easy click安卓版纯本地离线文字识别插件

news2024/11/23 8:10:30

目的

easy click是一款可以模拟鼠标和键盘操作的自动化工具。它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务，节省大量人工操作的时间。easy click也包含图色功能，识别屏幕上的图像，根据图像的变化自动执行相应的操作。本篇文章主要讲解下更优秀的easy click平台TomatoOCR纯本地离线文字识别插件如何使用和集成。

准备工作

1、下载easy click的idea开发工具：IDEA 开发工具

2、下载TomatoOCR纯本地离线文字识别插件

目前插件支持中英文、繁体字、日语、韩语识别；
支持小图、区域图和单行文字识别，准确率高达99%；
支持多种返回格式，json\文本\数字\自定义；
支持增强版二值化；
支持找字返回坐标并点击；
超高的稳定性，速度快；
不联网、不联网、不联网；

插件集成

1、打开idea开发工具，新建项目，在工程plugins目录下添加文字识别插件

下载插件后，先改名为TomatoOCR.apk

2、拷贝js中的代码

注意：loadDex("TomatoOCR.apk"); //该行必须写在main方法下，否则无非正常加载

// ********************************************************************************************
// ********欢迎使用TomatoOCR文字识别插件，加入群【469843332】可获取最新版本！！！************
// ********************************************************************************************

function main() {
    loadDex("TomatoOCR.apk");  //该行必须写在main方法下，否则无非正常加载

    let rec_type = "ch-3.0";
    // 注：ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用，对部分场景可适当调整
    // "ch"：普通中英文识别，1.0版模型
    // "ch-2.0"：普通中英文识别，2.0版模型
    // "ch-3.0"：普通中英文识别，3.0版模型
    // "cht"：繁体，"japan"：日语，"korean"：韩语
    var ocr = new com.tomato.ocr.ec.OCRApi(context, rec_type);

    // 试用版license从群中获取或者网盘中获取
    let license = ""
    let flag = ocr.setLicense(license);
    // flag= -1: 无效license
    // flag= 0 : 过期license
    // flag= 1 或 到期日期 : 试用license或正式license

    // ----------------------注：以上代码全局只需写一次-------------------------------
    // ----------------------注：以上代码全局只需写一次-------------------------------
    // ----------------------注：以上代码全局只需写一次-------------------------------


    ocr.setRecType(rec_type) // 如果需要切换语言，直接在这里设置即可

    ocr.setDetBoxType("rect")  // 调整检测模型检测文本参数- 默认"rect": 由于手机上截图文本均为矩形文本，从该版本之后均改为rect，"quad"：可准确检测倾斜文本
    ocr.setDetUnclipRatio(1.9)  // 调整检测模型检测文本参数 - 默认1.9: 值范围1.8-2.5之间，可调整文本检测框大小
    ocr.setRecScoreThreshold(0.3)  // 识别得分过滤 - 默认0.1，值范围0.1-0.9之间
    ocr.setReturnType("json")
    // 返回类型 - 默认"json": 包含得分、坐标和文字；
    //"text"：纯文字；
    //"num"：纯数字；
    //自定义输入想要返回的文本：".￥1234567890"，仅只返回这些内容

    let type = 3;
    // 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


    // 注意：注意：注意：识别不到时，返回的是""空字符串，请加上 if (result != "") 进行判断
    // returnType为“json”时，返回的是json字符串，需要使用JSON.parse进行解析

    // 例子一
    let result1 = ocr.ocrFile("/sdcard/0.jpg", type);
    logd(result1);

    // 例子二
    let x1 = 10
    let y1 = 10
    let bitmap = image.captureScreenBitmap("jpg", x1, y1, 300, 500, 95);
    let result2 = ocr.ocrBitmap(bitmap,type);
    logd(result2);

    // 找字返回坐标，没有找到字返回“”空字符串，返回的是“百度”的中心点坐标
    var point = ocr.findTapPoint("百度")
    if (point != "") {
        var json_point = JSON.parse(point)
        var center_x = json_point[0] + x1
        var center_y = json_point[1] + y1
    }

    //内存释放，释放插件，只需要在停止脚本的时候调用
    //正式开发中可以删除该行
    ocr.end()
}


main();

3、其中的方法说明如下

方法名	说明
init	初始化
setRecType	设置识别语言，默认ch-3.0： ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用，对部分场景可适当调整 "ch"：普通中英文识别，1.0版模型 "ch-2.0"：普通中英文识别，2.0版模型 "ch-3.0"：普通中英文识别，3.0版模型 "cht"：繁体，"japan"：日语，"korean"：韩语
setDetBoxType	调整检测模型检测文本参数-，默认"rect": 由于手机上截图文本均为矩形文本，从该版本之后均改为rect，"quad"：可准确检测倾斜文本
setDetUnclipRatio	调整检测模型检测文本参数，默认1.9：值范围1.6-2.5之间，如果文字的检测框太小，可调整改参数，一般往大调整
setRecScoreThreshold	设置识别得分过滤，默认0.1：值范围0.1-0.9之间
setReturnType	设置返回类型，默认"json"，包含得分、坐标和文字； "text"：纯文字； "num"：纯数字；自定义输入想要返回的文本：".￥1234567890"，仅只返回这些内容
setBinaryThresh	对图片进行二值化处理，非必须，正常情况下可以不用写
ocrFile	两个参数，图片路径和类型，一般类型传3: type=-1 : 检测 + 方向分类 + 识别 type=0 : 只检测 type=1 : 方向分类 + 识别 type=2 : 只识别（单行识别） 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 如果识别为不到时，返回的数据为“”字符串
findTapPoint	找字，返回传入字的中心点坐标，方便进行点击，找不到字时，返回[-1,-1]
end	释放插件，只需要在停止脚本的时候调用