牙叔教程 简单易学
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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
效果.pngautojs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");
11.保存上面的文件到 /sdcard/脚本main.js
12. 在牙叔debug中, 点击执行脚本文件
其他注意事项
manager只允许实例化一个, 如果代码出错, 请重启app
参考文章
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部分内容来自网络
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