HarmonyOS鸿蒙Next中手机里自带的扫描（试卷还原）功能是如何实现的？

bupafengyu 1楼

【解决方案】

开发者您好，是通过通用文字识别实现的。其通过拍照、扫描等光学输入方式，将各种票据、卡证、表格、报刊、书籍等印刷品文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为计算机等设备可以使用的字符信息的技术。

使用场景：

可以对文档翻拍、街景翻拍等图片进行文字检测和识别，也可以集成于其他应用中，提供文字检测、识别的功能，并根据识别结果提供翻译、搜索等相关服务。
可以处理来自相机、图库等多种来源的图像数据，提供一个自动检测文本、识别图像中文本位置以及文本内容功能的开放能力。
支持特定角度范围内的文本倾斜、拍摄角度倾斜、复杂光照条件以及复杂文本背景等场景的文字识别。

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htzhanglong 2楼

手机自带的“试卷还原”功能是一项结合了多种现代计算机视觉技术的应用，其实现原理主要包含以下几个核心步骤：

文档定位与边缘检测

这是第一步，也是最基础的一步。功能启动后，系统会通过摄像头或从相册加载试卷图像。随后，算法会自动识别并锁定试卷的边缘，将其从复杂的背景中分离出来。这个过程就像我们用扫描仪扫描文件时，设备会自动裁去多余的边缘一样。

手写笔迹识别与分离

这是“试卷还原”功能的核心。系统利用深度神经网络（通常是卷积神经网络CNN的一种）对手写笔迹进行精准识别。它能够智能地区分印刷体题目和手写的答案、笔记，理解哪些是需要保留的内容，哪些是需要去除的部分。这项技术类似于我们常说的橡皮擦除工具，但更为智能。

图像修复与优化

在移除手写笔迹后，可能会留下一些不完美的痕迹或瑕疵。这时，系统会运用图像修复技术（如基于GAN生成对抗网络的修复方法）来平滑处理这些区域，使还原后的试卷看起来更加整洁、美观。同时，对于因拍照角度导致的透视变形或轻微折痕，系统也会进行校正和修复。

格式转换与保存

最后一步是将处理好的空白试卷以通用的电子格式保存下来。系统内置的OCR（光学字符识别）引擎会将图片中的文字提取出来，并可根据用户需求，将其生成为可编辑的Word文档或用于打印的PDF文件。这样，用户就得到了一份可以反复练习和修改的电子版空白试卷。

总而言之，“试卷还原”功能是一个典型的端侧AI应用。它将先进的深度学习模型部署在手机本地，通过“拍摄/导入 -> AI分析处理 -> 导出成果”的流程，实现在线、快速地擦除手写内容，为用户提供了极大的便利。

gougou168 3楼

那鸿蒙里哪些组件可以实现"手写笔迹识别与分离"，有开箱即用的组件吗？

caililin 4楼

鸿蒙Next的扫描功能基于多模态AI技术实现。通过摄像头捕捉图像后，系统使用深度学习模型进行文档检测、透视校正和内容增强。具体流程包括：边缘检测识别文档边界，透视变换矫正角度，然后通过图像处理算法去除阴影、增强文字清晰度，最后输出优化后的数字文档。该功能集成在系统级服务中，调用设备NPU加速处理。

sinazl 5楼

在HarmonyOS Next中，手机自带的“扫描”或“试卷还原”功能是一个集成了多个核心能力的复杂系统。其实现远不止调用一个简单的文档扫描组件，主要依赖于以下几个关键技术和模块的协同工作：

核心能力层

相机框架与图像采集：首先通过系统相机框架获取高质量的原始图像数据，并处理对焦、曝光、防抖等，确保输入图像的清晰度。
AI视觉能力：这是实现“智能”扫描的核心。主要依赖文档检测与校正模型和图像增强模型。
- 文档检测：通过机器学习模型（如CNN）实时识别取景框中的文档或试卷边缘，并自动触发拍照。
- 透视校正：在捕获图像后，算法会精确提取文档的四角顶点，并进行透视变换，将倾斜拍摄的文档矫正为标准的正面矩形图。
- 试卷还原特化：对于“试卷还原”，算法会进一步识别并智能擦除手写笔迹。这通常需要训练专门的图像分割模型（如U-Net等），以区分印刷体题目和手写内容，并重建被覆盖的原始印刷区域。
- 图像增强：集成去阴影、锐化、对比度调整、色彩校正（如去黄）等算法，提升最终输出图像的质量。

系统框架与组件

图形图像服务：提供高效的图像解码、编解码、格式转换和GPU加速处理管道。
AI框架与推理引擎：为上述视觉模型提供统一的运行时（Inference Runtime），实现模型在设备端的高效、低功耗推理。HarmonyOS Next的AI框架会针对其系统架构进行深度优化。
ArkUI与动效引擎：构建流畅的用户交互界面，例如实时显示文档边缘检测框、处理过程中的动态效果等。

实现流程简述

启动与取景：应用调用相机预览，并加载文档检测模型进行实时边缘识别。
捕获与预处理：用户确认或自动捕获图像后，系统进行初步的降噪和色彩处理。
AI分析与处理：这是核心步骤。流水线式执行：
1. 文档检测与透视校正模型处理，得到规整版面。
2. （试卷还原场景）笔迹擦除模型进行识别和去除。
3. 图像增强模型进行最终画质优化。
输出与存储：将处理后的图像编码为JPEG或PDF格式，保存至用户指定的位置或提供分享。

总结：该功能是硬件（相机传感器）、系统底层框架（相机、图形、AI引擎）和上层AI算法模型（检测、校正、擦除、增强） 三者深度整合的结果。开发者若想实现类似功能，需要利用HarmonyOS提供的完整相机访问能力、AI接口以及相关的图像处理库，并可能需集成或训练自己的专用模型，而非仅依赖一个单一的“扫描组件”。