Android ocr

### Android 平台上的 OCR 技术实现

#### 使用 OpenCV 和 Tesseract 实现 OCR 功能

为了在 Android 上实现 OCR 功能，通常会结合使用 OpenCV 进行图像预处理以及 Tesseract 或其他专门的 OCR 库来执行实际的文字识别工作。

对于基于 OpenCV 的部分，在项目中集成该库的方式已经在多个资源中有提及。具体来说，需要先准备好 OpenCV SDK，并将其 `sdk/native/libs/armeabi-v7a` 文件夹中的内容复制到项目的 `jniLibs` 目录下[^4]。这一步骤确保了应用程序能够访问必要的本地二进制文件以支持后续操作。

而针对文字识别的核心——Tesseract，则可以通过下载其适用于 Android NDK 编译环境版本并按照官方文档指导完成安装部署过程。值得注意的是，如果希望进一步优化性能或减少体积，还可以考虑采用 ONNX Runtime 来加载训练好的模型进行推理，从而替代传统的 Tesseract 方案[^3]。

下面是一个简单的 CMakeLists.txt 配置实例用于编译包含上述组件的应用程序：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10.2)
project("ocr_example")

include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/src/main/cpp/include)

set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -DANDROID_STL=c++_shared \
    -L${CMAKE_SOURCE_DIR}/../jniLibs/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}")

add_library(native-lib SHARED src/main/cpp/native-lib.cpp)

find_library(log-lib log )

target_link_libraries(
    native-lib
    ${log-lib}
    jnigraphics
    tesseract # 如果选择了 Tesseract
    opencv_java3
)

此配置假设开发者已经成功集成了所需的第三方库，并且这些库位于指定位置以便于链接器可以找到它们。

另外，当涉及到更复杂的场景比如身份证号码提取时，可能还需要额外调整 CMakelists 中的相关参数以适应特定需求[^5]。