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[English](README.md) | 简体中文
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# PaddleOCR Android Demo 使用文档
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在 Android 上实现实时的PaddleOCR文字识别功能，此 Demo 有很好的的易用性和开放性，如在 Demo 中跑自己训练好的模型等。
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## 环境准备
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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)。
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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`
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## 部署步骤
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1. 用 Android Studio 打开 PP-OCRv3/android 工程
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2. 手机连接电脑，打开 USB 调试和文件传输模式，并在 Android Studio 上连接自己的手机设备（手机需要开启允许从 USB 安装软件权限）
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<p align="center">
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<img width="1440" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/31974251/203257262-71b908ab-bb2b-47d3-9efb-67631687b774.png">
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</p>
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> **注意：**
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>> 如果您在导入项目、编译或者运行过程中遇到 NDK 配置错误的提示，请打开 ` File > Project Structure > SDK Location`，修改 `Andriod SDK location` 为您本机配置的 SDK 所在路径。
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4. 点击 Run 按钮，自动编译 APP 并安装到手机。(该过程会自动下载预编译的 FastDeploy Android 库 以及 模型文件，需要联网)
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成功后效果如下，图一：APP 安装到手机；图二： APP 打开后的效果，会自动识别图片中的物体并标记；图三：APP设置选项，点击右上角的设置图片，可以设置不同选项进行体验。
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| APP 图标 | APP 效果 | APP设置项
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### PP-OCRv3 Java API 说明
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- 模型初始化 API: 模型初始化API包含两种方式，方式一是通过构造函数直接初始化；方式二是，通过调用init函数，在合适的程序节点进行初始化。 PP-OCR初始化参数说明如下：
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- modelFile: String, paddle格式的模型文件路径，如 model.pdmodel
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- paramFile: String, paddle格式的参数文件路径，如 model.pdiparams
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- labelFile: String, 可选参数，表示label标签文件所在路径，用于可视化，如 ppocr_keys_v1.txt，每一行包含一个label
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- option: RuntimeOption，可选参数，模型初始化option。如果不传入该参数则会使用默认的运行时选项。
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与其他模型不同的是，PP-OCRv3 包含 DBDetector、Classifier和Recognizer等基础模型，以及pipeline类型。
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```java
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// 构造函数: constructor w/o label file
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public DBDetector(String modelFile, String paramsFile);
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public DBDetector(String modelFile, String paramsFile, RuntimeOption option);
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public Classifier(String modelFile, String paramsFile);
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public Classifier(String modelFile, String paramsFile, RuntimeOption option);
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public Recognizer(String modelFile, String paramsFile, String labelPath);
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public Recognizer(String modelFile, String paramsFile, String labelPath, RuntimeOption option);
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public PPOCRv3(); // 空构造函数，之后可以调用init初始化
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// Constructor w/o classifier
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public PPOCRv3(DBDetector detModel, Recognizer recModel);
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public PPOCRv3(DBDetector detModel, Classifier clsModel, Recognizer recModel);
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```
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- 模型预测 API：模型预测API包含直接预测的API以及带可视化功能的API。直接预测是指，不保存图片以及不渲染结果到Bitmap上，仅预测推理结果。预测并且可视化是指，预测结果以及可视化，并将可视化后的图片保存到指定的途径，以及将可视化结果渲染在Bitmap(目前支持ARGB8888格式的Bitmap), 后续可将该Bitmap在camera中进行显示。
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```java
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// 直接预测：不保存图片以及不渲染结果到Bitmap上
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public OCRResult predict(Bitmap ARGB8888Bitmap)；
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// 预测并且可视化：预测结果以及可视化，并将可视化后的图片保存到指定的途径，以及将可视化结果渲染在Bitmap上
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public OCRResult predict(Bitmap ARGB8888Bitmap, String savedImagePath);
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public OCRResult predict(Bitmap ARGB8888Bitmap, boolean rendering); // 只渲染 不保存图片
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```
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- 模型资源释放 API：调用 release() API 可以释放模型资源，返回true表示释放成功，false表示失败；调用 initialized() 可以判断模型是否初始化成功，true表示初始化成功，false表示失败。
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```java
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public boolean release(); // 释放native资源
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public boolean initialized(); // 检查是否初始化成功
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```
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- RuntimeOption设置说明
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```java
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public void enableLiteFp16(); // 开启fp16精度推理
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public void disableLiteFP16(); // 关闭fp16精度推理
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public void enableLiteInt8(); // 开启int8精度推理，针对量化模型
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public void disableLiteInt8(); // 关闭int8精度推理
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public void setCpuThreadNum(int threadNum); // 设置线程数
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public void setLitePowerMode(LitePowerMode mode); // 设置能耗模式
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public void setLitePowerMode(String modeStr); // 通过字符串形式设置能耗模式
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```
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- 模型结果OCRResult说明
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```java
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public class OCRResult {
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public int[][] mBoxes; // 表示单张图片检测出来的所有目标框坐标，每个框以8个int数值依次表示框的4个坐标点，顺序为左下，右下，右上，左上
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public String[] mText; // 表示多个文本框内被识别出来的文本内容
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public float[] mRecScores; // 表示文本框内识别出来的文本的置信度
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public float[] mClsScores; // 表示文本框的分类结果的置信度
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public int[] mClsLabels; // 表示文本框的方向分类类别
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public boolean mInitialized = false; // 检测结果是否有效
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}
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```
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其他参考：C++/Python对应的OCRResult说明: [api/vision_results/ocr_result.md](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/api/vision_results/ocr_result.md)
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- 模型调用示例1：使用构造函数
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```java
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import java.nio.ByteBuffer;
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import android.graphics.Bitmap;
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import android.opengl.GLES20;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.RuntimeOption;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.LitePowerMode;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.vision.OCRResult;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.vision.ocr.Classifier;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.vision.ocr.DBDetector;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.vision.ocr.Recognizer;
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// 模型路径
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String detModelFile = "ch_PP-OCRv3_det_infer/inference.pdmodel";
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String detParamsFile = "ch_PP-OCRv3_det_infer/inference.pdiparams";
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String clsModelFile = "ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/inference.pdmodel";
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String clsParamsFile = "ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/inference.pdiparams";
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String recModelFile = "ch_PP-OCRv3_rec_infer/inference.pdmodel";
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String recParamsFile = "ch_PP-OCRv3_rec_infer/inference.pdiparams";
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String recLabelFilePath = "labels/ppocr_keys_v1.txt";
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// 设置RuntimeOption
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RuntimeOption detOption = new RuntimeOption();
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RuntimeOption clsOption = new RuntimeOption();
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RuntimeOption recOption = new RuntimeOption();
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detOption.setCpuThreadNum(2);
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clsOption.setCpuThreadNum(2);
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recOption.setCpuThreadNum(2);
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detOption.setLitePowerMode(LitePowerMode.LITE_POWER_HIGH);
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clsOption.setLitePowerMode(LitePowerMode.LITE_POWER_HIGH);
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recOption.setLitePowerMode(LitePowerMode.LITE_POWER_HIGH);
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detOption.enableLiteFp16();
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clsOption.enableLiteFp16();
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recOption.enableLiteFp16();
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// 初始化模型
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DBDetector detModel = new DBDetector(detModelFile, detParamsFile, detOption);
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Classifier clsModel = new Classifier(clsModelFile, clsParamsFile, clsOption);
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Recognizer recModel = new Recognizer(recModelFile, recParamsFile, recLabelFilePath, recOption);
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PPOCRv3 model = new PPOCRv3(detModel，clsModel，recModel);
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// 读取图片: 以下仅为读取Bitmap的伪代码
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ByteBuffer pixelBuffer = ByteBuffer.allocate(width * height * 4);
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GLES20.glReadPixels(0, 0, width, height, GLES20.GL_RGBA, GLES20.GL_UNSIGNED_BYTE, pixelBuffer);
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Bitmap ARGB8888ImageBitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
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ARGB8888ImageBitmap.copyPixelsFromBuffer(pixelBuffer);
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// 模型推理
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OCRResult result = model.predict(ARGB8888ImageBitmap);
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// 释放模型资源
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model.release();
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```
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- 模型调用示例2: 在合适的程序节点，手动调用init
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```java
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// import 同上 ...
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.RuntimeOption;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.LitePowerMode;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.vision.OCRResult;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.vision.ocr.Classifier;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.vision.ocr.DBDetector;
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import com.baidu.paddle.fastdeploy.vision.ocr.Recognizer;
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// 新建空模型
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PPOCRv3 model = new PPOCRv3();
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// 模型路径
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String detModelFile = "ch_PP-OCRv3_det_infer/inference.pdmodel";
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String detParamsFile = "ch_PP-OCRv3_det_infer/inference.pdiparams";
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String clsModelFile = "ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/inference.pdmodel";
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|
String clsParamsFile = "ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/inference.pdiparams";
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|
String recModelFile = "ch_PP-OCRv3_rec_infer/inference.pdmodel";
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String recParamsFile = "ch_PP-OCRv3_rec_infer/inference.pdiparams";
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String recLabelFilePath = "labels/ppocr_keys_v1.txt";
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// 设置RuntimeOption
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RuntimeOption detOption = new RuntimeOption();
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RuntimeOption clsOption = new RuntimeOption();
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RuntimeOption recOption = new RuntimeOption();
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detOption.setCpuThreadNum(2);
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clsOption.setCpuThreadNum(2);
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recOption.setCpuThreadNum(2);
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detOption.setLitePowerMode(LitePowerMode.LITE_POWER_HIGH);
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clsOption.setLitePowerMode(LitePowerMode.LITE_POWER_HIGH);
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recOption.setLitePowerMode(LitePowerMode.LITE_POWER_HIGH);
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detOption.enableLiteFp16();
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clsOption.enableLiteFp16();
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recOption.enableLiteFp16();
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// 使用init函数初始化
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DBDetector detModel = new DBDetector(detModelFile, detParamsFile, detOption);
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Classifier clsModel = new Classifier(clsModelFile, clsParamsFile, clsOption);
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Recognizer recModel = new Recognizer(recModelFile, recParamsFile, recLabelFilePath, recOption);
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model.init(detModel, clsModel, recModel);
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// Bitmap读取、模型预测、资源释放 同上 ...
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```
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更详细的用法请参考 [OcrMainActivity](./app/src/main/java/com/baidu/paddle/fastdeploy/app/examples/ocr/OcrMainActivity.java)中的用法
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## 替换 FastDeploy SDK和模型
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替换FastDeploy预测库和模型的步骤非常简单。预测库所在的位置为 `app/libs/fastdeploy-android-sdk-xxx.aar`，其中 `xxx` 表示当前您使用的预测库版本号。模型所在的位置为，`app/src/main/assets/models`。
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- 替换FastDeploy Android SDK: 下载或编译最新的FastDeploy Android SDK，解压缩后放在 `app/libs` 目录下；详细配置文档可参考:
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- [在 Android 中使用 FastDeploy Java SDK](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/java/android)
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- 替换OCR模型的步骤：
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- 将您的OCR模型放在 `app/src/main/assets/models` 目录下；
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- 修改 `app/src/main/res/values/strings.xml` 中模型路径的默认值，如：
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```xml
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<!-- 将这个路径修改成您的模型 -->
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<string name="OCR_MODEL_DIR_DEFAULT">models</string>
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<string name="OCR_LABEL_PATH_DEFAULT">labels/ppocr_keys_v1.txt</string>
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```
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## 使用量化模型
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如果您使用的是量化格式的模型，只需要使用RuntimeOption的enableLiteInt8()接口设置Int8精度推理即可。
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```java
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String detModelFile = "ch_ppocrv3_plate_det_quant/inference.pdmodel";
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String detParamsFile = "ch_ppocrv3_plate_det_quant/inference.pdiparams";
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String recModelFile = "ch_ppocrv3_plate_rec_distillation_quant/inference.pdmodel";
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String recParamsFile = "ch_ppocrv3_plate_rec_distillation_quant/inference.pdiparams";
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String recLabelFilePath = "ppocr_keys_v1.txt"; // ppocr_keys_v1.txt
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RuntimeOption detOption = new RuntimeOption();
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RuntimeOption recOption = new RuntimeOption();
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// 使用Int8精度进行推理
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detOption.enableLiteInt8();
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recOption.enableLiteInt8();
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// 初始化PP-OCRv3 Pipeline
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PPOCRv3 predictor = new PPOCRv3();
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DBDetector detModel = new DBDetector(detModelFile, detParamsFile, detOption);
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Recognizer recModel = new Recognizer(recModelFile, recParamsFile, recLabelFilePath, recOption);
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predictor.init(detModel, recModel);
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```
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在App中使用，可以参考 [OcrMainActivity.java](./app/src/main/java/com/baidu/paddle/fastdeploy/app/examples/ocr/OcrMainActivity.java) 中的用法。
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## 更多参考文档
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如果您想知道更多的FastDeploy Java API文档以及如何通过JNI来接入FastDeploy C++ API感兴趣，可以参考以下内容:
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- [在 Android 中使用 FastDeploy Java SDK](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/java/android)
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- [在 Android 中使用 FastDeploy C++ SDK](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/use_cpp_sdk_on_android.md)
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- 如果用户想要调整前后处理超参数、单独使用文字检测识别模型、使用其他模型等，更多详细文档与说明请参考[PP-OCR系列在CPU/GPU上的部署](../../cpu-gpu/python/README.md)
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