Tesseract 用于从图片中提取文字，准确率不错，支持混合语言识别。
https://github.com/adaptech-cz/Tesseract4Android
这个项目是直接用Android studio编译c++代码的。模型文件需要自己下载（https://github.com/tesseract-ocr/tessdata），比如英文的模型文件就是https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/4.0.0/eng.traineddata，很小，只有二十来兆。下载后放到/sdcard/tesseract/tessdata进行测试。
原仓库提供了编译好的jar包与二进制文件。作为依赖库只有十多兆。也可以自己编译。debug模式下，代码运行速度很慢，原本一秒中的事，debug编译出来的夸张地需要十五秒才能完成识别。试着给cmake添加代码优化的参数，没用，只能在调试时也开启release模式：
defaultConfig {...
externalNativeBuild {
cmake {
// 强制编译release模式
arguments "-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release"
//没用
// cFlags "-O"
// cppFlags "-O"
//OpenMP并行版本，编译后运行说找不到libmp.so然后崩溃。
// cFlags "-fopenmp"
// cppFlags "-fopenmp"
}
}
编译速度还是很快的。记得开启 abiFilters ，先不用所有abi都构建一遍。
defaultConfig {...
ndk {
abiFilters 'arm64-v8a'
}
测试代码，github主页上有，就不重复了，是传入一张bitmap图片，获得一段识别结果。
getUTF8Text
是简单的文本，没有格式信息。
getBoxText
奇怪的格式，没看懂，如：
A 24 380 44 401 0
b 46 380 61 403 0
o 63 380 79 395 0
u 82 380 96 395 0
t 98 380 108 399 0
F 26 305 38 326 0
o 40 305 55 320 0
r 50 305 64 328 0
k 59 305 81 328 0
getHOCRText
返回HTML，每个单词都有位置信息与可信度信息，如：
<div class='ocr_page' id='page_1' title='image "unknown"; bbox 0 0 593 411; ppageno 0; scan_res 70 70'>
<div class='ocr_carea' id='block_1_1' title="bbox 24 8 572 381">
<p class='ocr_par' id='par_1_1' lang='eng' title="bbox 24 8 572 381">
<span class='ocr_line' id='line_1_1' title="bbox 24 8 108 31; baseline 0 0; x_size 29.55574; x_descenders 6.5557399; x_ascenders 8">
<span class='ocrx_word' id='word_1_1' title='bbox 24 8 108 31; x_wconf 92'>About</span>
</span>
<span class='ocr_line' id='line_1_2' title="bbox 26 83 572 106; baseline 0 0; x_size 29.55574; x_descenders 6.5557399; x_ascenders 8">
<span class='ocrx_word' id='word_1_2' title='bbox 26 83 81 106; x_wconf 93'>Fork</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_3' title='bbox 91 83 117 106; x_wconf 93'>of</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_4' title='bbox 125 87 237 106; x_wconf 91'>tess-two</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_5' title='bbox 248 84 363 106; x_wconf 92'>rewritten</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_6' title='bbox 373 83 434 106; x_wconf 92'>from</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_7' title='bbox 445 83 536 106; x_wconf 92'>scratch</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_8' title='bbox 546 87 572 106; x_wconf 92'>to</span>
</span>
<span class='ocr_line' id='line_1_3' title="bbox 25 128 545 158; baseline 0 -7; x_size 30; x_descenders 7; x_ascenders 8">
<span class='ocrx_word' id='word_1_9' title='bbox 25 132 127 158; x_wconf 89'>support</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_10' title='bbox 138 128 206 151; x_wconf 89'>latest</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_11' title='bbox 215 129 308 151; x_wconf 91'>version</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_12' title='bbox 320 128 346 151; x_wconf 91'>of</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_13' title='bbox 354 130 472 151; x_wconf 92'>Tesseract</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_14' title='bbox 482 130 545 151; x_wconf 92'>OCR.</span>
</span>
<span class='ocr_line' id='line_1_4' title="bbox 46 202 467 232; baseline 0 -9; x_size 22; x_descenders 5; x_ascenders 5">
<span class='ocrx_word' id='word_1_15' title='bbox 46 206 123 223; x_wconf 91'>android</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_16' title='bbox 175 211 207 223; x_wconf 91'>ocr</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_17' title='bbox 258 202 347 232; x_wconf 91'>tesseract</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_18' title='bbox 399 206 467 228; x_wconf 92'>libjpeg</span>
</span>
<span class='ocr_line' id='line_1_5' title="bbox 47 255 436 285; baseline 0 -9; x_size 22; x_descenders 5; x_ascenders 5">
<span class='ocrx_word' id='word_1_19' title='bbox 47 259 109 281; x_wconf 92'>libpng</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_20' title='bbox 162 255 254 285; x_wconf 91'>leptonica</span>
<span class='ocrx_word' id='word_1_21' title='bbox 305 261 436 276; x_wconf 91'>tesseract-ocr</span>
</span>
<span class='ocr_line' id='line_1_6' title="bbox 46 311 341 333; baseline 0 -5; x_size 22; x_descenders 5; x_ascenders 5">
<span class='ocrx_word' id='word_1_22' title='bbox 46 311 341 333; x_wconf 91'>optical-character-recognition</span>
</span>
<span class='ocr_line' id='line_1_7' title="bbox 45 364 221 381; baseline 0 0; x_size 22.244591; x_descenders 5.2445917; x_ascenders 5">
<span class='ocrx_word' id='word_1_23' title='bbox 45 364 221 381; x_wconf 90'>tesseract-android</span>
</span>
</p>
</div>
</div>
这个格式叫做hOCR标记，相关内容存于span节点的title属性中，也就是说悬浮鼠标指针的时候，这些信息会以tooltips的形式弹出显示。
https://en.wikipedia.org/wiki/HOCR
bbox
属性名称 = “bbox”
属性值 = uint uint uint uint
示例
bbox 0 0 100 200
元素的 bbox（“边界框”的缩写）是围绕该元素的一个矩形框，由左上角 (x0, y0) 和右下角 (x1, y1) 定义。这些值是参考文档图像的左上角并以像素为单位测量的
值的顺序是x0 y0 x1 y1 = "left top right bottom"
这种标记可以转成PDF格式，PDF阅读器的OCR功能似乎就是用这种方式实现的。
hOCR标记虽然包含位置信息，但直接渲染出来，还是普通的字符串，没什么格式。先写一个js脚本过过瘾，看看它按照位置信息排版出来，是什么样子的。
- 第一步，写一个遍历节点的方法。很简单，用firstChild与nextSibling就可以实现
function travel(n) {
if(n){
console.log(n);
travel(n.firstChild);
travel(n.nextSibling);
}
}
travel(document.body)
- 第二步，应用位置信息为css样式。
function travel(n) {
if(n){
applyBBox(n);
travel(n.firstChild);
travel(n.nextSibling);
}
}
function applyBBox(n) {
if(n.title) {
var t=n.title, idx=t.indexOf('bbox'), bbox = t.slice(idx+4, t.indexOf(';', idx));
if(bbox) {
bbox = bbox.trim().split(' ');
console.log(bbox, n);
n = n.style;
n.position='fixed';
n.left=parseInt(bbox[0])+'px';
n.top=parseInt(bbox[1])+'px';
n.width=(parseInt(bbox[2])-parseInt(bbox[0]))+'px';
n.height=(parseInt(bbox[3])-parseInt(bbox[1]))+'px';
n.fontSize=n.height;
n.whiteSpace='nowrap';
}
}
}
travel(document.body);
结果与原图对比：
还要集成摄像机头，参考zxing二维码扫描项目实现吧。