在Android中调用百度的OCR接口

2.找到文字识别 产品服务

3,创建应用

4,填写信息，注意这里的包名一定要和项目的包名一致

5.获得AK/SK

6.下载license文件，在项目中如果直接用AK/SK明文调用百度的OCR，很不安全，可能会被别人反编译之后获得你的AK.SK
license文件集成了AK/SK 放在项目中可以防止别人破解。

7.下载之后将获得的api.license文件放入main目录下的assets目录中

2.添加百度OCR的SDK到项目中

2.下载的SDK压缩包将其解压，并将libs下的ocr-sdk的jar包放入项目的libs目录下

3.在main目录下新建jniLibs目录，并将libs文件夹中的其他文件放入其中

4.在app下的build,gradle中添加

将添加在libs下的sdk JAR包编译

5.这里下载的压缩包中包括了百度提供的相机扫描时的UI，在拍完照有裁剪框，比较方便，这里我们可以作为module引入项目中

做完准备工作我们就可以开始调用百度的OCR接口了。

首先在我们需要进行识别的页面所在的文件中创建 根据License文件初始化OCR实例的函数，并在onCreate()方法中调用

/**
* 自定义license的文件路径和文件名称，以license文件方式初始化
*/
private void initAccessTokenLicenseFile() {
OCR.getInstance(mActivity.getApplicationContext()).initAccessToken(new OnResultListener<AccessToken>() {
@Override
public void onResult(AccessToken accessToken) {
String token = accessToken.getAccessToken();
Log.d(TAG,token);
hasGotToken = true;
}
@Override
public void onError(OCRError error) {
error.printStackTrace();
alertText("自定义文件路径licence方式获取token失败", error.getMessage());
}
}, "aip.license", mActivity.getApplicationContext());
}


定义我们的打开相机事件

/**
* 打开相机，进入的相机页面是借用百度OCR 官方DEMO中的相机页面
* 能够在相机中裁剪图片，和进入图库
* @author cyd
*/
private void openCameraForResult() {
if (!checkTokenStatus()) {
return;
}
Intent intent = new Intent(mActivity, CameraActivity.class);
intent.putExtra(CameraActivity.KEY_OUTPUT_FILE_PATH,
FileUtil.getSaveFile(getActivity()).getAbsolutePath());
intent.putExtra(CameraActivity.KEY_CONTENT_TYPE,
CameraActivity.CONTENT_TYPE_GENERAL);
startActivityForResult(intent, REQUEST_CODE_GENERAL_BASIC);
}


这里的CameraActivity用的是引入OCR_UI中的相机活动，自带剪裁框

接下来需要我们新建一个可以存放OCR的识别方法的类RecognizeService

**
* 这个类是用于将拍摄或者图库中获得的图片进行识别，返回JSON格式的字符串。
*/
public class RecognizeService {
public interface ServiceListener {
public void onResult(String result);
}

//高精度版
public static void recAccurateBasic(Context ctx, String filePath, final ServiceListener listener) {
GeneralParams param = new GeneralParams();
param.setDetectDirection(true);
param.setVertexesLocation(true);
param.setLanguageType(GeneralBasicParams.ENGLISH);
param.setRecognizeGranularity(GeneralParams.GRANULARITY_SMALL);
param.setImageFile(new File(filePath));

//这里的recognizeAccurateBasic方法为百度OCR识别的核心方法
OCR.getInstance(ctx).recognizeAccurateBasic(param, new OnResultListener<GeneralResult>() {
@Override
public void onResult(GeneralResult result) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (WordSimple wordSimple : result.getWordList()) {
WordSimple word = wordSimple;
sb.append(word.getWords());
sb.append("n");
}
listener.onResult(result.getJsonRes());
}
@Override
public void onError(OCRError error) {
listener.onResult(error.getMessage());
}
});
}
}


在onActivityResult方法中，我们调用刚刚新建的类的recAccurateBasic方法，此方法接收三个参数，分别是context,拍照获取的图片路径，和在RecognizeService类中定义的监听接口，这里的获取图片路径方法，我用的是百度官方DEMO中的方法

在onResult方法中，返回的result字符串即为识别结果的json字符串，只需要对JSON解析一下就能得到识别结果啦

@Override
public void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
switch (requestCode) {
case REQUEST_CODE_GENERAL_BASIC:
if (resultCode == Activity.RESULT_OK) {
RecognizeService.recAccurateBasic(mActivity, FileUtil.getSaveFile(mActivity.getApplicationContext()).getAbsolutePath(),
new RecognizeService.ServiceListener() {
@Override
public void onResult(String result) {
Bundle bundle = new Bundle();
bundle.putString("wordResultJson",result );
Intent intent = new Intent(mActivity,SelectWordsActivity.class);
intent.putExtra("wordResultBundle",bundle );
startActivity(intent);
}
});
}
break;
default:
Log.d(TAG, "onActivityResult: "+"run in default");
break;
}
}


FileUtil类

public class FileUtil {
public static File getSaveFile(Context context) {
File file = new File(context.getFilesDir(), "pic.jpg");
return file;
}
}