android-ocr-master，android-ocr-master

这是android部分代码 ## 基本介绍 **此文档是**《[OCR文字识别实战教程-零基础](https://www.bilibili.com/video/BV1RK411b7DU/)，SpringBoot结合PaddleOCR》实现 车牌识别、文本识别、身份证识别 地址：[https://www.bilibili.com/video/BV1RK411b7DU/?vd_source=b4307343204f5c0271966f7fe276f0eb](https://www.bilibili.com/video/BV1RK411b7DU/?vd_source=b4307343204f5c0271966f7fe276f0eb)，**教程对应的部分文档，全部文档共89页，剩余文档和完整源代码 请关注B站视频** ### 效果演示  上面的图片为Android APP 的界面，从左边开始，分别为主界面、拍照界面、识别及结果界面。 ### 架构说明 OCR实战项目整体架构图如下：  - APP/WEB/小程序为OCR识别接口调用端，调用OCR接口，实现OCR功能。本项目我们只实现Android APP开发。 - Nginx反向代理和负载均衡功能，通过Nginx实现对外网暴露接口，对内负载均衡SpringBoot实现的OCR服务。 - OCR服务通过Springboot实现，主要功能是提供具体的OCR接口实现，其流程是调用内部PaddleOCR服务，解析和处理返回结果，最终返回结果给接口调用者。为了稳定性和安全性，添加了熔断限流、Token认证功能。为了方便部署，会以Docker形式部署该服务。 - PaddleOCR是OCR识别的具体实现，会提供一个OCR识别接口，供内部调用。由于不同的部署方式（普通部署和paddleocr serving方式部署），PaddleOCR在普通部署方式下，无法利用CPU多核（Servering方式不存在该问题），因此会在同一个服务器部署多个实例，解决CPU利用率差以提升性能。为了方便PaddleOCR部署，会以Docker形式部署。后边会讲解普通方式部署和Servering方式部署，如何构建docker镜像及部署流程。 ### 主要技术栈 - 开发语言：java、python（不需要python基础） - springboot 实现业务接口 - python flask 实现识别接口 - Sentinel限流熔断 - JWT Token 认证 - PaddlePaddle - PaddleOCR - Nginx 反向代理和负载均衡 - Docker 镜像制作及部署服务 - Android 原生开发 本课程我们将借助PaddleOCR 和 PP-OPCRv4/3 实现文本识别、车牌识别、身份证识别。**本课程不涉及算法、模型训练等知识**，使用PaddleOCR提供的训练好的模型，没有晦涩难懂的技术，小白也能轻松入手。 **文档中的代码会和实际源代码有细微差别，以源代码为准（对实际学习不会有任何影响）** ## PaddleOCR介绍 PaddleOCR是一款由百度开发的OCR（光学字符识别）工具库。它旨在为开发者提供一套丰富、领先、且实用的OCR工具，以帮助他们训练出更好的模型并应用于实际场景。 PaddleOCR具有以下特点： 1. **超轻量模型：PaddleOCR采用了轻量级模型，以便在移动设备和嵌入式设备上运行。** 2. 通用识别大模型：除了轻量级模型外，PaddleOCR还提供了通用识别大模型，以适应更多的应用场景。 3. 算法丰富且开源：PaddleOCR集成了多种与OCR相关的前沿算法，并进行了开源，以便更多的开发者可以共享和使用。 4. 支持自定义训练：**开发者可以根据自己的需求，使用PaddleOCR提供的工具和框架自定义训练模型**。 5. 支持C++预测、**端侧部署、服务部署**：PaddleOCR不仅支持C++预测，还支持在端侧和服务上进行部署，具有很好的灵活性和可扩展性。 6. 行业特色模型：PaddleOCR开发了具有行业特色的模型PP-OCR和PP-Structure，并打通了数据生产、模型训练、压缩、预测部署的全流程。 总的来说，PaddleOCR是一款功能强大、实用便捷的OCR工具库，它提供了一系列前沿的算法和自定义训练的支持，旨在帮助开发者更好地应用OCR技术于各种实际场景中。 github:[https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) ### PaddleOCR应用场景 表单识别、票据识别、电表识别、车牌识别、身份证&银行卡、手写体识别、化验单识别 等等 ### PP-OCRv4模型 PP-OCRv4提供一套通用的OCR识别模型，可以识别多语言的文字，在速度和精度上都达到了比较好的效果。**不指定模型版本，会默认下载最新的模型（PP-OCRv4）。**   具体参考[https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/models_list.md](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/models_list.md)  使用时，我们只需要下载推理模型即可。 下载模型后，解压放到对应目录即可，windows为C:\Users\用户\.paddleocr\whl ， linux为用户目录下\.paddleocr\whl ## PaddleOCR环境搭建 ### windows下环境搭建 #### 安装python 下载安装包：[https://www.python.org/ftp/python/3.8.10/python-3.8.10-amd64.exe](https://www.python.org/ftp/python/3.8.10/python-3.8.10-amd64.exe) **1.双击安装包进行安装**  **2.勾上Install launcher for all users 和 Add Python 3.8 to PATH**  **3. 可以选择默认安装，也可以选择自定义安装。选择自定义安装如下：**  保持默认，点击next ![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2023/png/13011155/169528951218