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基于PaddleOCR开发懒人精灵文字识别插件

news 2025/11/13 9:52:27

目的

懒人精灵是 Android 平台上的一款自动化工具，它通过编写 lua 脚本，结合系统的「无障碍服务」对 App 进行自动化操作。在文字识别方面它提供的有一款OCR识别插件，但是其中有识别速度慢，插件大的缺点，所以这里将讲解一下如何集成基于PaddleOCR文字识别开发的插件，阅读本篇文字需要对PaddleOCR有个基本的了解，还需要有一点Android开发基础，文章最后有相关插件下载地址。

准备工作

1、android studio最新版本即可

下载地址：Download Android Studio & App Tools - Android Developers

2、下载PaddleOCR提供的安卓版文字识别demo

下载地址：PaddleOCR/deploy/android_demo at release/2.5 · PaddlePaddle/PaddleOCR · GitHub

3、导入Android studio并成功运行

以上三步工作完成后，将开始我们的懒人精灵文字识别插件开发。

插件开发

1、项目结构对比

修改前 VS 修改后，调整了一些文件，去除了Activity入口。

2、插件SDK集成

在项目的build.gradle文件中添加：

allprojects {repositories {// ...maven { url 'https://jitpack.io' }}
}

在app的build.gradle文件中添加

dependencies {// ... implementation 'com.alibaba:fastjson:1.1.46.android'
}

3、删除无用的Activity文件

4、修改AndroidManifest.xml

两处包名替换成自己的包名，其他地方如下代码不动。

<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"package="com.tomato.ocr"><applicationandroid:allowBackup="true"android:icon="@mipmap/ic_launcher"android:label="@string/app_name"android:roundIcon="@mipmap/ic_launcher_round"android:supportsRtl="true"android:debuggable="true"android:theme="@style/AppTheme"tools:ignore="HardcodedDebugMode"></application>
</manifest>

5、修改Predictor文件

添加这两行文件：

调整loadLabel代码如下：

6、修改cpp包名

修改native.cpp文件，将官方的_com_baidu_paddle_lite_demo_ocr_替换成我们自己的包名，如_com_tomato_ocr_，如下截图：

7、新建OCRApi接口类

package com.tomato.ocr.ec;import android.content.Context;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.Point;
import android.media.ExifInterface;
import android.util.Log;import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.tomato.ocr.OCRResultModel;
import com.tomato.ocr.Predictor;
import com.tomato.ocr.Utils;import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.List;public class OCRApi {private final int useOpencl = 0;private final int cpuThreadNum = 1;private final String cpuPowerMode = "LITE_POWER_HIGH";private final int detLongSize = 960;private final float scoreThreshold = 0.1f;// 检测protected int run_det = 1;// 分类protected int run_cls = 1;// 识别protected int run_rec = 1;private final String assetModelDirPath = "models/ch_PP-OCRv2";private String assetlabelFilePath = "labels/ppocr_keys_v1.txt";private Context mContext;private Predictor mPredictor;private static OCRApi ocrApi;public static OCRApi init(Context mContext) {if (ocrApi == null) {ocrApi = new OCRApi(mContext);}return ocrApi;}public OCRApi(Context mContext) {this.mContext = mContext;try {String path = Utils.setPathForDefaultDataForLr(mContext, this.getClass());Log.d("OCR加载路径", path);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}this.mPredictor = new Predictor();boolean flag = this.mPredictor.init(this.mContext, assetModelDirPath, assetlabelFilePath, useOpencl, cpuThreadNum,cpuPowerMode,detLongSize, scoreThreshold);if (!flag) {Log.d("*************", "初始化失败");} else {Log.d("*************", "初始化成功");}}public void release() {if (mPredictor != null) {mPredictor.releaseModel();}if (ocrApi != null) {ocrApi = null;}}public String ocrFile(final String imagePath) {return this.ocrFile(imagePath, -1);}public String ocrFile(final String imagePath, int type) {if (type == 0) {// 只检测return this.ocrFile(imagePath, 1, 0, 0).toJSONString();} else if (type == 1) {// 方向分类 + 识别return this.ocrFile(imagePath, 0, 1, 1).toJSONString();} else if (type == 2) {// 只识别return this.ocrFile(imagePath, 0, 0, 1).toJSONString();} else if (type == 3) {// 检测 + 识别return this.ocrFile(imagePath, 1, 0, 1).toJSONString();}// 默认 检测 + 方向分类 + 识别return this.ocrFile(imagePath, 1, 1, 1).toJSONString();}private JSONArray ocrFile(final String imagePath, int run_det, int run_cls, int run_rec) {try {Bitmap image;if (imagePath.contains(".jpg") || imagePath.contains(".JPG") || imagePath.contains(".jpeg") || imagePath.contains(".JPEG")) {ExifInterface exif = null;exif = new ExifInterface(imagePath);int orientation = exif.getAttributeInt(ExifInterface.TAG_ORIENTATION,ExifInterface.ORIENTATION_UNDEFINED);image = BitmapFactory.decodeFile(imagePath);image = Utils.rotateBitmap(image, orientation);} else {image = BitmapFactory.decodeFile(imagePath);}this.mPredictor.setInputImage(image);boolean flag = runModel(run_det, run_cls, run_rec);if (!flag) {Log.d("****************", "无法运行！");return new JSONArray();}return transformOCRResult(this.mPredictor.outputResultList);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return new JSONArray();}public String ocrBitmap(final Bitmap bitmap) {return this.ocrBitmap(bitmap, -1);}public String ocrBitmap(final Bitmap bitmap, int type) {if (type == 0) {// 只检测return this.ocrBitmap(bitmap, 1, 0, 0).toJSONString();} else if (type == 1) {// 方向分类 + 识别return this.ocrBitmap(bitmap, 0, 1, 1).toJSONString();} else if (type == 2) {// 只识别return this.ocrBitmap(bitmap, 0, 0, 1).toJSONString();} else if (type == 3) {// 检测 + 识别return this.ocrBitmap(bitmap, 1, 0, 1).toJSONString();}// 默认 检测 + 方向分类 + 识别return this.ocrBitmap(bitmap, 1, 1, 1).toJSONString();}private JSONArray ocrBitmap(Bitmap bitmap, int run_det, int run_cls, int run_rec) {this.mPredictor.setInputImage(bitmap);boolean flag = runModel(run_det, run_cls, run_rec);if (!flag) {Log.d("****************", "无法运行！");return new JSONArray();}return transformOCRResult(this.mPredictor.outputResultList);}private boolean runModel(int run_det, int run_cls, int run_rec) {return this.mPredictor.runModel(run_det, run_cls, run_rec);}private JSONArray transformOCRResult(List<OCRResultModel> ocrResultModelList) {JSONArray jsonArray = new JSONArray();for (OCRResultModel ocrResultModel : ocrResultModelList) {JSONObject jsonObject = new JSONObject();jsonObject.put("words", ocrResultModel.getLabel());JSONArray objects = new JSONArray();for (Point point : ocrResultModel.getPoints()) {JSONArray points = new JSONArray();points.add(point.x);points.add(point.y);objects.add(points);}jsonObject.put("location", objects);jsonObject.put("score", ocrResultModel.getConfidence());jsonArray.add(jsonObject);}Log.d("OCR", jsonArray.toJSONString());return jsonArray;}}

8、打包插件

执行：Build->Build Bundle(s)/APKS->Build APK(S)

一个10M以下的插件就完成了。

9、在懒人精灵应用中编写lua代码

首先将apk文件放到资源目录下，然后用loadApk()加载该插件

import('java.io.File')
import('java.lang.*')
import('java.util.Arrays')
import('android.content.Context')
import('android.hardware.Sensor')
import('android.hardware.SensorEvent')
import('android.hardware.SensorEventListener')
import('android.hardware.SensorManager')
import('com.nx.assist.lua.LuaEngine')local loader = LuaEngine.loadApk("TomatoOCR.apk")local OCR = loader.loadClass("com.tomato.ocr.lr.OCRApi")local ocr = OCR.init(LuaEngine.getContext())local type = -1;
-- type 可传可不传
-- type=0 : 只检测
-- type=1 : 方向分类 + 识别
-- type=2 : 只识别
-- type=3 : 检测 + 识别-- 只检测文字位置：type=0
-- 全屏识别: type=3或者不传type
-- 截取单行文字识别：type=1或者type=2-- 例子一
local result1 = ocr.ocrFile("/storage/emulated/0/0.jpg", type)
-- local result1 = ocr.ocrFiles(["/storage/emulated/0/0.jpg","/storage/emulated/0/0.jpg",...],type)
printEx(result1);-- 例子二
local result2 = ocr.ocrBitmap("bitmap对象", type)
-- local result2 = ocr.ocrBitmaps(["bitmap对象","bitmap对象",...],type)
printEx(result2);-- 例子三
local result3 = ocr.ocrBase64("图片base64字符串", type)
-- local result3 = ocr.ocrBase64s(["图片base64字符串","图片base64字符串",...],type)
printEx(result3);-- 释放
ocr.release()

完毕！！！

总结

相对来说，在熟悉PaddleOCR和Android开发的情况下，进行懒人精灵插件开发还是比较容易的，而且通过自己开发插件的形式可以集成更多的功能，比如只进行文本检测、其他语言识别模型、身份识别模型等等，相对来说比较自由，这是官方提供不了的。今天就分享到这里，感谢支持！

插件下载地址：地址

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