目的

        懒人精灵是一款可以模拟鼠标和键盘操作的自动化工具。它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务，节省大量人工操作的时间。懒人精灵也包含图色功能，识别屏幕上的图像，根据图像的变化自动执行相应的操作。本篇文章主要讲解下更优秀的懒人精灵TomatoOCR纯本地离线文字识别插件如何使用和集成。

        目前懒人精灵推出的普通版和高级版，对应的文字识别插件也分普通版和高级版。

准备工作

1、下载懒人精灵手机助手开发工具：懒人精灵官网，网站中只能下载高级版的编辑器，普通版的编辑器需在官方群中获取。

2、下载TomatoOCR纯本地离线文字识别插件：点击进入下载插件

• 目前插件支持中英文、繁体字、日语、韩语识别；
• 支持小图、区域图和单行文字识别，准确率高达99%；
• 支持多种返回格式，json\文本\数字\自定义；
• 支持增强版二值化；
• 支持懒人的多线程；
• 支持找字返回坐标并点击；
• 超高的稳定性，速度快；
• 不联网、不联网、不联网；

插件集成

普通版和高级版的用法大同小异，下面以高级版用法为例：

1、打开懒人精灵，新建项目，双击资源.rc文件，添加文字识别插件

下载插件后，先改名为TomatoOCR.apk

2、记事本打开调用说明文件，并拷贝到项目的lua文件中，

-- ********************************************************************************************
-- ********欢迎使用TomatoOCR文字识别插件，https://www.52tomato.com官网可获取最新版本！！！************
-- ********************************************************************************************

import('java.io.File')
import('java.lang.*')
import('java.util.Arrays')
import('android.content.Context')
import('android.hardware.Sensor')
import('android.hardware.SensorEvent')
import('android.hardware.SensorEventListener')
import('android.hardware.SensorManager')
import('com.nx.assist.lua.LuaEngine')

-- 推荐方式一，稳定；方式二，懒人精灵软件不怎么稳定，慎用，按方式一测试完成，可用方式二打包
-------------------------引入方式-------------------------
-- 方式一 根据实际情况选择适当的apk包，放在手机目录中，例子是放在了根目录并重命名为TomatoOCR
--local loader = LuaEngine.loadApk("/storage/emulated/0/TomatoOCR.apk")
-- 方式二 PC端左侧展开项目，找到资源目录，双击.rc文件，然后添加文件就可以了
local loader = LuaEngine.loadApk("TomatoOCR.apk")
-------------------------引入方式-------------------------

local OCR = loader.loadClass("com.tomato.ocr.lr.OCRApi")

local rec_type = "ch-3.0";
-- 注：ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用，对部分场景可适当调整
-- "ch"：普通中英文识别，1.0版模型
-- "ch-2.0"：普通中英文识别，2.0版模型
-- "ch-3.0"：普通中英文识别，3.0版模型
-- "cht"：繁体，"japan"：日语，"korean"：韩语
local ocr = OCR.init(LuaEngine.getContext(), rec_type)

-- license从群中获取或者网盘中获取
local license = ""
local flag = ocr.setLicense(license);

-- ----------------------------注：以上代码全局只需写一次-------------------------------


ocr.setRecType(rec_type) -- 如果需要切换语言，直接在这里设置即可
ocr.setDetBoxType("rect")  -- 调整检测模型检测文本参数- 默认"rect": 由于手机上截图文本均为矩形文本，从该版本之后均改为rect，"quad"：可准确检测倾斜文本
ocr.setDetUnclipRatio(1.9)  -- 调整检测模型检测文本参数 - 默认1.9: 值范围1.6-2.5之间
ocr.setRecScoreThreshold(0.3)  -- 识别得分过滤 - 默认0.1，值范围0.1-0.9之间
ocr.setReturnType("json")
-- 返回类型 - 默认"json": 包含得分、坐标和文字；
-- "text"：纯文字；
-- "num"：纯数字；
-- 自定义输入想要返回的文本：".￥1234567890"，仅只返回这些内容

-- ocr.setBinaryThresh(135) -- 二值化设定0-255，非必须，常规情况下不需要设置，可配合群中【测试应用.apk】使用


local type = 3;
-- type 可传可不传
-- type=0 : 只检测
-- type=1 : 方向分类 + 识别
-- type=2 : 只识别
-- type=3 : 检测 + 识别

-- 只检测文字位置：type=0
-- 全屏识别: type=3或者不传type
-- 截取单行文字识别：type=1或者type=2

-- 注意：注意：注意：识别不到时，返回的是""空字符串，请加上 if result ~="" then
-- 例子一
snapShot("/mnt/sdcard/test.png",0,0,300,100)
local result1 = ocr.ocrFile("/mnt/sdcard/test.png", type)
printEx(result1);

-- 例子二
local bitmap = LuaEngine.snapShot(0,0,300,100)
local result2 = ocr.ocrBitmap(bitmap, type)
printEx(result2);

-- 找字返回坐标，没有找到字返回“”空字符串，返回的是“百度”的中心点坐标
local point = ocr.findTapPoint("百度")
if point ~="" then
    local json_point = jsonLib.decode(point)
    local center_x = json_point[1] + x1
    local center_y = json_point[2] + y1
end


-- 释放
ocr.release()

3、其中的方法说明如下

setDetUnclipRatio

调整检测模型检测文本参数，默认1.9：
值范围1.6-2.5之间，如果文字的检测框太小，可调整改参数，一般往大调整

setRecScoreThreshold

设置识别得分过滤，默认0.1：
值范围0.1-0.9之间

setReturnType

设置返回类型，默认"json"，包含得分、坐标和文字；
"text"：纯文字；
"num"：纯数字；
自定义输入想要返回的文本：".￥1234567890"，仅只返回这些内容

setBinaryThresh

对图片进行二值化处理，非必须，正常情况下可以不用写

ocrFile

type=-1 : 检测 + 方向分类 + 识别
type=0 : 只检测
type=1 : 方向分类 + 识别
type=2 : 只识别（单行识别）
type=3 : 检测 + 识别
只检测文字位置：type=0
全屏识别: type=3或者不传type
截取单行文字识别：type=1或者type=2

findTapPoint

4、识别结果

以上就是所有的运行情况。

注意：高级版需要将“脚本运行在最高权限环境中”的勾去掉

完毕

        相对来说，在懒人精灵进行插件开发还是比较困难的，需要会原生安卓开发，本地识别全屏会相对较慢，区域识别还是非常快，相比部署在服务器上，还可以减少了很多资源占用情况，更加方便便捷。