一文轻松集成华为HMS-ML-Kit-表格识别服务

前言

问卷调查收集是最常见的社会考察的一种办法， 通常应于市场考察，信息收集等方面。然而宏大的问卷调查收集完了之后面对如此大量的数据该怎么录入，并将内容转换为电子文档呢？明天就为大家介绍通过集成华为HMS ML Kit表格辨认服务来轻松实现表格录入性能。

利用场景

华为HMS ML Kit表格辨认服务是利用AI技术从输出的图片中辨认并返回表格构造信息（包含单元格的行列信息和坐标信息）和表格中的文本信息（包含单元格内的文本内容），反对辨认中英文文本信息及标点符号。表格辨认服务在日常工作场景中有广泛应用。例如，收集到大量纸质表格问卷后，能够通过该服务将辨认到的问卷内容转换为电子文档，缩小人工录入老本，大幅提高工作效率。

注意事项

• 反对辨认具备表格特色的表单、问卷等。
• 临时不反对图片中含有多张表格的辨认，不反对获取表头及表尾信息。
• 满足以下条件可达到最佳辨认成果（如下示图）：

开发步骤

1. 开发筹备

具体的筹备步骤能够参考华为开发者联盟：
https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMSCore-Guides-V5/dev-process-0000001050038076-V5?ha_source=hms1

这里列举要害的开发步骤。

1.1 我的项目级gradle里配置Maven仓地址

<code class="java">buildscript {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
    dependencies {
        ...
        classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.4.1.300'
    }
}
 
allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}

1.2 文件头减少配置

集成SDK后，在文件头增加配置

<code class="java">apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.huawei.agconnect'

1.3 利用级gradle里配置SDK依赖

<code class="java">dependencies{
    // 引入根底SDK
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-formrecognition:2.0.4.300'
    // 引入表格辨认模型包
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-formrecognition-model:2.0.4.300'
}

1.4 将以下语句增加到AndroidManifest.xml文件中，用于自动更新机器学习模型

<code class="java"> <meta-data
        android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY"
        android:value= "fr"/>

1.5 申请摄像头权限

<code class="java"><uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" />

2. 代码开发

2.1创建表格辨认分析器。

<code class="java">MLFormRecognitionAnalyzerSetting setting = new MLFormRecognitionAnalyzerSetting.Factory().create();
MLFormRecognitionAnalyzer analyzer = MLFormRecognitionAnalyzerFactory.getInstance().getFormRecognitionAnalyzer(setting);

2.2通过android.graphics.Bitmap创立MLFrame对象用于分析器辨认表格，反对的图片格式包含：jpg/jpeg/png，倡议图片尺寸不小于960960像素，不大于19201920像素。

<code class="java">MLFrame mlFrame = MLFrame.fromBitmap(bitmap);

2.3调用asyncAnalyseFrame异步办法或analyseFrame同步办法进行表格辨认（JsonObject对象的数据结构定义请参见JsonObject）。

<code class="java">// asyncAnalyseFrame异步调用。
Task<JsonObject> recognizeTask = analyzer.asyncAnalyseFrame(mlFrame);
recognizeTask.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<JsonObject>() {
    @Override
    public void onSuccess(JsonObject recognizeResult) {
        // 辨认胜利。
    }
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
    @Override
    public void onFailure(Exception e) {
        // 辨认失败。
    }
});
 
// analyseFrame同步调用。
SparseArray<JsonObject> recognizeResult = analyzer.analyseFrame(mlFrame);
if (recognizeResult != null && recognizeResult.get(0).get("retCode").getAsInt() == MLFormRecognitionConstant.SUCCESS) {
    // 辨认胜利。
} else {
    // 辨认失败。
}

2.4检测实现，进行分析器，开释检测资源。

<code class="java">if (analyzer != null) {
    analyzer.stop();
}

总结

华为机器学习表格辨认服务为开发者提供辨认图片中表格的服务，可广泛应用于问卷调查数据收集等利用场景中，代替人工录入，缩小老本。

欲了解更多详情，请参阅：

华为开发者联盟官网：https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms?ha_source=hms1

获取开发领导文档：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development?ha_source=hms1

参加开发者探讨请到Reddit社区：https://www.reddit.com/r/HMSCore/

下载demo和示例代码请到Github：https://github.com/HMS-Core

解决集成问题请到Stack Overflow：https://stackoverflow.com/questions/tagged/huawei-mobile-services?tab=Newest

如您有任何疑难或须要帮忙，请与咱们分割：[email protected]

原文链接：https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0204429136296960028?fid=18

原作者：timer

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