本樣例基于Tesseract 庫進行適配，使其可以運行在 OpenAtom OpenHarmony（以下簡稱“OpenHarmony”）上，并新增N-API接口供上層應用調用，這樣上層應用就可以使用Tesseract提供的相關功能。
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一、簡介
Tesseract (Apache 2.0 License)是一個可以進行圖像OCR識別的C++庫，可以跨平臺運行 。本樣例基于Tesseract 庫進行適配，使其可以運行在 OpenAtom OpenHarmony（以下簡稱“OpenHarmony”）上，并新增N-API接口供上層應用調用，這樣上層應用就可以使用Tesseract提供的相關功能。
二、效果展示
動物圖片識別文字
身份信息識別：
提取文字信息到本地文件：
相關代碼已經上傳至SIG倉庫，鏈接如下：
https://gitee.com/openharmony-sig/knowledge_demo_temp/tree/master/FA/OCRDemo。
三、目錄結構
四、調用流程
調用過程主要涉及到三方面，首先應用層實現樣例的效果，包括頁面的布局和業務邏輯代碼；中間層主要起橋梁的作用，提供N-API接口給應用調用，再通過三方庫的接口去調用具體的實現；Native層使用了三方庫Tesseract提供具體的實現功能。
五、源碼分析
本樣例源碼的分析主要涉及到兩個方面，一方面是N-API接口的實現，另一方面是應用層的頁面布局和業務邏輯。
N-API實現
1、首先在index.d.ts文件中定義好接口
/**
* 初始化文字識別引擎
* @param lang 識別的語言, eg:eng、chi_sim、 eng+chi_sim,為Null或不傳則為中英文（eng+chi_sim）
* @param trainDir 訓練模型目錄，為Null或不傳則為默認目錄
*
* @return 初始化是否成功 0=>成功，-1=>失敗
*/
export const initOCR: (lang: string, trainDir: string) => Promise<number>;
export const initOCR: (lang: string, trainDir: string, callback: AsyncCallback<number>) => void;
/**
* 開始識別
* @param imagePath 圖片路徑（當前支持的圖片格式為png, jpg, tiff）
*
* @return 識別結果
*/
export const startOCR: (imagePath: string) => Promise<string>;
export const startOCR: (imagePath: string, callback: AsyncCallback<string>) => void;
/**
* 銷毀資源
*/
export const destroyOCR: () => void;
代碼中可以看出N-API接口initOCR和startOCR都采用了兩種方式，一種是Promise，一種是Callback的方式。在樣例的應用層，使用的是它們的Callback方式。
2、注冊N-API模塊和接口
EXTERN_C_START
static napi_value Init(napi_env env, napi_value exports) {
napi_property_descriptor desc[] = {
{
"initOCR", nullptr, InitOCR, nullptr, nullptr, nullptr, napi_default, nullptr
},
{
"startOCR", nullptr, StartOCR, nullptr, nullptr, nullptr, napi_default, nullptr
},
{
"destroyOCR", nullptr, DestroyOCR, nullptr, nullptr, nullptr, napi_default, nullptr
},
{
};
napi_define_properties(env, exports, sizeof(desc) / sizeof(desc[0]), desc);
return exports;
}
EXTERN_C_END
static napi_module demoModule = {
.nm_version = 1,
.nm_flags = 0,
.nm_filename = nullptr,
.nm_register_func = Init,
.nm_modname = "tesseract",
.nm_priv = ((void *)0),
.reserved = {
0
},
};
extern "C" __attribute__((constructor)) void RegisterHelloModule(void) {
napi_module_register(& demoModule);
}
通過nm_modname定義模塊名，nm_register_func注冊接口函數，在Init函數中指定了JS中initOCR，startOCR，destroyOCR對應的本地實現函數，這樣就可以在對應的本地實現函數中調用三方庫Tesseract的具體實現了。
3、以startOCR的Callback方式為例介紹N-API中的具體實現
static napi_value StartOCR(napi_env env, napi_callback_info info) {
OH_LOG_ERROR(LogType::LOG_APP, "OCR StartOCR 111");
size_t argc = 2;
napi_value args[2] = { nullptr };//1. 獲取參數
napi_get_cb_info(env, info, &argc, args, nullptr, nullptr);
//2. 共享數據
auto addonData = new StartOCRAddOnData{
.asyncWork = nullptr,
};
//3. N-API類型轉成C/C++類型
char imagePath[1024] = { 0 };
size_t length = 0;
napi_get_value_string_utf8(env, args[0], imagePath, 1024, &length);
addonData->args0 = string(imagePath);
napi_create_reference(env, args[1], 1, &addonData->callback);
//4. 創建async work
napi_value resourceName = nullptr;
napi_create_string_utf8(env, "startOCR", NAPI_AUTO_LENGTH, &resourceName);
napi_create_async_work(env, nullptr, resourceName, executeStartOCR, completeStartOCRForCallback, (void *)addonData, &addonData->asyncWork);
//將創建的async work加到隊列中，由底層調度執行
napi_queue_async_work(env, addonData->asyncWork);
napi_value result = 0;
napi_get_null(env, &result);
return result;
}首先通過napi_get_cb_info方法獲取JS側傳入的參數信息，將參數轉成C++對應的類型，然后創建異步工作，異步工作的方法參數中包含，執行的函數以及函數執行完成的回調函數。
我們看一下執行函數：
static void executeStartOCR(napi_env env, void* data) {
//通過data來獲取數據
StartOCRAddOnData * addonData = (StartOCRAddOnData *)data;
napi_value resultValue;
try {
if (api != nullptr) {
//調用具體的實現，讀取圖片像素
PIX * pix = pixRead((const char*)addonData->args0.c_str());
//設置api的圖片像素
api->SetImage(pix);
//調用文字提取接口，獲取圖片中的文字
char * result = api->GetUTF8Text();
addonData->result = result;
//釋放資源
pixDestroy (& pix);
delete[] result;
}
} catch (std::exception e) {
std::string error = "Error: ";
if (initResult != 0) {
error += "please first init tesseractocr.";
} else {
error += e.what();
}
addonData->result = error;
}
}這個方法中通過data獲取JS傳入的參數，然后調用Tesseract庫中提供的接口，調用具體的文字提取功能，獲取圖片中的文字。
執行完成后，會回調到completeStartOCRForCallback，在這個方法中會將執行函數中返回的結果轉換為JS的對應類型，然后通過Callback的方式返回。
static void completeStartOCRForCallback(napi_env env, napi_status status, void * data) {
StartOCRAddOnData * addonData = (StartOCRAddOnData *)data;
napi_value callback = nullptr;
napi_get_reference_value(env, addonData->callback, &callback);
napi_value undefined = nullptr;
napi_get_undefined(env, &undefined);
napi_value result = nullptr;
napi_create_string_utf8(env, addonData->result.c_str(), addonData->result.length(), &result);
//執行回調函數
napi_value returnVal = nullptr;
napi_call_function(env, undefined, callback, 1, &result, &returnVal);
//刪除napi_ref對象
if (addonData->callback != nullptr) {
napi_delete_reference(env, addonData->callback);
}
//刪除異步工作項
napi_delete_async_work(env, addonData->asyncWork);
delete addonData;
}應用層實現
應用層主要分為三個模塊：動物圖片文字識別，身份信息識別，提取文字到本地文件
1、動物圖片文字識別
build() {
Column() {
Row() {
Text('點擊圖片進行文字提取 提取結果 ： ').fontSize('30fp').fontColor(Color.Blue)
Text(this.ocrResult).fontSize('50fp').fontColor(Color.Red)
}.margin('10vp').height('10%').alignItems(VerticalAlign.Center)
Grid() {
ForEach(this.images, (item, index) => {
GridItem() {
AnimalItem({
path1: item[0],
path2: item[1]
});
}
})
}
.padding({left: this.columnSpace, right: this.columnSpace})
.columnsTemplate("1fr 1fr 1fr") // Grid寬度均分成3份
.rowsTemplate("1fr 1fr") // Grid高度均分成2份
.rowsGap(this.rowSpace) // 設置行間距
.columnsGap(this.columnSpace) // 設置列間距
.width('100%')
.height('90%')
}
.backgroundColor(Color.Pink)
}布局主要使用了Grid的網格布局，每個Item都是對應的圖片，通過點擊圖片可以對點擊圖片進行文字提取，將提取出的文字顯示在標題欄。
2、身份信息識別
build() {
Row() {
Column() {
Image('/common/idImages/aobamao.jpg')
.onClick(() => {
//點擊圖片進行信息識別
console.log('OCR begin dialog open 111');
this.ocrDialog.open();
ToolUtils.ocrResult(ToolUtils.aobamao, (result) => {
console.log('111 OCR result = ' + result);
this.result = result;
this.ocrDialog.close();
});
})
.margin('10vp')
.objectFit(ImageFit.Auto)
.height('50%')
Image('/common/idImages/weixiaobao.jpg')
.onClick(() => {
//點擊圖片進行信息識別
this.ocrDialog.open();
ToolUtils.ocrResult(ToolUtils.weixiaobao, (result) => {
console.log('111 OCR result = ' + result);
this.result = result;
this.ocrDialog.close();
});
})
.margin('10vp')
.objectFit(ImageFit.Auto)
.height('50%')
}
.width(this.screenWidth/2)
.padding('20vp')
Column() {
Text(this.title).height('10%').fontSize('30fp').fontColor(this.titleColor)
Column() {
Text(this.result)
.fontColor('#0000FF')
.fontSize('50fp')
}.justifyContent(FlexAlign.Center).alignItems(HorizontalAlign.Center).height('90%')
}
.justifyContent(FlexAlign.Start)
.width('50%')
}
.width('100%')
.height('100%')
}身份信息識別的布局最外層是一個水平布局，分為左右兩部分，左邊的子布局是垂直布局，里面是兩張不同的身份證圖片，右邊子布局也是垂直布局，主要是標題區和識別結果的內容顯示區。
3、提取文字到本地文件
Row() {
Column() {
Image('/common/save2FileImages/testImage1.png')
.onClick(() => {
//點擊圖片進行信息識別
ToolUtils.ocrResult(ToolUtils.testImage1, (result) => {
let path = this.dir + 'ocrresult1.txt';
try {
let fd = fileio.openSync(path, 0o100 | 0o2, 0o666);
fileio.writeSync(fd, result);
fileio.closeSync(fd);
this.displayText = '文件寫入' + path;
} catch (e) {
console.log('OCR fileio error = ' + e);
}
});
})
Image('/common/save2FileImages/testImage2.png')
.onClick(() => {
//點擊圖片進行信息識別
ToolUtils.ocrResult(ToolUtils.testImage2, (result) => {
let path = this.dir + 'ocrresult2.txt';
let fd = fileio.openSync(path, 0o100 | 0o2, 0o666);
fileio.writeSync(fd, result);
fileio.closeSync(fd);
this.displayText = '文件寫入' + path;
});
})
}
Column() {
Text(this.title)
Column() {
Text(this.displayText)
}
}
}這個功能首先通過接口識別出圖片中的文字，然后再通過fileio的能力將文字寫入文件中。
六、總結
樣例通過Native的方式將C++的三方庫集成到應用中，通過N-API方式提供接口給上層應用調用。對于依賴三方庫能力的應用，都可以使用這種方式來進行，移植三方庫到Native，通過N-API提供接口給應用調用。
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