diff --git a/deploy/android_demo/README.md b/deploy/android_demo/README.md index 785fe00f42..ba615fba90 100644 --- a/deploy/android_demo/README.md +++ b/deploy/android_demo/README.md @@ -2,9 +2,11 @@ - [1. 简介](#1-简介) - [2. 近期更新](#2-近期更新) - [3. 快速使用](#3-快速使用) - - [3.1 安装最新版本的Android Studio](#31-安装最新版本的android-studio) - - [3.2 安装 NDK 20 以上版本](#32-安装-ndk-20-以上版本) - - [3.3 导入项目](#33-导入项目) + - [3.1 环境准备](#31-环境准备) + - [3.2 导入项目](#32-导入项目) + - [3.3 运行demo](#33-运行demo) + - [3.4 运行模式](#34-运行模式) + - [3.5 设置](#35-设置) - [4 更多支持](#4-更多支持) # Android Demo @@ -12,9 +14,8 @@ ## 1. 简介 此为PaddleOCR的Android Demo,目前支持文本检测,文本方向分类器和文本识别模型的使用。使用 [PaddleLite v2.10](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/tree/release/v2.10) 进行开发。 - ## 2. 近期更新 -* 2022.02.27 +* 2022.02.27 * 预测库更新到PaddleLite v2.10 * 支持6种运行模式: * 检测+分类+识别 @@ -26,20 +27,92 @@ ## 3. 快速使用 -### 3.1 安装最新版本的Android Studio -可以从 https://developer.android.com/studio 下载。本Demo使用是4.0版本Android Studio编写。 +### 3.1 环境准备 +1. 在本地环境安装好 Android Studio 工具,详细安装方法请见[Android Stuido 官网](https://developer.android.com/studio)。 +2. 准备一部 Android 手机,并开启 USB 调试模式。开启方法: `手机设置 -> 查找开发者选项 -> 打开开发者选项和 USB 调试模式` -### 3.2 安装 NDK 20 以上版本 -Demo测试的时候使用的是NDK 20b版本,20版本以上均可以支持编译成功。 +**注意**:如果您的 Android Studio 尚未配置 NDK ,请根据 Android Studio 用户指南中的[安装及配置 NDK 和 CMake ](https://developer.android.com/studio/projects/install-ndk)内容,预先配置好 NDK 。您可以选择最新的 NDK 版本,或者使用 Paddle Lite 预测库版本一样的 NDK -如果您是初学者,可以用以下方式安装和测试NDK编译环境。 -点击 File -> New ->New Project, 新建 "Native C++" project - -### 3.3 导入项目 +### 3.2 导入项目 点击 File->New->Import Project..., 然后跟着Android Studio的引导导入 +导入完成后呈现如下界面 +![](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/import_demo.jpg) + +### 3.3 运行demo +将手机连接上电脑后,点击Android Studio工具栏中的运行按钮即可运行demo。在此过程中,手机会弹出"允许从 USB 安装软件权限"的弹窗,点击允许即可。 + +软件安转到手机上后会在手机主屏最后一页看到如下app +
+ +
+ +点击app图标即可启动app,启动后app主页如下 + +
+ +
+ +app主页中有四个按钮,一个下拉列表和一个菜单按钮,他们的功能分别为 + +* 运行模型:按照已选择的模式,运行对应的模型组合 +* 拍照识别:唤起手机相机拍照并获取拍照的图像,拍照完成后需要点击运行模型进行识别 +* 选取图片:唤起手机相册拍照选择图像,选择完成后需要点击运行模型进行识别 +* 清空绘图:清空当前显示图像上绘制的文本框,以便进行下一次识别(每次识别使用的图像都是当前显示的图像) +* 下拉列表:进行运行模式的选择,目前包含6种运行模式,默认模式为**检测+分类+识别**详细说明见下一节。 +* 菜单按钮:点击后会进入菜单界面,进行模型和内置图像有关设置 + +点击运行模型后,会按照所选择的模式运行对应的模型,**检测+分类+识别**模式下运行的模型结果如下所示: + + + +模型运行完成后,模型和运行状态显示区`STATUS`字段显示了当前模型的运行状态,这里显示为`run model successed`表明模型运行成功。 + +模型的运行结果显示在运行结果显示区,显示格式为 +```text +序号:Det:(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3)(x4,y4) Rec: 识别文本,识别置信度 Cls:分类类别,分类分时 +``` + +### 3.4 运行模式 + +PaddleOCR demo共提供了6种运行模式,如下图 +
+ +
+ +每种模式的运行结果如下表所示 + +| 检测+分类+识别 | 检测+识别 | 分类+识别 | +|------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------| +| | | | + + +| 检测 | 识别 | 分类 | +|----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------| +| | | | + +### 3.5 设置 + +设置界面如下 + +
+ +
+ +在设置界面可以进行如下几项设定: +1. 普通设置 + * Enable custom settings: 选中状态下才能更改设置 + * Model Path: 所运行的模型地址,使用默认值就好 + * Label Path: 识别模型的字典 + * Image Path: 进行识别的内置图像名 +2. 模型运行态设置,此项设置更改后返回主界面时,会自动重新加载模型 + * CPU Thread Num: 模型运行使用的CPU核心数量 + * CPU Power Mode: 模型运行模式,大小核设定 +3. 输入设置 + * det long size: DB模型预处理时图像的长边长度,超过此长度resize到该值,短边进行等比例缩放,小于此长度不进行处理。 +4. 输出设置 + * Score Threshold: DB模型后处理box的阈值,低于此阈值的box进行过滤,不显示。 ## 4 更多支持 - -前往[Paddle-Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite),获得更多开发支持 - +1. 实时识别,更新预测库可参考 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo/tree/develop/ocr/android/app/cxx/ppocr_demo +2. 更多Paddle-Lite相关问题可前往[Paddle-Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite) ,获得更多开发支持