摘要：

隨著數字化時代的蓬勃發展,信息量以指數級的速度增長,然而手工錄入并存儲信息的速度遠不及信息的產生速度.光學字符識別(OCR)技術能夠自動化地檢測信息并識別出來,有效地解決了信息錄入速度和正確率的問題.目前,基于PC設備的光學字符識別已經被廣泛的應用于辦公自動化和工業智能化等方面,然而由于PC端的弱便攜性,很難隨時隨地處理生活信息.得益于智能手機硬件和Android平臺的發展,在移動設備上進行光學字符識別成為可能.基于Android平臺的光學字符識別成為一個被迫切需要的功能.本文將PC端上有關光學字符識別的先驗知識和基本理論,應用于移動端,設計并實現了一個基于Android平臺的光學字符識別應用.本文重點研究了光學字符識別功能的具體實現,以及應用的功能設計和界面設計.本文的主要工作包括:1)應用的需求分析和概要設計,將應用分為圖像采集模塊,字符識別模塊,信息存儲模塊這三個模塊.圖像采集模塊負責采集含有字符信息的圖像;字符識別模塊負責處理采集到的圖像,進行識別并輸出識別結果;信息存儲模塊負責存儲原圖像,識別結果以及針對它們的編輯操作.2)應用的詳細設計和具體實現.圖像采集模塊實現兩種方式采集圖像,分別調用了Android平臺的相機和相冊接口.對于圖像識別模塊,結合對文獻的研究以及實際場景的分析,設計了一系列光學字符識別的算法策略組合.針對生活場景的復雜,設計了灰度化,平滑,二值化,形態學操作等圖像預處理算法,增強背景和識別目標的區別,然后找出圖像中的字符區域,進行字符分割和字符歸一化,輸入到學習生成的SVM模型中進行識別.信息存儲模塊,采用SQLite這一輕量的嵌入式數據庫引擎,將數據存儲到手機SD卡中.3)應用測試和評價.在實際使用案例中對應用進行測試,通過對準確率,查全率和F值的計算,分析應用使用效果.本文的目標是利用移動平臺日益強大的計算能力,實現服務于日常生活的光學字符識別應用,使用戶能夠獲取并存儲所需的信息.

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的光学模拟 Android,基于Android平台的光学字符识别应用的设计与实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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