Android ML Kit文字识别与Android OCR识别数字

在Android开发中，文字识别和数字识别是两个常见的需求。幸运的是，Google提供了ML Kit和OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术来满足这些需求。这两种技术各有优势，适合不同的应用场景。
ML Kit的优势
ML Kit是Google提供的一套机器学习库，可以用于Android和iOS应用程序的文本和人脸识别。与OCR相比，ML Kit的优势在于其精度高、速度快、易于集成和适用于多种语言。此外，ML Kit还支持离线模式，即使在没有网络连接的情况下也能进行识别。这使得ML Kit成为那些需要高精度和速度的应用程序的理想选择。
OCR技术的优势
OCR技术是一种通过计算机软件识别印刷或手写文本的技术。与ML Kit相比，OCR技术的优势在于其成本较低、可扩展性较好，并且可以识别多种类型的文档。此外，OCR技术还可以将扫描的文档转换为可编辑的文本格式，如Microsoft Word或PDF。这使得OCR技术在需要从扫描的文档中提取文本的应用程序中非常有用。
使用ML Kit进行文字识别的步骤

1. 添加依赖：在Android项目中添加ML Kit库的依赖项。这可以通过在项目的build.gradle文件中添加相应的依赖项来实现。例如：implementation ‘com.google.mlkit16.0.0-beta6’
2. 创建TextRecognizer实例：使用ML Kit库提供的TextRecognition类创建一个TextRecognizer实例。例如：TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(new ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build());
3. 选择图片：从相册中选择一张包含需要识别的文字的图片。需要注意的是，由于ML Kit支持多种语言，因此需要选择相应的语言选项。例如，对于中文文字识别，可以选择“中文”选项。
4. 识别文字：调用TextRecognizer实例的recognizeText()方法来识别图片中的文字。该方法将返回一个包含识别结果的TextRecognitionResult对象。
5. 处理识别结果：从TextRecognitionResult对象中提取识别结果，并进行相应的处理操作。例如，可以将识别结果显示在界面上或将其保存到数据库中。
   使用OCR技术进行数字识别的步骤
6. 环境搭建：新建一个Android项目并选择Java编程语言。项目建成后开始部署OCR识别包。首先需要下载OCR识别包，由于该识别包内包含了英文，对于识别数字来说有点厚重冗余。因此可以在网上搜索只包含数字的OCR识别包，并将文件复制到项目中的assets文件夹下。需要注意的是，存放到该目录下的原因是需要将OCR识别包拷贝到手机的SD卡下，方便以后进行OCR识别。
7. 配置OCR的导入：在配置文件builder.gradle中导入google的识别包。可以使用最新版，并根据需要来下载最新版本。识别包导入后可以进行正常开发了。
8. 选择图片：从相册中选择一张包含需要识别的数字的图片。需要注意的是，由于OCR技术只能识别印刷或手写数字，因此需要选择一张清晰的包含数字的图片。
9. 调用OCR库进行数字识别：使用之前部署的OCR库进行数字识别。一般来说，OCR库会返回一个包含识别结果的字符串。例如，“0123456789”。
10. 处理识别结果：从OCR库返回的字符串中提取数字并进行相应的处理操作。