本篇文章为大家展示了Android中怎么实现一个拍照翻译小程序，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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1 开发准备
由于使用了云侧的服务，需要到华为的开发者联盟注册开发者账号，并且在云端开通这些服务，这里就不细讲了，直接按照官方的的AppGallery Connect配置、开通服务部分操作步骤进行即可：
注册开发者，开通服务参考请戳：
1.1 在项目级gradle里添加华为maven仓
打开AndroidStudio项目级build.gradle文件。
增量添加如下maven地址：
buildscript {
repositories {
maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
} }allprojects {
repositories {
maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
}
}1.2 在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖
集成SDK。（由于使用云侧能力，只引入SDK基础包即可）
dependencies{
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision:1.0.2.300'
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-translate:1.0.2.300'
}1.3 在AndroidManifest.xml文件里面申请相机和存储权限
要使应用程序能够在用户从华为应用市场安装您的应用程序后，自动将最新的机器学习模型更新到用户设备，请将以下语句添加到该应用程序的AndroidManifest.xml文件中：
1.4 在AndroidManifest.xml文件里面申请相机和存储权限
2 代码开发关键步骤
2.1 动态权限申请
private static final int CAMERA_PERMISSION_CODE = 1; @Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
// Checking camera permission
if (!allPermissionsGranted()) {
getRuntimePermissions();
}}2.2 创建云侧文本分析器。可以通过文本检测配置器“MLRemoteTextSetting”创建文本分析器
MLRemoteTextSetting setting = (new MLRemoteTextSetting.Factory()).
setTextDensityScene(MLRemoteTextSetting.OCR_LOOSE_SCENE).create();this.textAnalyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getRemoteTextAnalyzer(setting);
2.3 通过android.graphics.Bitmap创建“MLFrame”对象用于分析器检测图片
MLFrame mlFrame = new MLFrame.Creator().setBitmap(this.originBitmap).create();
2.4 调用“asyncAnalyseFrame ”方法进行文本检测
Task task = this.textAnalyzer.asyncAnalyseFrame(mlFrame);
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
@Override public void onSuccess(MLText mlText) {
// Transacting logic for segment success.
if (mlText != null) {
RemoteTranslateActivity.this.remoteDetectSuccess(mlText);
} else {
RemoteTranslateActivity.this.displayFailure();
}
}
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override public void onFailure(Exception e) {
// Transacting logic for segment failure.
RemoteTranslateActivity.this.displayFailure();
return;
}
});
2.5 创建文本翻译器。可以通过文本翻译器自定义参数类“MLRemoteTranslateSetting”创建翻译器
MLRemoteTranslateSetting.Factory factory = new MLRemoteTranslateSetting
.Factory()
// Set the target language code. The ISO 639-1 standard is used.
.setTargetLangCode(this.dstLanguage);
if (!this.srcLanguage.equals("AUTO")) {
// Set the source language code. The ISO 639-1 standard is used.
factory.setSourceLangCode(this.srcLanguage);
}
this.translator = MLTranslatorFactory.getInstance().getRemoteTranslator(factory.create());2.6 调用“asyncAnalyseFrame ”方法对文本识别获取的内容进行文本翻译
final Task task = translator.asyncTranslate(this.sourceText);
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
@Override public void onSuccess(String text) {
if (text != null) {
RemoteTranslateActivity.this.remoteDisplaySuccess(text);
} else {
RemoteTranslateActivity.this.displayFailure();
}
}
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override public void onFailure(Exception e) {
RemoteTranslateActivity.this.displayFailure();
}
});
2.7 翻译完成释放资源
if (this.textAnalyzer != null) {
try {
this.textAnalyzer.close();
} catch (IOException e) {
SmartLog.e(RemoteTranslateActivity.TAG, "Stop analyzer failed: " + e.getMessage());
}
}
if (this.translator != null) {
this.translator.stop();
}
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