在完成语音助手项目后，我想试试其他的AI的API 13，于是我瞄上了——智能文本识别。通过研究HarmonyOS Next最新版本API 13中的Core Vision Text Recognition API，我深刻感受到了鸿蒙生态在计算机视觉领域的强大支持。该API能够快速将图像中的文本内容提取为结构化信息，官方给了足够的支持，也为开发者提供了丰富的应用场景。
开始我的学习旅程
每次接触新的API，我都会抱着探索和学习的态度，了解其使用场景和核心功能。文本识别技术广泛应用于文档扫描、票据管理以及实时翻译等场景，因此我决定基于这一API开发一个支持文本识别与显示的应用，并记录下整个学习与开发过程。
第一步：理解Core Vision Text Recognition API的核心功能
核心功能简介
Core Vision Text Recognition API 提供了从图像中提取文本的能力，支持多语言高精度识别，其核心功能包括：
- 文本区域检测：精准定位图像中的文本内容。
- 多语言支持：包括简体中文、英文、日文、韩文和繁体中文。
- 结构化结果输出：识别的结果以段落（TextBlock）、行（TextLine）和单词（TextWord）的形式返回。
应用场景
- 文档数字化：自动提取纸质文档内容并保存为可编辑文本。
- 票据管理：高效提取发票或收据信息以便整理。
- 实时翻译：通过识别图像中的文字实现动态翻译。
第二步：项目初始化与配置
在开发HarmonyOS应用时，权限配置是必不可少的步骤。
权限配置
在config.json文件中添加以下配置，确保应用拥有必要的权限：
{ "module": { "abilities": [ { "name": "TextRecognitionAbility", "permissions": [ "ohos.permission.INTERNET", "ohos.permission.READ_MEDIA", "ohos.permission.WRITE_MEDIA" ] } ] } }
第三步：实现文本识别功能
初始化Text Recognition服务
通过以下代码初始化文字识别服务：
import textRecognition from '@kit.CoreVisionKit'; let recognizerInstance = null; async function initializeTextRecognition() { try { recognizerInstance = await textRecognition.init(); console.info('文本识别服务初始化成功'); } catch (error) { console.error('文本识别服务初始化失败:', error); } } initializeTextRecognition();
图像加载与识别
在图像识别过程中，我们首先加载待处理的图像，然后调用recognizeText接口提取文本信息。
async function recognizeTextFromImage(imageUri: string) { try { const visionInfo = { pixelMap: await loadPixelMap(imageUri) }; const result = await textRecognition.recognizeText(visionInfo); // 加长部分： // 假设用户希望进一步定制识别行为，可以传递一个带有附加配置的对象来优化性能。例如： const advancedConfig = { isDirectionDetectionSupported: false }; const advancedResult = await textRecognition.recognizeText(visionInfo, advancedConfig); console.info('高级识别结果:', advancedResult); // 此外，用户可以将结果导出到文件或进行进一步的处理 saveRecognitionResult(advancedResult); function saveRecognitionResult(result) { console.info('结果已保存:', result.value); // 在这里可以实现将结果写入文件或数据库的逻辑 } console.info('识别结果:', result.value); result.blocks.forEach((block) => { console.info(`段落内容: ${block.value}`); block.lines.forEach((line) => { console.info(` 行内容: ${line.value}`); line.words.forEach((word) => { console.info(` 单词: ${word.value}`); }); }); }); } catch (error) { console.error('文本识别失败:', error); } } async function loadPixelMap(imageUri) { // 实现加载图像为PixelMap的逻辑 return await someImageLibrary.loadPixelMap(imageUri); } const imagePath = '/data/media/sample_image.jpg'; recognizeTextFromImage(imagePath);
第四步：构建用户界面
为了让用户可以直观地体验文本识别功能，我设计了一个简单的界面，支持图像选择和识别结果的展示。
ArkUI界面实现
以下是界面的实现代码：
import { View, Text, Button, Image } from '@ohos.arkui'; export default View.create({ build() { return ( { type: "flex", flexDirection: "column", children: [ { type: Text, content: "文本识别应用", style: { height: "50vp", fontSize: "20vp", textAlign: "center" }, }, { type: Image, src: this.imageUri || '', style: { height: "200vp", width: "200vp", margin: "20vp" } }, { type: Button, content: "选择图片", style: { height: "50vp", marginTop: "20vp" }, onClick: this.onSelectImage }, { type: Button, content: "识别文本", style: { height: "50vp", marginTop: "10vp" }, onClick: this.onRecognizeText } ] } ); }, onSelectImage() { // 模拟选择图片 this.imageUri = '/data/media/sample_image.jpg'; console.info('图片选择完成:', this.imageUri); }, async onRecognizeText() { await recognizeTextFromImage(this.imageUri); } });
第五步：性能优化与功能扩展
在项目开发过程中，我还探索了如何通过配置选项优化性能。例如，在不需要文字方向检测的情况下，可以通过以下方式禁用此功能以提升处理速度：
const configuration = { isDirectionDetectionSupported: false }; const result = await textRecognition.recognizeText(visionInfo, configuration);
此外，还可以扩展支持更多语言的功能，通过getSupportedLanguages接口获取当前支持的语言列表：
const languages = await textRecognition.getSupportedLanguages(); console.info('支持的语言列表:', languages);
最后的小总结
研究完HarmonyOS Next Core Vision Text Recognition API 13，还是很震撼的，之前非常难的东西目前也可以一个API就搞定了，特别舒服，同时也认识到了鸿蒙生态为开发者提供的便捷与强大。从服务的初始化到界面构建，再到性能优化，每一个步骤都让我感受到技术的魅力。
未来，我计划将这一技术应用于实际项目，例如开发票据管理工具或实时翻译应用。如果你也对文本识别感兴趣，不妨动手尝试，从简单的功能开始，逐步实现更复杂的需求！
当然如果你也在这一领域研究，不妨关注我，我们一起进步～！
