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一、什么是orc?
长沙安卓培训老师在网站上搜了一下，引用百度百科的介绍，指利用光学字符识别(ORC全称：Optical Character Recognition)技术，将图片、照片上的文字内容，直接转换为可编辑文本，支持JPG、PNG、GIF、BMP、DOC等图片格式。简单一句话，就是可以把图片上的文字识别出来。应用的场景有很多，比如说：身份证号码识别，银行卡号识别等等。
二、效果展示
这里笔者实现的仅仅是一个效果，实际使用可能需要对它进行训练以提高识别率，第一次做gif图片，效果不是很好
三、开始集成
Github上面已经提供了android端的工具api，Github地址：https://github.com/rmtheis/tess-two
集成流2
1.下载中文简体语言包
2.导入依赖
3.API的使用，获取TessBaseAPI mBaseAPI = new TessBaseAPI();实例
4.API的使用，初始化TessBaseAPI设置，设置识别的语言和语言包所在文件路径 mBaseAPI.init(path + File.separator, "chi_sim");
5.API的使用，设置Bitmap，mBaseAPI.setImage(bitmap);
6.API的使用，从Bitmap获取文字信息，mBaseAPI.getUTF8Text();
1.下载中文简体语言包
语言包下载地址
找到tessdata——>chi_sim.traineddata
下载好了之后，需要放到sd卡中，目录不限，但是必须要放在tessdata目录里面，如果没有tessdata目录需要手动创建，例如我是Demo中是放在sd卡根目录中，就直接在sd卡根目录创建tessdata目录，然后把下载好的chi_sim.traineddata语言包丢进去,实际项目中，在识别时候最好坐下语言包是否复制到位的检查，以免出现异常。Demo中仅仅是检查了是否创建tessdata目录，这里实际上仍然存在风险的。
2.导入依赖
Gradle方式添加
四、提高识别率
Demo识别率其实不是很理想，比如把数字0识别成了字母O等，这是因为我们的根本没有进行样本训练。关于样本的训练，我目前还没实际操作过，因为公司的识别需求更为复杂，这个框架难以达到效果，公司买了第三方的一个识别框架。不过仅仅是实现身份证号，银行卡号，和一些简单的文字信息，用这个框架足以实现。
免责声明：本文由长沙it培训小编转载自网络，旨在分享提供阅读，版权归原作者所有，如有侵权请联系我们进行删除。
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2017-11-07
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