新主要是优化了识别结果为空时的返回值：
- 当识别结果为空时返回
Result.failure(NoResultException()) - 当检测文本位置为空时
OcrResultModel.points返回空列表 - 当识别置信度为空时
OcrResultModel.confidence返回-1f - 当方向检测为空时
OcrResultModel.cls_labelc返回-1 - 当方向检测置信度为空时
OcrResultModel.cls_confidenceL返回-1f
v1.2.7
- 移除无用依赖
v1.2.6
- 更改返回结果中
outputRawResult.cls_label为 "0" 或 "180"，分别表示检测到当前文本为 0° 或 180° - 返回结果新增一个
rawOCRResult表示 fastDeploy 返回的原始识别结果 - 修复运行模式为
RunType.WithDet时也会检查 cls 模型的错误
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