autojs合并EasyEdge

最新推荐文章于 2023-05-15 18:06:17 发布

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#autojs #easyedge #ocr

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牙叔教程简单易学

声明

本教程仅用于学习, 禁止用于其他用途

使用场景

autojs打包后的app合并百度EasyEdge的功能

百度EasyEdge包括

ocr
目标检测
人脸检测
野生动物分类
菜品识别
动物识别
车辆检测
…

效果展示

在这里插入图片描述

autojs版本

8.7.7-0

合并简介

把百度EasyEdge app里面的

classes.dex
so
assets

添加到autojs打包后的app里面
就可以在autojs中使用百度EasyEdge了

合并详细步骤

1. 去百度EasyEdge官网下载ocr demo体验app

2. 用autojs打包一个用于调试的app

"ui";
ui.layout(
  <vertical>
    <text gravity="center" textStyle="bold" textSize="30sp">
      牙叔教程 简单易学
    </text>
    <input id="代码内容" w="*"></input>
    <button id="执行代码">执行代码</button>
    <input id="脚本文件路径" w="*"></input>
    <button id="执行脚本文件">执行脚本文件</button>
    <input id="项目入口文件路径" w="*"></input>
    <button id="执行项目">执行项目</button>
    <button id="日志">日志</button>
    <button id="停止脚本" text="停止脚本"></button>
  </vertical>
);

ui.代码内容.setText('toastLog("hello");');
ui.脚本文件路径.setText("/sdcard/脚本/main.js");
ui.项目入口文件路径.setText("/sdcard/脚本/测试/main.js");

ui.执行代码.click(function () {
  eval(ui.代码内容.text());
});
ui.执行脚本文件.click(function () {
  engines.execScriptFile(ui.脚本文件路径.text().trim());
});
ui.执行项目.click(function () {
  let entryFilePath = ui.项目入口文件路径.text().trim();
  engines.execScriptFile(entryFilePath, { path: entryFilePath.replace(/\/[\w.]+?$/, "") });
});
ui.日志.click(function () {
  app.startActivity("console");
});
ui.停止脚本.click(function () {
  engines.all().map((ScriptEngine) => {
    if (engines.myEngine().toString() !== ScriptEngine.toString()) {
      ScriptEngine.forceStop();
    }
  });
});

3. 用mt提取牙叔debug和EasyEdge, 两个app

4. 左边查看牙叔debug

5. 右边查看EasyEdge

6. 右侧的classes.dex改名为classes2.dex, 然后添加到左边

7. 右侧的assets文件夹里面的文件, 全部添加到左边的assets里面

8. 右侧的lib/armeabi-v7a/里面的所有文件都添加到左侧lib/armeabi-v7a/里面, 除了libc++_shared.so

9. 卸载牙叔debug, 安装刚刚修改完的牙叔debug

10. 修改 TestInferOcrTask.java 为js文件, 给autojs使用, 请修改图片路径

importClass(android.content.Context);
importClass(android.graphics.Bitmap);
importClass(android.graphics.BitmapFactory);
importClass(android.graphics.Point);
importClass(android.widget.TextView);
importClass(com.baidu.ai.edge.core.infer.InferConfig);
importClass(com.baidu.ai.edge.core.infer.InferManager);
importClass(com.baidu.ai.edge.core.ocr.OcrResultModel);
importClass(java.io.InputStream);
importClass(java.util.List);

/**
 * 通用arm 开源OCR模型
 */

let NUM_OF_API_CALLS = 1;
let CONFIDENCE = 0.3;

/* 1. 准备配置类，初始化Manager类。可以在onCreate或onResume中触发，请在非UI线程里调用 */
let config = new InferConfig(context.getAssets(), "infer-ocr/config.json");
let manager = new InferManager(context, config, "");

/* 2.1 准备图片，作为Bitmap输入 */
let filePath = java.lang.String("/sdcard/脚本/autojs-test/按钮.png");

log("文件是否存在 = " + files.exists(filePath));

let image = images.read(filePath);
image = image.getBitmap();
log("image = " + image);
log("Image size: " + image.getWidth() + "*" + image.getHeight());

/* 2.2 推理图片及解析结果 */
let results = null;
let resStr;
for (let j = 0; j < NUM_OF_API_CALLS; j++) {
  // 在模型销毁前可以不断调用。但是不支持多线程
  results = manager.ocr(image, CONFIDENCE);

  // 解析结果
  if (results != null) {
    resStr = "{size:" + results.size() + ", firstRes:{";
    if (results.size() > 0) {
      resStr += "labelName:" + results.get(0).getLabel() + ", box:{";
      let points = results.get(0).getPoints();
      var len = points.size();
      log("len = " + len);
      for (var i = 0; i < len; i++) {
        let point = points.get(i);
        resStr += "[" + point.x + "," + point.y + "]";
      }
      resStr += "}";
    }
    resStr += "}}";
  } else {
    resStr = "{}";
  }
  log("Predict " + j + ": " + resStr + "\n");
}

/* 3. 销毁模型。可以在onDestroy或onPause中触发，请在非UI线程里调用 */

!image.isRecycled() && image.recycle();
manager.destroy();
log("Finish running\n");