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[Android] update android doc
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- [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
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## 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
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## 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。
### 3.2 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。
### 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`
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
**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
### 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)
## 4 更多支持
### 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
<div align="left">
<img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/install_finish.jpeg" width="400">
</div>
点击app图标即可启动app,启动后app主页如下
<div align="left">
<img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/main_page.jpg" width="400">
</div>
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:
<img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/run_det_cls_rec.jpg" width="400">
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。
前往[Paddle-Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite),获得更多开发支持
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
<div align="left">
<img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/select_mode.jpg" width="400">
</div>
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 |
|------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------|
| <img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/run_det_cls_rec.jpg" width="400"> | <img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/run_det_rec.jpg" width="400"> | <img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/run_cls_rec.jpg" width="400"> |
| 检测 | 识别 | 分类 |
|----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------|
| <img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/run_det.jpg" width="400"> | <img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/run_rec.jpg" width="400"> | <img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/run_cls.jpg" width="400"> |
### 3.5 设置
设置界面如下
<div align="left">
<img src="https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/imgs/settings.jpg" width="400">
</div>
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
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
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