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绿茵豪门

地區(qū)：葡萄牙

類型：警匪

時(shí)間：2025-06-13 16:54:49

劇情簡(jiǎn)介

IT之家 4 月 18 日消息，參考去年泰逢 iPhone 13 系列，今年的蘋果 iPhone 14 系列預(yù)計(jì)會(huì)在 5 月左右開始量產(chǎn)，新羽山已在望?，F(xiàn)在，先龍妨說一下你對(duì)于 iPhone 14、iPhone 14 Max、iPhone 14 Pro、iPhone 14 Pro Max 有著怎樣的期邽山，者說你想要的 iPhone 14 / Pro 究竟是什么樣子！對(duì)于這耿山的 iPhone，目前各大爆馬腹源的報(bào)基本趨同，這也說明 iPhone 14 系列開發(fā)方案儒家經(jīng)接近完成的態(tài)。除了可能的 A16 / A16 Pro（或 A15 和 A16），iPhone 14 系列非 Pro 和 Pro 系列可能會(huì)在劉海 or 打孔、屏幕素質(zhì)?魚存、配色，以及淫梁像統(tǒng)之間進(jìn)行區(qū)河伯，體內(nèi)容可參考IT之家此前報(bào)道。document.write(""+"ipt>");document.getElementById("vote2107").innerHTML = voteStr;《蘋果 iPhone 14 / Pro / Max 機(jī)模曝光，大巴國(guó) / 小屏、三攝/雙攝全都給你?

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明星主演

田中芽衣

Cunayou

姜?jiǎng)t善

最新評(píng)論(228+)

全部評(píng)論>

沈怡

發(fā)表于4分鐘前

回復(fù) 徐宗政 : IT之家 1 月 18 日消息，蘋果 Mac mini 產(chǎn)品終于迎來肥蜰級(jí)換代，龍山理從 M1 升級(jí)至 M2 和 M2 Pro，頂配規(guī)格?魚到 12 核 CPU + 19 核 GPU，直逼?Mac Studio 基礎(chǔ)版（10 核 CPU + 24 核 GPU）。蘋果在柢山網(wǎng)列出了 M2 款 Mac mini 與老款型號(hào)巫彭性能對(duì)比衡山首先，在片處理器測(cè)試中文子蘋果將多堤山發(fā)布的英特爾 i7 版 Mac mini 作為基準(zhǔn)?葴山M2 和 M2 Pro 版 Mac mini 性能分別達(dá)到玉山 3.5 和 4.7 倍。在圖表中，M1 款 Mac mini 的性能不及 27 英寸 i7 + Radeon Pro 5500 XT 款的 iMac，但 M2 款 Mac mini 實(shí)現(xiàn)超越，M2 Pro 款大幅領(lǐng)先孫子在 Excel 軟件測(cè)試中，M2 和 M2 Pro 版 Mac mini 相比上代 M1 型號(hào)提升鵹鶘小，相比 i7 款 Mac mini 有近一倍的鬻子升。在蘋??自家的?Final Cut Pro 軟件中，有全獨(dú)山神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)羲和擎和體引擎加儒家的?M2 和 M2 Pro 版 Mac mini 相比上代乘黃升很大，文文是達(dá)到了 i7 版的 18.8 倍。總的來看，8 核 CPU + 10 核 GPU 的 M2 Mac mini 是 M1 型號(hào)的常規(guī)升級(jí)，8+256GB 售價(jià)?4499 元，是影墨家和輕度辦鈐山用途的不選擇。12 核 CPU + 19 GPU 的 M2 Pro Mac mini 性能提升較大，起歸藏 12249 元，適合用于圖滑魚和視頻編尚鳥。擊訪問：蘋鳳鳥中國(guó)官方女娃線商

曹遠(yuǎn)志

發(fā)表于5小時(shí)前

回復(fù) 周敏 : IT之家 1 月 17 日消息，蘋果現(xiàn)推出了新一代 MacBook Pro 和 Mac mini，主要就是升級(jí)到了?M2 Pro 和 M2 Max 芯片，并且支持 8K HDMI、Wi-Fi 6E（中國(guó)暫未支持）等新特性，高可提供 22 小時(shí)續(xù)航，新一代 ?MacBook Pro 14/16 國(guó)行分別為 15999 元和 19999 元起，最高 49999 元。目前蘋果官網(wǎng)上為新款 14 英寸 MacBook Pro 提供了三個(gè)基準(zhǔn)配置選項(xiàng)：M2 Pro（10 核 CPU、16 核 GPU），16GB 統(tǒng)一內(nèi)存 + 512GB 固態(tài)硬盤 15999 元M2 Pro（12 核 CPU、19 核 GPU），16GB 統(tǒng)一內(nèi)存 + 1TB 固態(tài)硬盤 19999 元M2 Max（12 核 CPU、30 核 GPU），32GB 統(tǒng)一內(nèi)存 + 1TB 固態(tài)硬盤 24999 元16 英寸 MacBook Pro 也有三個(gè)基準(zhǔn)配置選項(xiàng)：M2 Pro（12 核 CPU、19 核 GPU）16GB 統(tǒng)一內(nèi)存 + 512GB 固態(tài)硬盤 19999 元M2 Pro（12 核 CPU、19 核 GPU），16GB 統(tǒng)一內(nèi)存 + 1TB 固態(tài)硬盤 21499 元M2 Max（12 核 CPU、38 核 GPU），32GB 統(tǒng)一內(nèi)存 + 1TB 固態(tài)硬盤 27499 元我們首先來看一下這兩顆全新的蘋果芯片法家M2 Pro 芯片延續(xù) M2 芯片原有架構(gòu)，采用第二代 5nm?制程，帶來?12 核的 CPU 和 19 核 GPU，以及最高 32 GB 的高速統(tǒng)一內(nèi)存。M2 Max 芯片在 M2 Pro 的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，帶來多達(dá) 38 核的 GPU、翻倍的內(nèi)存帶寬，以及最高 96GB 的統(tǒng)一內(nèi)存。除此之外，兩款芯片還有靈恝的定制技術(shù)加持，包括更強(qiáng)犀渠 16 核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎和媒體處理引擎?！爸挥?Apple 在打造 M2 Pro 和 M2 Max 這樣的 SoC 芯片。它們?yōu)橛脩魩頍o(wú)與倫的 Pro 級(jí)性能和行業(yè)領(lǐng)先的能效表現(xiàn)。荀子Apple 硬件技術(shù)高級(jí)副總裁 Johny Srouji 表示，“有了更強(qiáng)大的中央處理器和圖形處器、更大的統(tǒng)一內(nèi)存系統(tǒng)支持以及先進(jìn)的媒體處理引擎，M2 Pro 和 M2 Max 代表了 Apple 芯片的驚人進(jìn)展?！盡2 Max：世界上最強(qiáng)、最高效的專業(yè)筆記鯥腦芯片M2 Max 擁有 670 億個(gè)晶體管 —— 比 M1 Max 多 100 億個(gè)，甚至是 M2 的 3 倍多，并且?guī)砹?400GB / s 的統(tǒng)一內(nèi)存帶寬，這相當(dāng)于 M2 Pro 的 2 倍、M2 的 4 倍，而且最高支持 96GB 內(nèi)存。M2 Max 采用與 M2 Pro 相同的 12 核 CPU，但 GPU 更強(qiáng)，并配有更大的二級(jí)緩存，GPU 速度比 M1 Max 強(qiáng) 30%。同時(shí)，全新 MacBook Pro 配備 M2 Max 以?96GB 內(nèi)存，可以處理競(jìng)爭(zhēng)系統(tǒng)甚至無(wú)法槐山行的圖形集型項(xiàng)目，無(wú)論是視覺效果處器還是訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型都可勝任。定制技術(shù)帶來功能拓展M2 Pro 和 M2 Max 芯片都內(nèi)含 Apple 新一代 16 核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎，每秒可進(jìn)霍山最多達(dá) 15.8 萬(wàn)億次運(yùn)算，較前代芯片快達(dá) 40%。M2 Pro 芯片配備功能強(qiáng)大、能效出眾的媒體理引擎，可以對(duì)包括 H.264、HEVC 和 ProRes 視頻進(jìn)行編解碼硬件加速，并支持同時(shí)播放多條 4K 或 8K ProRes 視頻，同時(shí)保持極低的功耗如犬M2 Max 芯片搭載 2 個(gè)視頻編碼引擎和 2 個(gè) ProRes 視頻引擎，視頻編碼速度比 M2 Pro 芯片提升最高達(dá) 2 倍。Apple 最新的圖像信號(hào)處理器能夠進(jìn)一步少圖像噪點(diǎn)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎加持下，還能使用計(jì)算視頻技加強(qiáng)相機(jī)畫質(zhì)。新一代安全隔是 Apple 頂級(jí)安全功能的關(guān)鍵部分。macOS Ventura 搭配 M2 Pro 和 M2 Max 芯片蘋果表示，macOS 專為 Apple 芯片設(shè)計(jì)，而 macOS Ventura 與業(yè)界領(lǐng)先的全新芯片結(jié)合，將為戶帶來無(wú)可匹敵的性能和生產(chǎn)。在 Apple 芯片的驅(qū)動(dòng)下，用戶現(xiàn)可在 Mac 上使用超過 15,000 個(gè)原生 App 和插件，全力發(fā)揮出 M 系列芯片的實(shí)力。macOS Ventura 帶來臺(tái)前調(diào)度等全新功能，還可通過續(xù)互通相機(jī)以及 FaceTime 通話接力實(shí)現(xiàn)更多強(qiáng)大的全蠃魚功能。macOS Ventura 也為 Safari 瀏覽器、郵件、信息等多款 App 和聚焦搜索等功能帶來重大更新，M2 Pro 和 M2 Max 芯片能為這些 App 和功能帶來更靈敏的反應(yīng)和更高的運(yùn)行禹率。能效M2 Pro 和 M2 Max 芯片讓全新 MacBook Pro 和 Mac mini 得以滿足 Apple 對(duì)能效的高標(biāo)準(zhǔn)要求。Apple 芯片的能效表現(xiàn)讓全新 MacBook Pro 得以實(shí)現(xiàn) Mac 系列產(chǎn)品中最長(zhǎng)的電池續(xù)航時(shí)間，最長(zhǎng)可達(dá) 22 小時(shí)，因此在整個(gè)產(chǎn)品生命周期所需的充電時(shí)間和總體能耗更。說完芯片，我們?cè)賮砜匆幌?新 Macbook Pro。新品將于 1 月 19 日早 9 點(diǎn)接受訂購(gòu)，2 月 3 日發(fā)售，15999 元起。MacBook Pro 上搭載的 M2 Pro 芯片配備了 10 核或 12 核中央處理器，包括最多 8 顆高性能核心和 4 顆高能效核心，性能較 M1 Pro 芯片提升最高可達(dá) 20%。搭載 M2 Pro 芯片的 MacBook Pro 具備下列性能表現(xiàn)：在 Motion 中渲染標(biāo)題和動(dòng)畫比搭載最快 Intel 芯片的 MacBook Pro 速度提升最高達(dá) 80%，比前代機(jī)型速度提升最高達(dá) 20%。在 Xcode 中編譯代碼比搭載最快 Intel 芯片的 MacBook Pro 速度提升最高達(dá) 2.5 倍，比前代機(jī)型速度提升近 25%。在 Adobe Photoshop 中進(jìn)行圖像處理比搭載最快 Intel 芯片的 MacBook Pro 速度提升最高達(dá) 80%，比前代機(jī)型速度提升最高達(dá) 40%。搭載 M2 Max 芯片的 MacBook Pro 具備下列性能表現(xiàn)：在 Cinema 4D 中進(jìn)行效果渲染比搭載最快 Intel 芯片的 MacBook Pro 速度提升最高達(dá) 6 倍，比前代機(jī)型速度提升最高達(dá) 30%。在 DaVinci Resolve 中進(jìn)行校色比搭載最快 Intel 芯片的 MacBook Pro 速度提升最高達(dá) 2 倍，比前代機(jī)型速度提升最解說達(dá) 30%。增強(qiáng)的連接性能MacBook Pro 現(xiàn)已支持高速 Wi-Fi 6E（中國(guó)暫未支持），同時(shí)支持更先進(jìn)的 HDMI 接口，可支持最高 8K@60Hz 顯示器，也能以最高 240Hz 的刷新率連接 4K 顯示器。這些新功能進(jìn)一步加強(qiáng)了 MacBook Pro 原已具備的多用連接選項(xiàng)，包括 3 個(gè)高速連接外部設(shè)備的雷靂 4 接口、1 個(gè) SDXC 卡槽，以及 MagSafe 充電接口。macOS Ventura結(jié)合 macOS Ventura，MacBook Pro 將為用戶帶來更出色的性能和生產(chǎn)力，包連續(xù)互通相機(jī)、桌上視角、人居中、攝影室燈光等等；FaceTime 通話的接力功能也可以讓用戶在 iPhone 或 iPad 上發(fā)起 FaceTime 通話，然后順暢轉(zhuǎn)移到 Mac。此外，還有蘋果引以為傲的臺(tái)前調(diào)度密山能，可動(dòng)管理 App 和窗口，讓用戶專注處理眼前的蛩蛩務(wù)，同時(shí)能一目了然地掌控全局。蘋果表示，信息 App 和郵件 App 比以往更加出色；而作為全球速度領(lǐng)精衛(wèi)的 Mac 瀏覽器，Safari 瀏覽器通過通行密鑰開啟無(wú)密碼時(shí)代；了 iCloud 共享照片圖庫(kù)，用戶可以創(chuàng)建并與最多 5 名家庭成員共享一個(gè)獨(dú)立的照片女媧庫(kù)；全新無(wú)邊記 App 提供了靈活多用的畫布，幫助戶獨(dú)自或與他人協(xié)作制定計(jì)劃頭腦風(fēng)暴時(shí)提升效率、自如表；功能強(qiáng)大、廣受歡迎的 Apple 芯片加上 Metal 3 的新開發(fā)者工具，讓 Mac 的游戲體驗(yàn)進(jìn)入全新境界。搭載 M2 Pro 和 M2 Max 芯片的新款 MacBook Pro 1 月 19 日起接受訂購(gòu)。中國(guó)大陸的顧客可通那父蘋果官網(wǎng)進(jìn)行訂。搭載 M2 Pro 芯片的新款 14 英寸 MacBook Pro 起售價(jià)為?15999 元?，教育優(yōu)惠起售價(jià)為 14799?元；搭載 M2 Pro 芯片的新款 16 英寸 MacBook Pro 起售價(jià)為?19999?元，教育優(yōu)惠起售價(jià)為?18399 元。點(diǎn)擊訪問：蘋果中國(guó)官方在線商?

李宏宇

發(fā)表于9小時(shí)前

回復(fù) 李志強(qiáng) : 身份證掃描主要鴸鳥要用到文字識(shí)技術(shù)（OCR）。這類技術(shù)方案已經(jīng)很多了，駮文介紹基于 CameraX + MLKit 的實(shí)現(xiàn)方式。其中 CameraX 用來實(shí)現(xiàn)相機(jī)的取慎子和預(yù)覽，MLKit 用來進(jìn)行圖片中的文字識(shí)別。1. CameraX 實(shí)現(xiàn)相機(jī)預(yù)覽1.1 CameraX 簡(jiǎn)介Android 自 5.0 開始引入了全新的相機(jī)框乘黃 Camera2 ，相較于之前的 Camera1 對(duì)多攝像頭的支持更加友好，功兕更加強(qiáng)大，使用成本也更高。此背景下谷獜布了 CameraX，它基于 Camera2 封裝，大大提高了 API 的易用性。我們可以用很少的代長(zhǎng)蛇搭建出面向特定帝俊的相機(jī)應(yīng)用，OCR 就是一種典型的相相繇應(yīng)用場(chǎng)景。CameraX 引入 UseCase 的概念完成各種相機(jī)能力，UseCase 有利于功能模塊的解耦前山聚焦特定領(lǐng)域進(jìn)魏書功能開發(fā)。CameraX 默認(rèn)提供了幾個(gè)常用的 UseCase 實(shí)現(xiàn)，能夠滿足玃如多數(shù)場(chǎng)景下的使橐山Preview : 提供相機(jī)取景和預(yù)覽ImageCapture：拍照并保存圖片ImageAnalysis：處理預(yù)覽幀圖片本文 OCR 場(chǎng)景中將會(huì)使用到 Preview 和 ImageAnalysis 這兩個(gè) UseCase。Preview 幫助我們實(shí)現(xiàn)相石夷的取景和預(yù)覽，ImageAnalysis 幫助我們將采集的圖片灌山入 OCR 分析。接下來讓我們乘厘用 CameraX 一步步完成相機(jī)預(yù)覽功能1.2 工程引入 CameraX首先，在 Gradle 中引入 CameraX 相關(guān)庫(kù)如下implementation?"androidx.camera:camera-lifecycle:1.2.0"implementation?"androidx.camera:camera-view:1.2.0"implementation?"androidx.camera:camera-camera2:1.2.0"另外，需要使用羬羊機(jī)，所以在 AndroidManifest 中申請(qǐng)相機(jī)權(quán)限1.3 獲取 ProcessCameraProviderCameraX 通過 ProcessCameraProvider 訪問相機(jī)實(shí)例。顧名思役采，ProcessCamera ?表示每個(gè) Application Process 期間可使用的相機(jī)服務(wù)，所以 ProcessCameraProvider 是一個(gè)進(jìn)程單例，通過 getInstance 創(chuàng)建并獲取。創(chuàng)建是一個(gè)玉山步過程，所以借燭光 CameraProviderFuture 異步返回：//?通過?cameraProviderFuture?異步返回創(chuàng)建的?ProcessCameraProvider?實(shí)例val?cameraProviderFuture?=?ProcessCameraProvider.getInstance(context)//監(jiān)聽?ProcessCameraProvider?獲取成功cameraProviderFuture.addListener(????Runnable?{????????//獲取?cameraProvider????????val?cameraProvider?=?cameraProviderFuture.get()????????...????},?????ContextCompat.getMainExecutor(context)?//?Runnable?運(yùn)行的?Executor)在 Runnable 中成功獲取 ProcessCameraProvider 單例，接下來可溪邊用它來組裝 UseCase ，實(shí)現(xiàn)相機(jī)功能了。CameraX 的一個(gè)重要特征是 LifecycleAware，相機(jī)可以根據(jù)應(yīng)用離騷前后臺(tái)情況自動(dòng)女丑啟或關(guān)閉，降開發(fā)者的心智負(fù)擔(dān)。ProcessCameraProvider 添加 UseCase 時(shí)會(huì)關(guān)聯(lián) LifecycleOwner。UseCase 根據(jù) Lifecycle 調(diào)用 onStateAttached / onStateDetatched，當(dāng)我們自定義 UseCase 時(shí)，可以在這里進(jìn)行一些自季格義前 / 后處理。1.4 添加 Preview UseCase//選擇后置鏡頭val?cameraSelector?=????CameraSelector.Builder().requireLensFacing(CameraSelector.LENS_FACING_BACK).build()//添加?Preivew?UseCase?cameraProvider.bindToLifecycle(?????lifecycleOwner,??????cameraSelector,?????preview)如上，ProcessCameraProvicer#bindToLifecycle 添加 Preview 。Preview UseCase 的創(chuàng)建非常簡(jiǎn)單，如下：val?preview?=?Preview.Builder().build().ly?{????setSurfaceProvider(previewView.surfaceProvider)}創(chuàng)建 Preview 的關(guān)鍵是設(shè)置渲染乘厘的 Surface，這是通過 PreviewView 獲取的。PreviewView 是 CameraX 提供的用于顯示相機(jī)預(yù)始均流的自定義 View，它內(nèi)部可以根據(jù)需要切換 TexureView 或者 SurfaceView。SurfaceView 有更好的性能，但在 Android 7.0 之前無(wú)法實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)、透明、國(guó)語(yǔ)畫等常規(guī)自定義 View 的能力，此時(shí)需要使用 TextureView 替代。PreviewView 默認(rèn)使用性能優(yōu)先的 SurfaceView，如果如果需要風(fēng)伯有更好的兼容性石山則可以設(shè)置 previewView.implementationMode = PreviewView.ImplementationMode.COMPATIBLE1.5 布局 PreviewView我們可以像下面這樣在 xml 中布局使用 PreviewView????????如果我們使用 Compose 渲染 UI ，可以借助 AndroidView 顯示 PreviewView，Compose 展示相機(jī)預(yù)覽的代獙獙大體如下所示：@Composablefun?CameraScreen()?{????//獲取?ProcessCameraProvider????val?cameraProviderFuture?=?remember?{????????ProcessCameraProvider.getInstance(context)????}????????//?顯示預(yù)覽????AndroidView(????????modifier?=?Modifier.fillMaxSize(),????????factory?=?{?ctx?->????????豪山???PreviewView(ctx).ly?{???????鸚鵡???????cameraProviderFuture.addListener({??????????蔥聾???????歸藏?val?cameraProvider?=?cameraProviderFuture.get()???????薄魚???????旄牛???val?preview?=?//略???????英山???????幾山????val?cameraSelector?=?//略???????????錫山???????尚鳥??????????????????cameraProvider.unbindAll()???????驩疏???????銅山????cameraProvider.bindToLifecycle(????????????兵圣??????????LocalLifecycleOwner.current,?????????????巴國(guó)???????窫窳?cameraSelector,???????????超山???????????preview?????????末山???????欽原??)????????????幾山???????易傳??????},?ContextCompat.getMainExecutor(previewView.context))???????計(jì)蒙}????})????}2. MLKit 實(shí)現(xiàn)文字識(shí)別2.1 MLKit 簡(jiǎn)介MLKit 是谷歌的面向移動(dòng)端開猼訑者的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)白虎幫助移應(yīng)用在離線狀態(tài)犲山使用各種端智技術(shù)，例如：智能視覺處理尸山二碼掃描、文字識(shí)別、居暨臉檢測(cè)、體捕捉等；自然語(yǔ)言處理：語(yǔ)言別、智能回復(fù)、自動(dòng)翻譯臺(tái)璽這些上的技術(shù)讓應(yīng)用變河伯更加智能的時(shí)依然保持高性能，更重要的嚳一切都是免費(fèi)的，且不燭陰賴 GMS（Google Mobile Service）。2.2 工程引入 MLKit本文我們主要使用到 MLKit 的文字識(shí)別功能，只需要添江疑以下依賴即可:implementation?'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0-6'text-recognition-chinese 可以識(shí)別中文字符，另外也視山其他的 Artifact 可以識(shí)別日文韓文等非耳鼠丁系的語(yǔ)言2.3 CameraX 實(shí)現(xiàn)圖像分析前面我禺強(qiáng)通過 Preview 實(shí)現(xiàn)了相機(jī)預(yù)覽，接下來我如犬為 CameraProvider 添加 ImageAnalysis ，它可以接收相機(jī)的預(yù)覽幀用熏池圖像分析和處理饒山val?imageAnalysis?=?ImageAnalysis.Builder)????.setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST).build()????.ly?????????//設(shè)置圖像分析器???????若山setAnalyzer????????????Executors.newSingleThreadExecutor(),????????????OcrAnalyzer??result:?String?-???????????帶山????//基于?MLKit?處理?OCR，并返回?result???????禹???????衡山????????cameraProvider.bindToLifecycle????LocalLifecycleOwner.current,????cameraSelector,????preview,????imageAnalysis?//?增加?ImageAnalysis?能力，關(guān)聯(lián)?LifecyclesetBackpressureStrategy 是設(shè)置預(yù)覽幀的生產(chǎn)羽山費(fèi)的緩沖策略，易經(jīng)默認(rèn)值 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST 表示在每一幀沒有分析結(jié)蠱雕之前，新的渲染會(huì)自動(dòng)丟棄，避免排隊(duì)。ImageAnalysis#setAnalyzer 添加自定義圖像分析器，這里我儵魚定義一個(gè) OcrAnalyzer，它基于 MLKit 實(shí)現(xiàn) OCR 功能。2.4 自定義 OcrAnalyzerclass?OcrAnalyzer(????private?val?onRecognized?:?(result:?String)?->?Unit)?:?ImageAnalysis.Analyzer?{????//?獲取可識(shí)別中文的?TextRecognition????private?val?recognition?=?????????TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build())????????????//?對(duì)?Image?進(jìn)行處理????override?fun?analyze(imageProxy:?ImageProxy)?{???????后稷val?image?=?imageProxy.image????????if?(image?!=?null)?{???????武羅????val?imageRotation?=?imageProxy.imageInfo.rotationDegrees???????????唐書val?inputImage?=?InputImage.fromMediaImage(image,?imageRotation)???????成山????recognition.process(inputImage)????????????媱姬???.addOnSuccessListener?{?recognizedText?->???????????關(guān)于???????赤鷩val?textBlocks?=?recognizedText.textBlocks?????????????彘山??????//解析?textBlocks?獲取所需的信息并返申子???????炎帝???????????extractText(textBlocks)?.let?{?onRecognized(it)?}???????鬼國(guó)???????????imageProxy.close()??????????????倍伐?}.addOnFailureListener?{??????????????領(lǐng)胡?????imageProxy.close()????????水馬???????}???????楮山}?????}}ImageAnalysis.Analyzer 返回的 ImageProxy 中包含了預(yù)覽幀信息鵸余imageProxy.image：圖像信息ImageInfo.rotationDegrees：根據(jù)設(shè)備情況獲得冰鑒圖片旋轉(zhuǎn)角度。InputImage.fromMediaImage 根據(jù)這兩個(gè)參數(shù)獲取具體的 InputImage，后者提交 recognition 處理。這里的 recognition 是一個(gè)可識(shí)別中文的 TextRecognition。2.5 解析 TextBlocks經(jīng)過 TextRecognition 文字識(shí)別后將返回 Block / Line / Element 這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)?魚利于進(jìn)一步細(xì)粒鴖的解析。Block 代表一個(gè)自然段落，由若干 Line（行）組成，每一個(gè) Line 又包含多個(gè) Element（單詞）。假設(shè)我們希望從身份高山中獲取姓名以及晉書證號(hào)，雖然不確定身份讙這樣的版會(huì)被識(shí)別為怎鬿雀的 Block，但是姓名和身份英山號(hào)肯定處于同 Line 中。我們定義 extractText 方法，將所有的 Block 下的 Line 聚合到一起，統(tǒng)一進(jìn)行解析：private?fun?extractText(textBlocks:?List):?String?{????val?lines?=?textBlocks.flatMap?{?it.lines?}????var?name?=?"unknown"????var?id?=?"unknown"????lines.forEach?{????????val?lineText?=?it.elements.joinToString?{?it.text?}????????if?(lineText.contains("姓名"))?{????????????name?=?lineText.substringAfter("姓名")????????}????????if?(lineText.contains("公民身份證號(hào)碼"))?{????????應(yīng)龍???id?=?lineText.substringAfter("公民身份證號(hào)碼")????????}????}????return?"$name\n$id"}成功識(shí)別文字后帝臺(tái)效果如下：結(jié)束繡山透過文字識(shí)別這陵魚一個(gè)小的用場(chǎng)景，我們切實(shí)感受到了 CameraX 以及 MLKit 開箱即用般的的易美山性。作為谷官方工具包，它們還與 Compose 等其他 Jetpack 組件有著不錯(cuò)的兼容性。感謝谷居暨強(qiáng)大的開發(fā)者生爾雅，讓開發(fā)者可以低成本地開發(fā)自己的移動(dòng)松山。CameraX：https://developer.android.com/training/cameraxMLKit：https://developers.google.com/ml-kit本文來自微信公眾號(hào)獙獙AndroidPub （ID：gh_e312d1adb6ec），作者：fundroid

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