Java detect if android

Java detect if android

A Scanner breaks its input into tokens using a delimiter pattern, which by default matches whitespace. The resulting tokens may then be converted into values of different types using the various next methods.

For example, this code allows a user to read a number from System.in:

As another example, this code allows long types to be assigned from entries in a file myNumbers :

The scanner can also use delimiters other than whitespace. This example reads several items in from a string:

prints the following output:

The same output can be generated with this code, which uses a regular expression to parse all four tokens at once:

The default whitespace delimiter used by a scanner is as recognized by Character . isWhitespace . The reset() method will reset the value of the scanner’s delimiter to the default whitespace delimiter regardless of whether it was previously changed.

A scanning operation may block waiting for input.

The next() and hasNext() methods and their primitive-type companion methods (such as nextInt() and hasNextInt() ) first skip any input that matches the delimiter pattern, and then attempt to return the next token. Both hasNext and next methods may block waiting for further input. Whether a hasNext method blocks has no connection to whether or not its associated next method will block.

The findInLine(java.lang.String) , findWithinHorizon(java.lang.String, int) , and skip(java.util.regex.Pattern) methods operate independently of the delimiter pattern. These methods will attempt to match the specified pattern with no regard to delimiters in the input and thus can be used in special circumstances where delimiters are not relevant. These methods may block waiting for more input.

When a scanner throws an InputMismatchException , the scanner will not pass the token that caused the exception, so that it may be retrieved or skipped via some other method.

Depending upon the type of delimiting pattern, empty tokens may be returned. For example, the pattern "\\s+" will return no empty tokens since it matches multiple instances of the delimiter. The delimiting pattern "\\s" could return empty tokens since it only passes one space at a time.

A scanner can read text from any object which implements the Readable interface. If an invocation of the underlying readable’s Readable.read(java.nio.CharBuffer) method throws an IOException then the scanner assumes that the end of the input has been reached. The most recent IOException thrown by the underlying readable can be retrieved via the ioException() method.

When a Scanner is closed, it will close its input source if the source implements the Closeable interface.

A Scanner is not safe for multithreaded use without external synchronization.

Unless otherwise mentioned, passing a null parameter into any method of a Scanner will cause a NullPointerException to be thrown.

A scanner will default to interpreting numbers as decimal unless a different radix has been set by using the useRadix(int) method. The reset() method will reset the value of the scanner’s radix to 10 regardless of whether it was previously changed.

Localized numbers

An instance of this class is capable of scanning numbers in the standard formats as well as in the formats of the scanner’s locale. A scanner’s initial locale is the value returned by the Locale.getDefault(Locale.Category.FORMAT) method; it may be changed via the useLocale(java.util.Locale) method. The reset() method will reset the value of the scanner’s locale to the initial locale regardless of whether it was previously changed.

The localized formats are defined in terms of the following parameters, which for a particular locale are taken from that locale’s DecimalFormat object, df, and its and DecimalFormatSymbols object, dfs.

LocalGroupSeparator The character used to separate thousands groups, i.e., dfs. getGroupingSeparator() LocalDecimalSeparator The character used for the decimal point, i.e., dfs. getDecimalSeparator() LocalPositivePrefix The string that appears before a positive number (may be empty), i.e., df. getPositivePrefix() LocalPositiveSuffix The string that appears after a positive number (may be empty), i.e., df. getPositiveSuffix() LocalNegativePrefix The string that appears before a negative number (may be empty), i.e., df. getNegativePrefix() LocalNegativeSuffix The string that appears after a negative number (may be empty), i.e., df. getNegativeSuffix() LocalNaN The string that represents not-a-number for floating-point values, i.e., dfs. getNaN() LocalInfinity The string that represents infinity for floating-point values, i.e., dfs. getInfinity()

Number syntax

The strings that can be parsed as numbers by an instance of this class are specified in terms of the following regular-expression grammar, where Rmax is the highest digit in the radix being used (for example, Rmax is 9 in base 10). NonAsciiDigit: A non-ASCII character c for which Character.isDigit (c) returns true Non0Digit: [1-Rmax] | NonASCIIDigit Digit: [0-Rmax] | NonASCIIDigit GroupedNumeral: ( Non0Digit Digit? Digit? ( LocalGroupSeparator Digit Digit Digit )+ ) Numeral: ( ( Digit+ ) | GroupedNumeral ) Integer: ( [-+]? ( Numeral ) ) | LocalPositivePrefix Numeral LocalPositiveSuffix | LocalNegativePrefix Numeral LocalNegativeSuffix DecimalNumeral: Numeral | Numeral LocalDecimalSeparator Digit* | LocalDecimalSeparator Digit+ Exponent: ( [eE] [+-]? Digit+ ) Decimal: ( [-+]? DecimalNumeral Exponent? ) | LocalPositivePrefix DecimalNumeral LocalPositiveSuffix Exponent? | LocalNegativePrefix DecimalNumeral LocalNegativeSuffix Exponent? HexFloat: [-+]? 0[xX][0-9a-fA-F]*\.[0-9a-fA-F]+ ([pP][-+]?1+)? NonNumber: NaN | LocalNan | Infinity | LocalInfinity SignedNonNumber: ( [-+]? NonNumber ) | LocalPositivePrefix NonNumber LocalPositiveSuffix | LocalNegativePrefix NonNumber LocalNegativeSuffix Float: Decimal | HexFloat | SignedNonNumber

Whitespace is not significant in the above regular expressions.

Источник

Создание Android приложения для распознавания текста за 10 Минут. Mobile Vision CodeLab

Видео версия туториала

Оптическое распознавание символов (англ. Optical Character Recognition, сокр. OCR) дает компьютеру возможность читать текст на изображении, позволяя приложениям понимать знаки, статьи, листовки, страницы текста, меню или что угодно в виде текста. Mobile Vision Text API предоставляет разработчикам Android мощную и надежную возможность OCR , которая поддерживает большинство устройств Android и не увеличивает размер вашего приложения.

В этом туториале вы создадите приложение, в котором в процессе видеосъёмки будет распознаваться и воспроизводиться весь текст, попадающий в кадр.

Также мы публиковали статьи о других функциях Mobile Vision:

Исходный код можно скачать тут.

Или склонировать репозиторий GitHub из командной строки:

Репозиторий visionSamples содержит много примеров проектов, связанных с Mobile Vision . В этом уроке используется только два:

• ocr-codelab/ocr-reader-start — начальный код, который вы будете использовать в этом уроке.
• ocr-codelab/ocr-reader-complete — полный код готового приложения. Вы можете использовать его для устранения неполадок или перейти сразу к рабочему приложению.

Обновление сервисов Google Play

Возможно, вам потребуется обновить установленную версию Google Repository , чтобы использовать Mobile Vision Text API .

Откройте Android Studio и откройте SDK Manager :

Убедитесь, что Google Repository обновлен. Он должен быть не менее 26 версии.

Добавление зависимости Google Play Services и создание приложения для запуска

Теперь можно открывать стартовый проект:

Выберите каталог запуска ocr-reader из загруженного кода (File > Open > ocr-codelab/ocr-reader-start ).

Добавьте зависимость Google Play Services к приложению. Без этой зависимости Text API не будет доступен.

Проект может указать на отсутствие файла integer/google_play_services_version и выдать ошибку. Это нормально, мы исправим это на следующем шаге.

Откройте файл build.gradle в app модуле и измените блок зависимостей, включив туда зависимость play-services-vision . Когда все будет готово, файл должен выглядеть так:

Нажмите кнопку синхронизации Gradle .

Нажмите кнопку запуска.

Через несколько секунд вы увидите экран «Read Text», но это всего лишь черный экран.

Сейчас ничего не происходит, потому что CameraSource не настроен. Давайте сделаем это.

Если у вас что-то не получается, вы можете открыть проект ocr-reader-complete и убедиться, что он работает правильно. Этот проект является готовой версией урока, и если эта версия не работает, вы должны проверить, что всё в порядке с вашим устройством и настройками Android Studio .

Настройте TextRecognizer и CameraSource

Чтобы начать работу, мы создадим наш TextRecognizer . Этот объект-детектор обрабатывает изображения и определяет, какой текст появляется внутри них. После инициализации TextRecognizer может использоваться для обнаружения текста во всех типах изображений. Найдите метод createCameraSource и создайте TextRecognizer :

Теперь TextRecognizer готов к работе. Однако, возможно, он еще не работает. Если на устройстве недостаточно памяти или Google Play Services не может загрузить зависимости OCR , объект TextRecognizer работать не будет. Прежде чем мы начнем использовать его для распознавания текста, мы должны проверить, что он готов. Мы добавим эту проверку в createCameraSource после инициализации TextRecognizer :

Теперь, когда мы проверили, что TextRecognizer готов к работе, мы можем использовать его для распознавания отдельных кадров. Но мы хотим сделать что-то более интересное: читать текст в режиме видеосъёмки. Для этого мы создадим CameraSource , который предварительно настроен для управления камерой. Нам необходимо установить высокое разрешение съёмки и включить автофокусировку, чтобы справиться с задачей распознавания небольшого текста. Если вы уверены, что ваши пользователи будут смотреть на большие блоки текста, например вывески, вы можете использовать более низкое разрешение, и тогда обработка кадров будет происходить быстрее:

Вот как должен выглядеть метод createCameraSource , когда вы закончите:

Если вы запустите приложение, то увидите, что началась видеосъёмка! Но для обработки изображений с камеры нам нужно дописать этот последний TODO в createCameraSource : создать Processor для обработки текста по мере его поступления.

Создание OcrDetectorProcessor

Сейчас ваше приложение может обнаруживать текст на отдельных кадрах, используя метод обнаружения в TextRecognizer . Так можно найти текст, например, на фотографии. Но для того, чтобы читать текст прямо во время видеосъёмки, нужно реализовать Processor , который будет обрабатывать текст, как только он появится на экране.

Перейдите в класс OcrDetectorProcessor реализуйте интерфейс Detector.Processor :

Для реализации этого интерфейса требуется переопределить два метода. Первый, receiveDetections , получает на вход TextBlocks из TextRecognizer по мере их обнаружения. Второй, release , используется для освобождения от ресурсов при уничтожении TextRecognizer . В этом случае нам нужно просто очистить графическое полотно, что приведёт к удалению всех объектов OcrGraphic .

Мы получим TextBlocks и создадим объекты OcrGraphic для каждого текстового блока, обнаруженного процессором. Логику их рисования мы реализуем на следующем шаге.

Теперь, когда процессор готов, мы должны настроить textRecognizer для его использования. Вернитесь к последнему оставшемуся TODO в методе createCameraSource в OcrCaptureActivity :

Теперь запустите приложение. На этом этапе при наведении камеры на текст вы увидите отладочные сообщения «Text detected!» в Android Monitor Logcat ! Но это не очень наглядный способ визуализации того, что видит TextRecognizer , правда?

На следующем шаге мы отрисуем этот текст на экране.

Рисование текста на экране

Давайте реализуем метод draw в OcrGraphic . Нам нужно понять, есть ли на изображении текст, преобразовать координаты его границ в рамки канваса, а затем нарисовать и границы, и текст.

Запустите приложение и протестируйте его на этом образце текста:

Вы должны увидеть, что на экране появляется рамка с текстом в ней! Вы можете поиграть с цветом текста, используя TEXT_COLOR .

Как насчет этого?

Рамка вокруг текста выглядит правильно, но текст находится в нижней её части.

Это связано с тем, что движок передает весь текст, который он распознает в TextBlock в виде одного предложения, даже если он видит предложение, разбитое на несколько строк. Если вам нужно получить целое предложение, то это очень удобно. Но что, если вы хотите знать, где расположена каждая отдельная строка текста?

Вы можете получить Lines из TextBlock , вызвав getComponents , а затем, перебирая каждую строку, запросто получить её местоположение и текст внутри неё. Это позволяет рисовать текст в том месте, где он действительно появляется.

Попробуйте снова этот текст:

Отлично! Вы даже можете разбивать найденный текст на ещё более мелкие составляющие, исходя из ваших потребностей. Можно вызвать getComponents на каждой строке и получить Elements (слова на латинице). Есть возможность настройки textSize , чтобы текст занимал столько места, сколько занимает реальный текст на экране.

Воспроизведение текста при нажатии на нём

Теперь текст с камеры преобразуется в структурированные строки, и эти строки отображаются на экране. Давайте сделаем с ними что-нибудь еще.

Используя TextToSpeech API , встроенный в Android , и метод contains в OcrGraphic , мы можем научить приложение говорить вслух, при нажатии на текст.

Сначала давайте реализуем метод contains в OcrGraphic . Нам просто нужно проверить, находятся ли координаты x и y в пределах рамки отображаемого текста.
OcrGraphic.java

Вы можете заметить, что здесь много общего с методом Draw ! В настоящем проекте вам следовало бы добиться переиспользования кода, но здесь мы оставим всё как есть просто ради примера.

Теперь перейдем к методу onTap в OcrCaptureActivity и обработаем нажатие по тексту, если он есть в этом месте.

Вы можете запустить приложение и через Android Monitor Logcat убедиться, что нажатие на текст действительно обрабатывается.

Давайте же заставим наше приложение говорить! Перейдите в начало Activity и найдите метод onCreate . При запуске приложения мы должны инициализировать движок TextToSpeech для дальнейшего использования.

Несмотря на то, что мы корректно инициализировали TextToSpeech , как правило, всё равно нужно обрабатывать общие ошибки, например, когда движок всё ещё не готов при вашем первом нажатии на текст.

TextToSpeech также зависим от языка распознавания. Вы можете изменить язык на основе языка распознанного текста. Распознавание языка не встроено в Mobile Vision Text API , но оно доступно через Google Translate API . В качестве языка для распознавания текста можно использовать язык устройства пользователя.

Отлично, осталось только добавить код воспроизведения текста в методе onTap .

Теперь, когда вы запустите приложение и нажмёте на обнаруженный текст, ваше устройство воспроизведёт его. Попробуйте!

Завершение

Теперь у вас есть приложение, которое может распознавать текст с камеры и проговаривать его вслух!

Полученные знания по распознаванию текста вы можете применить и в других ваших приложениях. Например, читать адреса и номера телефонов с визитных карточек, производить поиск по тексту с фотографий различных документов. Одним словом, применяйте OCR везде, где вам может потребоваться распознать текст на изображении.

Источник