引言

最近项目里要用到 OCR 拍照识别文本的能力。小编一开始想要的是接入百度的 OCR sdk，奈何领导直接说不批任何费用，看来只能另谋出路了。

于是，小编找到了这个库 google_mlkit_text_recognition，该库支持传入图片识别文本，最重要的还是免费。

闲话不多说，先来一张实现的效果图：

image.png

拍照支持局部识别，下面来说说实现步骤。

实现方式

为了实现拍照识别，分别依赖了下面三个库：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  camera: ^0.10.2+1
  google_mlkit_commons: ^0.5.0
  google_mlkit_text_recognition: ^0.9.0

通过 camera 库实现相机预览能力

CameraPreview(
  cameraController,
)

并且相机开启预览后 cameraController 可以拿到每一帧的图片数据

cameraController.startImageStream(_processCameraImage);

将每一帧的图片数据，调用文本识别的google库，返回该图像内所有识别到的文本内容（注意：这里要自行做节流处理，我们不需要每帧都进行图像分析的开销）

Future _processCameraImage(CameraImage image) async {
  final WriteBuffer allBytes = WriteBuffer();
  for (final Plane plane in image.planes) {
    allBytes.putUint8List(plane.bytes);
  }
  final bytes = allBytes.done().buffer.asUint8List();

  final Size imageSize = Size(
    image.width.toDouble(),
    image.height.toDouble(),
  );

  final camera = _cameras[0];
  final imageRotation = InputImageRotationValue.fromRawValue(
    camera.sensorOrientation,
  );
  if (imageRotation == null) return;

  final inputImageFormat = InputImageFormatValue.fromRawValue(
    image.format.raw,
  );
  if (inputImageFormat == null) return;

  final planeData = InputImageMetadata(
    size: imageSize,
    rotation: imageRotation,
    format: inputImageFormat,
    bytesPerRow: image.planes[0].bytesPerRow,
  );
  final inputImage = InputImage.fromBytes(
    bytes: bytes,
    metadata: planeData,
  );
  processImage(inputImage);
}

Future<void> processImage(InputImage inputImage) async {
  final recognizedText = await _textRecognizer.processImage(inputImage);
  // 这是识别到的整张图片的文本
  final scanText = recognizedText.text; 
}

但是我们要做局部识别又该如何处理呢？那么我们不能直接拿到 scanText 就直接使用，我们需要做筛选处理：

recognizedText 会返回识别到的文本内容，同时会返回其对应的坐标信息，使用这些信息于我们示例GIF中绘制的蓝色框框的坐标进行包含判断，只筛选出坐标处于蓝色框框坐标范围内的数据。

大致代码如下：

String scannedText = '';
for (final textBunk in recognizedText.blocks) {
  for (final element in textBunk.lines) {
    for (final textBlock in element.elements) {
      final left = translateX(
        (textBlock.boundingBox.left),
        rotation,
        size,
        absoluteImageSize,
      );
      final top = translateY(
        (textBlock.boundingBox.top),
        rotation,
        size,
        absoluteImageSize,
      );
      final right = translateX(
        (textBlock.boundingBox.right),
        rotation,
        size,
        absoluteImageSize,
      );

      // 判断是否蓝色框框坐标范围内
      if (left >= boxLeft &&
          right <= boxRight &&
          (top >= (boxTop + 15) && top <= (boxBottom - 20))) {
        scannedText += " ${textBlock.text}";
      }
    }
  }
}
log('蓝色框框内识别的文本：$scannedText')

根据符合筛选范围的数据，自己拼出结果内容。

如果不使用相机预览，直接从相册选中识别呢？

从上面的代码可以看到，文本识别的入参是一个 inputImage 实例。

final recognizedText = await _textRecognizer.processImage(inputImage);

inputImage 是 google_mlkit_common 中提供的类型，查看代码如下：

/// Creates an instance of [InputImage] from path of image stored in device.
factory InputImage.fromFilePath(String path) {
  return InputImage._(filePath: path, type: InputImageType.file);
}

/// Creates an instance of [InputImage] by passing a file.
factory InputImage.fromFile(File file) {
  return InputImage._(filePath: file.path, type: InputImageType.file);
}

/// Creates an instance of [InputImage] using bytes.
factory InputImage.fromBytes(
    {required Uint8List bytes, required InputImageMetadata metadata}) {
  return InputImage._(
      bytes: bytes, type: InputImageType.bytes, metadata: metadata);
}

其提供根据文件路径构造实例的方法。

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demo 已开源

本篇示例代码已上传到 github ： https://github.com/liyufengrex/flutter_ocr_text_recognization

该封装工具库已开源发布：flutter_ocr_text_recognization

使用方式：

dependencies:
    flutter_ocr_text_recognization: x.x.x

import 'package:flutter_ocr_text_recognization/flutter_ocr_text_recognization.dart';

TextOrcScan(
      paintboxCustom: Paint()
          ..style = PaintingStyle.stroke
          ..strokeWidth = 4.0
          ..color = const Color.fromARGB(153, 102, 160, 241),
      boxRadius: 12,
      painBoxLeftOff: 5,
      painBoxBottomOff: 2.5,
      painBoxRightOff: 5,
      painBoxTopOff: 2.5,
      widgetHeight: MediaQuery.of(context).size.height / 3,
      getScannedText: (value) {
        setText(value);
      },
)

参数说明：

本库参考自 https://pub-web.flutter-io.cn/packages/flutter_scalable_ocr ， 因项目需要，分析内部实现后，修复部分原库发现的问题，新建的该工具库。