Android手写文字识别器，如何实现高效准确的文字转换？

Android手写文字识别器

在现代移动设备上，手写文字识别技术已经成为一项重要的功能，通过手写输入，用户可以方便地将文字输入到手机或平板等设备中，而不需要使用物理键盘，本文将详细探讨Android平台上的手写文字识别器的实现方法，包括开发工具、识别过程以及相关技术细节。

一、开发工具与技术背景

Android AI应用开发

在Android平台上进行手写文字识别的开发，首先需要了解一些基本的绘图和触控事件处理机制，以下是三种主要的触控事件处理方法：

touchStart(): 当用户首次触摸屏幕时调用。

touchMove(): 当用户在屏幕上拖动手指或触控笔时调用。

touchUp(): 当用户将手指或手写笔从屏幕上移开时调用。

这些方法通常在视图的onTouchEvent方法中捕获，通过检测到的动作来调用它们，从而形成完整的绘图笔画序列。

override fun onTouchEvent(event: MotionEvent): Boolean {
    val motionTouchEventX = event.x
    when (event.action) {
        MotionEvent.ACTION_DOWN -> touchStart()
        MotionEvent.ACTION_MOVE -> touchMove()
        MotionEvent.ACTION_UP -> touchUp()
    }
    return true
}

ML Kit的应用

ML Kit是Google提供的一套机器学习工具，可以帮助开发者轻松地将机器学习功能集成到他们的应用中，对于手写文字识别，ML Kit提供了digital-ink-recognition模块，该模块支持数百种语言的数字化平面识别。

implementation 'com.google.mlkit:digital-ink-recognition:18.1.0'

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite是Google开发的用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案，它支持多种平台，包括Android、iOS和树莓派，TensorFlow Lite模型需要从TensorFlow生成的模型转换为.tflite文件格式。

private lateinit var tflite: Interpreter
private lateinit var inputBuffer: ByteBuffer
private lateinit var mnistOutput: Array<FloatArray>
init {
    try {
        tflite = Interpreter(loadModelFile(activity))
        inputBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(...)
        mnistOutput = Array(DIM_BATCH_SIZE) { FloatArray(NUMBER_LENGTH) }
        Log.d(TAG, "Created a Tensorflow Lite MNIST Classifier.")
    } catch (e: IOException) {
        Log.e(TAG, "IOException loading the tflite file failed.")
    }
}

二、手写文字识别的具体实现

构建Ink对象

在触摸屏上绘制手写文字时，需要将各笔画的点存储到Ink对象中，以下是构建Ink对象的主要方法：

var inkBuilder = Ink.builder()
lateinit var strokeBuilder: Ink.Stroke.Builder
fun addNewTouchEvent(event: MotionEvent) {
    val action = event.actionMasked
    val x = event.x
    val y = event.y
    when (action) {
        MotionEvent.ACTION_DOWN -> {
            strokeBuilder = Ink.Stroke.builder()
            strokeBuilder.addPoint(Ink.Point.create(x, y, t))
        }
        MotionEvent.ACTION_MOVE -> strokeBuilder!!.addPoint(Ink.Point.create(x, y, t))
        MotionEvent.ACTION_UP -> {
            strokeBuilder.addPoint(Ink.Point.create(x, y, t))
            inkBuilder.addStroke(strokeBuilder.build())
        }
        else -> {
            // Action not relevant for ink construction
        }
    }
}

获取DigitalInkRecognizer实例并执行识别：

private fun initializeRecognition(){
    val modelIdentifier: DigitalInkRecognitionModelIdentifier? = DigitalInkRecognitionModelIdentifier.fromLanguageTag("en-US")
    if (modelIdentifier == null) {
        // Handle error
    }
    val recognizer = Recognition.getClient(modelIdentifier)
    val ink = inkBuilder.build()
    recognizer.process(ink)
        .addOnSuccessListener { recognizedText ->
            // Use the recognized text
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Handle error
        }
}

2. 使用TensorFlow Lite进行手写数字识别

以下是使用TensorFlow Lite进行手写数字识别的示例代码：

public class MnistClassifier {
    private final String MODEL_PATH = "file:///android_asset/mnist.pb";
    private final int width = 28;
    private final int height = 28;
    private float[] inputs = new float[width * height];
    private int[] INPUT_SHAPE = new int[]{1, width * height};
    private TensorFlowInferenceInterface inference;
    public MnistClassifier(AssetManager assetManager) {
        this.inference = new TensorFlowInferenceInterface(assetManager, MODEL_PATH);
        inference.feed(KEEP_PROB_NAME, new float[]{1.0f}, 1);
    }
    public float[] getResult(float[] inputs) {
        this.inputs = inputs;
        float[] output = new float[10];
        inference.feed(INPUT_NAME, inputs, 1, width * height);
        inference.run(new String[]{OUTPUT_NAME}, false);
        inference.fetch(OUTPUT_NAME, output);
        return output;
    }
}

三、相关问题与解答栏目

问题1：如何在Android上实现手写文字识别？

答：在Android上实现手写文字识别，可以使用ML Kit的digital-ink-recognition模块或TensorFlow Lite进行模型推理，具体步骤包括处理用户的触控事件以构建Ink对象，然后利用识别器对Ink对象进行解析，可以参考上述代码示例进行实现。

问题2：如何将训练好的TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式？

答：将训练好的TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式，需要使用TensorFlow的toco工具，以下是转换的基本步骤：

1、导出TensorFlow模型为SavedModel格式。

2、使用toco工具将SavedModel转换为TensorFlow Lite格式。

   toco --saved_model_dir=/path/to/saved_model --output_file=/path/to/output_model.tflite

3、将转换后的.tflite文件添加到Android项目的assets文件夹中。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“android手写文字识别器”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！