Flutter文字识别插件uni_ocr的使用

Flutter文字识别插件uni_ocr的使用

uni_ocr

uni_ocr 是一个通用的文字识别客户端。

使用步骤

以下是一个完整的示例，展示如何在 Flutter 应用中使用 uni_ocr 插件。

1. 添加依赖

首先，在 pubspec.yaml 文件中添加 uni_ocr 依赖：

dependencies:
  uni_ocr: ^最新版本号

然后运行 flutter pub get 来安装依赖。

2. 初始化插件

在 main.dart 中初始化 uni_ocr 插件，并请求权限。

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:uni_ocr/uni_ocr.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: OCRPage(),
    );
  }
}

3. 实现文字识别功能

创建一个页面 OCRPage，用于加载图片并进行文字识别。

class OCRPage extends StatefulWidget {
  [@override](/user/override)
  _OCRPageState createState() => _OCRPageState();
}

class _OCRPageState extends State<OCRPage> {
  String _resultText = "识别结果将显示在这里";

  Future<void> _recognizeText() async {
    try {
      // 打开相册选择图片
      final imageFile = await UniOcr.pickImageFromGallery();

      if (imageFile == null) {
        setState(() {
          _resultText = "未选择图片";
        });
        return;
      }

      // 进行文字识别
      final textResult = await UniOcr.recognizeText(imageFile.path);

      setState(() {
        _resultText = textResult.text; // 获取识别结果
      });
    } catch (e) {
      setState(() {
        _resultText = "识别失败: $e";
      });
    }
  }

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text("Flutter文字识别插件uni_ocr示例"),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: [
            ElevatedButton(
              onPressed: _recognizeText,
              child: Text("选择图片并识别文字"),
            ),
            SizedBox(height: 20),
            Text(_resultText),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

更多关于Flutter文字识别插件uni_ocr的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

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更多关于Flutter文字识别插件uni_ocr的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


uni_ocr 是一个 Flutter 插件，用于在 Flutter 应用中实现文字识别功能。它集成了多种 OCR（光学字符识别）引擎，如百度 OCR、腾讯 OCR 等，方便开发者快速实现文字识别功能。以下是使用 uni_ocr 插件的基本步骤：

1. 添加依赖

首先，在 pubspec.yaml 文件中添加 uni_ocr 插件的依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  uni_ocr: ^0.0.1  # 请使用最新版本

然后运行 flutter pub get 来安装依赖。

2. 配置 OCR 引擎

uni_ocr 支持多种 OCR 引擎，首先需要选择并配置一个 OCR 引擎。以下以百度 OCR 为例：

2.1 获取百度 OCR API 密钥

你需要在百度云平台上创建一个应用，并获取 API Key 和 Secret Key。

2.2 配置百度 OCR

在 main.dart 中初始化 uni_ocr 并配置百度 OCR：

import 'package:uni_ocr/uni_ocr.dart';

void main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();

  // 初始化 uni_ocr
  await UniOcr.init();

  // 配置百度 OCR
  UniOcr.configure(
    engine: UniOcrEngine.baidu,
    options: {
      'api_key': '你的百度OCR API Key',
      'secret_key': '你的百度OCR Secret Key',
    },
  );

  runApp(MyApp());
}

3. 使用 uni_ocr 进行文字识别

在需要使用文字识别的地方，调用 UniOcr.recognize 方法进行识别：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:uni_ocr/uni_ocr.dart';
import 'package:image_picker/image_picker.dart';

class OCRPage extends StatefulWidget {
  [@override](/user/override)
  _OCRPageState createState() => _OCRPageState();
}

class _OCRPageState extends State<OCRPage> {
  String _recognizedText = '';

  Future<void> _pickImageAndRecognize() async {
    final picker = ImagePicker();
    final pickedFile = await picker.getImage(source: ImageSource.gallery);

    if (pickedFile != null) {
      final filePath = pickedFile.path;

      // 调用 uni_ocr 进行文字识别
      final result = await UniOcr.recognize(filePath);

      setState(() {
        _recognizedText = result;
      });
    }
  }

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('文字识别'),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: [
            ElevatedButton(
              onPressed: _pickImageAndRecognize,
              child: Text('选择图片并识别'),
            ),
            SizedBox(height: 20),
            Text('识别结果:'),
            Text(_recognizedText),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}
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