Uniapp或H5之ORC识别与自定义照相机_h5自定义相机

深入探究Uniapp与H5中的OCR识别与自定义照相机实现

在现代移动应用中，OCR（光学字符识别）和自定义照相机功能已经成为提升用户体验与增强应用功能的重要组成部分。本文将详细探讨如何在Uniapp和H5环境中实现OCR识别与自定义照相机功能，包括技术选型、实现原理以及具体的操作步骤。

技术选型

OCR识别

OCR识别技术已经非常成熟，市场上存在多个优秀的OCR服务提供商，如腾讯云OCR、阿里云OCR、百度OCR等。这些服务通常提供API接口，允许开发者通过HTTP请求将图片发送给OCR服务器，并接收返回的识别结果。

在Uniapp中，我们可以使用uniCloud云函数或直接在前端通过axios等库发送HTTP请求调用这些OCR服务。

自定义照相机

在H5中，我们可以利用HTML5的<video>元素和WebRTC API（如getUserMedia）来实现自定义照相机功能。<video>元素用于显示摄像头捕获的实时视频流，而getUserMedia API则用于获取用户的摄像头权限并捕获视频流。

在Uniapp中，我们可以使用uni.chooseImage或uni.createCameraContext等API来访问和控制摄像头。

实现原理

OCR识别

OCR识别的基本原理包括图像预处理、文字定位和文字识别三个步骤。图像预处理主要用于提升图像质量，减少噪声和干扰；文字定位用于在图像中找到文字的位置；文字识别则是将定位到的文字转换成文本信息。

当我们调用OCR服务的API时，这些步骤都在服务器端完成，我们只需要将待识别的图片发送给服务器，然后接收并处理服务器返回的识别结果。

自定义照相机

自定义照相机的实现主要依赖于HTML5的<video>元素和WebRTC API。<video>元素用于显示视频流，而WebRTC API则用于获取视频流。

在H5中，我们可以通过以下步骤实现自定义照相机：

1. 获取<video>元素和用于拍照的<button>元素。
2. 使用navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })获取用户的摄像头视频流。
3. 将获取到的视频流设置为<video>元素的源。
4. 为拍照按钮添加点击事件，当点击时，从<video>元素中捕获当前帧，并将其转换为图片。

在Uniapp中，实现步骤类似，但使用的是Uniapp提供的API。

具体实现

OCR识别

在Uniapp中实现OCR识别，我们可以使用uniCloud云函数来调用OCR服务的API。以下是一个简单的示例：

1. 在uniCloud项目中创建一个云函数，例如ocrRecognition。
2. 在云函数中，使用axios等库发送HTTP请求调用OCR服务的API。
3. 在前端，使用uniCloud.callFunction调用云函数，并传入待识别的图片。
4. 处理云函数返回的识别结果。

自定义照相机（H5）

在H5中实现自定义照相机，我们可以按照以下步骤进行：

1. 在HTML中添加<video>元素和拍照按钮：

<video id="video" width="640" height="480" autoplay></video>
<button id="snap">Snap Photo</button>
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2. 在JavaScript中获取元素并设置视频流：

// 获取元素
const video = document.getElementById('video');
const snap = document.getElementById('snap');

// 获取摄像头视频流
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })
  .then(function(stream) {
    video.srcObject = stream;
  })
  .catch(function(err) {
    console.log('An error occurred: ' + err);
  });
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3. 为拍照按钮添加点击事件，捕获当前帧并转换为图片：

snap.addEventListener("click", function() {
  const canvas = document.createElement('canvas');
  canvas.width = video.videoWidth;
  canvas.height = video.videoHeight;
  canvas.getContext('2d').drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
  const imageUrl = canvas.toDataURL('image/png');
  // TODO: 发送imageUrl给OCR服务进行识别
});
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自定义照相机（Uniapp）

在Uniapp中实现自定义照相机，我们可以按照以下步骤进行：

1. 在页面中添加<camera>组件和拍照按钮：

<camera id="myCamera" device-position="back"></camera>
<button @click="takePhoto">拍照</button>
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2. 在Vue实例中处理拍照逻辑：

export default {
  methods: {
    takePhoto() {
      const ctx = uni.createCameraContext();
      ctx.takePhoto({
        quality: 'high',
        success: (res) => {
          this.tempImagePath = res.tempImagePath;
          // TODO: 发送this.tempImagePath给OCR服务进行识别
        }
      });
    }
  }
}
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总结

		<div id="max-bg" class="backgroud">将机器码摆正放入窗口
			<!-- 展示相机画面 -->
			<video id="webcam" loop preload> </video>
		</div>
		<div id="" class="backgroud">
			<!-- 画出相机画面 -->
			<canvas id="canvas" width="300" height="100"></canvas>
		</div>
		<!-- 输出识别的文字 -->
		<div id="ztext"></div>
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			let constraints = {//摄像头参数
				// audio: true,
				video: {
					width: 100,
					height: 300,
					// facingMode: 'user', //前置摄像头
					facingMode: {
						exact: "environment"
					}, //后置摄像头
				}
			};
			// 调用摄像头
			navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints)
				.then(function(mediaStream) {
					// 在video载入摄像头画面
					let video = document.querySelector('video');
					video.srcObject = mediaStream;
					video.onloadedmetadata = function(e) {
						console.log(e);
						video.play();
						//画布
						canvasRender(video)
					};
				})
				.catch(function(err) {
					console.log(err.name + ": " + err.message);
				}); // always check for errors at the end.
			//画布
			function canvasRender(video) {
				let c = document.getElementById("canvas");
				let ctx = c.getContext("2d");
				//没过3秒把相机里的画面画在画布上
				setInterval(() => {
					ctx.drawImage(video, 0, 0, 300, 100);
					//得到画布上的画base64
					let img = convertCanvasToImage(c)
					// console.log(img.src);
					Tesseract.recognize(
						img,
						'eng', {
							logger: m => console.log(m),//进度
							workerPath: './js/worker.min.js',
							langPath: './js/',
							corePath: './js/tesseract-core.wasm.js',
						}
					).then(({
						data: {
							text
						}
					}) => {
						console.log(text);
						document.getElementById("ztext").innerHTML = text
					}).catch(e => {
						console.log(e);
					})
				}, 3000)
				// window.requestAnimationFrame(canvasRender(video))
			}

			function convertCanvasToImage(canvas) {
				let image = new Image();
				image.src = canvas.toDataURL("image/png");
				return image;
			}
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ocr识别js库tesseract.js