在完成语音助手项目后，我想试试其他的 AI 的 API 13，于是我瞄上了——智能文本识别。通过研究 HarmonyOS Next 最新版本 API 13 中的 Core Vision Text Recognition API，我深刻感受到了鸿蒙生态在计算机视觉领域的强大支持。该 API 能够快速将图像中的文本内容提取为结构化信息，官方给了足够的支持，也为开发者提供了丰富的应用场景。
开始我的学习旅程
每次接触新的 API，我都会抱着探索和学习的态度，了解其使用场景和核心功能。文本识别技术广泛应用于文档扫描、票据管理以及实时翻译等场景，因此我决定基于这一 API 开发一个支持文本识别与显示的应用，并记录下整个学习与开发过程。
第一步：理解 Core Vision Text Recognition API 的核心功能
核心功能简介
Core Vision Text Recognition API 提供了从图像中提取文本的能力，支持多语言高精度识别，其核心功能包括：
应用场景
第二步：项目初始化与配置
在开发 HarmonyOS 应用时，权限配置是必不可少的步骤。
权限配置
在 config.json 文件中添加以下配置，确保应用拥有必要的权限：
{ "module": { "abilities": [ { "name": "TextRecognitionAbility", "permissions": [ "ohos.permission.INTERNET", "ohos.permission.READ_MEDIA", "ohos.permission.WRITE_MEDIA" ] } ] }}
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第三步：实现文本识别功能
初始化 Text Recognition 服务
通过以下代码初始化文字识别服务：
import textRecognition from '@kit.CoreVisionKit';
let recognizerInstance = null;
async function initializeTextRecognition() { try { recognizerInstance = await textRecognition.init(); console.info('文本识别服务初始化成功'); } catch (error) { console.error('文本识别服务初始化失败:', error); }}
initializeTextRecognition();
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图像加载与识别
在图像识别过程中，我们首先加载待处理的图像，然后调用 recognizeText 接口提取文本信息。
async function recognizeTextFromImage(imageUri: string) { try { const visionInfo = { pixelMap: await loadPixelMap(imageUri) }; const result = await textRecognition.recognizeText(visionInfo);
// 加长部分：// 假设用户希望进一步定制识别行为，可以传递一个带有附加配置的对象来优化性能。例如：const advancedConfig = { isDirectionDetectionSupported: false };const advancedResult = await textRecognition.recognizeText(visionInfo, advancedConfig);console.info('高级识别结果:', advancedResult);
// 此外，用户可以将结果导出到文件或进行进一步的处理saveRecognitionResult(advancedResult);function saveRecognitionResult(result) { console.info('结果已保存:', result.value); // 在这里可以实现将结果写入文件或数据库的逻辑}
console.info('识别结果:', result.value); result.blocks.forEach((block) => { console.info(`段落内容: ${block.value}`); block.lines.forEach((line) => { console.info(` 行内容: ${line.value}`); line.words.forEach((word) => { console.info(` 单词: ${word.value}`); }); }); }); } catch (error) { console.error('文本识别失败:', error); }}
async function loadPixelMap(imageUri) { // 实现加载图像为PixelMap的逻辑 return await someImageLibrary.loadPixelMap(imageUri);}
const imagePath = '/data/media/sample_image.jpg';recognizeTextFromImage(imagePath);
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第四步：构建用户界面
为了让用户可以直观地体验文本识别功能，我设计了一个简单的界面，支持图像选择和识别结果的展示。
ArkUI 界面实现
以下是界面的实现代码：
import { View, Text, Button, Image } from '@ohos.arkui';
export default View.create({ build() { return ( { type: "flex", flexDirection: "column", children: [ { type: Text, content: "文本识别应用", style: { height: "50vp", fontSize: "20vp", textAlign: "center" }, }, { type: Image, src: this.imageUri || '', style: { height: "200vp", width: "200vp", margin: "20vp" } }, { type: Button, content: "选择图片", style: { height: "50vp", marginTop: "20vp" }, onClick: this.onSelectImage }, { type: Button, content: "识别文本", style: { height: "50vp", marginTop: "10vp" }, onClick: this.onRecognizeText } ] } ); },
onSelectImage() { // 模拟选择图片 this.imageUri = '/data/media/sample_image.jpg'; console.info('图片选择完成:', this.imageUri); },
async onRecognizeText() { await recognizeTextFromImage(this.imageUri); }});
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第五步：性能优化与功能扩展
在项目开发过程中，我还探索了如何通过配置选项优化性能。例如，在不需要文字方向检测的情况下，可以通过以下方式禁用此功能以提升处理速度：
const configuration = { isDirectionDetectionSupported: false };const result = await textRecognition.recognizeText(visionInfo, configuration);
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此外，还可以扩展支持更多语言的功能，通过 getSupportedLanguages 接口获取当前支持的语言列表：
const languages = await textRecognition.getSupportedLanguages();console.info('支持的语言列表:', languages);
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最后的小总结
研究完 HarmonyOS Next Core Vision Text Recognition API 13，还是很震撼的，之前非常难的东西目前也可以一个 API 就搞定了，特别舒服，同时也认识到了鸿蒙生态为开发者提供的便捷与强大。从服务的初始化到界面构建，再到性能优化，每一个步骤都让我感受到技术的魅力。
未来，我计划将这一技术应用于实际项目，例如开发票据管理工具或实时翻译应用。如果你也对文本识别感兴趣，不妨动手尝试，从简单的功能开始，逐步实现更复杂的需求！
当然如果你也在这一领域研究，不妨关注我，我们一起进步～！
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