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1、基于Android移动平台图像处理系统开发 题目： 基于Android移动平台图像处理系统开发 文字识别与翻译 摘要 在今日的全球化世界里，科技不断的进步与创新更加促进了外语学习途径的多样化，随着人们学习方式的便捷并快速的发展，特殊是以电子词典为主工具的出现，用户对此类产品的便捷、功能的要求越来越高。目前，电子词典的最佳载体是移动设备，例如移动电话或计算机，其既兼顾了传统的纸质词典的功能，同时，移动电子词典APP也有着便携，功能齐全，并且具有随着因特网实时更新的优点。应用在两大手机系统-Android系统中的移动词典APP更使越来越多的普罗大众能够更加便捷自由的学习外语。因此，我们不能忽视An
2、droid平台渐渐渗透都日常生活的方面。而词典APP实时翻译也就变成了一大热门话题，然而在用户翻译外语词汇或句子之前，第一步是文字识别，其次步才是翻译文本。 OCR (Optical Character Recognition)，指运用各种电子设备来完成光学字符识别，比如，各种照相机以及手机，第一步先检测目标文件的字符，运用文字的识别的方式将其目标文字形态翻译成计算机文字，其次步就是检测出亮与暗之间不同图案来确定其形态。 随着智能手机手机的广泛运用，很多Android应用程序随着时代的发展而出现，渐渐变更了人们尤其是年轻人的生活方式。作为这个时代的新产品，手机既高效又便携，可随时随地操作。越来
3、越多的人更加频繁地运用移动电话，他们可以运用手机做越来越多的事情，比如进行实时通信，嬉戏，网购。智能手机的优势和普及使得基于Android移动平台的文本识别（翻译）系统的开发成为必需。 本文的开发背景是以实际应用为基础，运用了软件工程的原理以及其开发方法，采纳Android、OCR、百度图片翻译SDK构建图像文本识别（翻译）系统。在整个开发过程中，首先分析系统要求并推导出系统主要的功能，然后是系统总体设计以及具体设计。后者主要包括了各个功能模块的详细实现。在本文的最终，对该系统进行了功能性测试，与此同时对测试结果进行分析以及总结，并为以后开发类似系统供应了较大的借鉴和帮助。 关键字：图像文字识
4、别（翻译）； Android ；OCR；百度图片翻译SDK Abstract In this globalized world,with by the continuous progress and innovation of science and technology, the diversification of foreign language learning approaches and the convenient development of learning methods has been promoted. Users have increasingly higher r
5、equirements on the convenience and functions of electronic dictionaries, especially the emergence of electronic dictionaries have appeared. Nowadays, the best carrier of electronic dictionaries is mobile devices, such as mobile phones or computers, which also has the functions of traditional paper d
6、ictionaries. At the same time, mobile electronic dictionary APP has some advantages, including portability, complete functions and update with Internet .The mobile electronic dictionary applied in the Android system enables millions of Internet users to learn foreign languages more conveniently and
7、freely.The Android platform is increasingly permeating aspects of everyday life.Dictionary APP real-time translation has become a big hit, but before users translate, they should recognise words. OCR (Optical Character Recognition) refers to the process that electronic devices (such as scanners or d
8、igital cameras) examine characters printed on paper, determine their shapes by detecting dark and bright patterns, and then translate the shapes into computer characters by Character Recognition method. With the widespread use of smart phones, many Android applications emerge with the development of
9、 The Times and gradually change individuals lifestyle, especially the young generation. As the new product of this era, mobile phone is both efficient and portable, and can be operated anytime and anywhere, this is why the increasing number of individuals use phone more and more frequently. They can
10、 use mobile phones for many activities, such as online games, online shopping and face-to-face communicating. The advantages and popularity of smart phones make the development of text recognition (translation) system based on Android mobile platform be necessary. This paper is going to talk about t
11、he practical application which is based on the development background, and uses the software principles and development methods, and applies Android, OCR and Baidu translation API technology to build the image text recognition (translation) system. Firstly, the whole development process is going to
12、analyzes the requirements of this system and derives as well as the main functions of this system, in addition to the overall design and detailed design of this system. Secondly, the design includes the realization of the whole function modules and the vital codes of its program. Lastly, the system
13、is functional tested, as well as this resultshave been analyzed and summarized. In addition, the defect parts or the improvement of this system are going to concluded, which provides convenience for the future system maintenance and gives some advice for the other development of similar systems. Key
14、 words：Image text recognition (translation); Android ; OCR; Baidu Image Translation SDK 书目 摘要 I ABSTRACT II 书目 V 1 绪论 1 1.1 背景及意义 1 1.2 国内外的探讨状况 2 1.3 探讨内容 2 1.4 论文组织结构 3 2 相关技术 4 2.1 Android技术 4 2.2 Android的系统架构 4 2.3 Android内核 5 2.4 OCR简介 5 2.5 JAVA(计算机编程语言） 6 2.6 文字识别技术 7 2.7 百度图片翻译SDK 7 3 系统分析 1
15、2 3.1 可行性分析 12 3.1.1 技术可行性 12 3.1.2 操作可行性 12 3.1.3 经济可行性 12 3.2 需求分析 12 3.2.1 市场需求 13 3.2.2 性能需求 13 3.2.3 界面需求 14 3.3 系统功能分析 14 3.3.1 功能概述 14 3.3.2 系统功能结构 14 3.4 开发环境分析 15 4 系统设计 16 4.1 设计目标及原则 16 4.2 系统概要设计 16 4.2.1 系统流程 16 4.2.2 总体业务流程设计 17 4.3 具体设计 19 4.3.1 图像文字识别步骤 19 4.3.2 代码设计原则 19 5 系统实现 20 5
16、.1 配置环境搭建 20 5.2 程序具体设计 22 5.2.1 AndroidManifest.xml清单文件配置信息 22 5.3 初始页面设计 24 5.3.1 初始页面侧边栏设计 27 5.4 拍照翻译页面设计 30 5.5 历史记录页面 40 6 系统测试 43 6.1 测试环境与条件 43 6.2 功能测试 43 6.2.1 初始页面测试 43 6.2.2 拍照翻译页面功能测试 44 6.2.3 翻译历史页面功能测试 51 6.3 性能测试 52 6.4 测试结果 53 7 总结与展望 54 参考文献 55 致谢 56 1 绪论 1.1 背景及意义 文本图像信息是人类访问外部信息的
17、主要来源,人们需分析照片以便获得地球的资源,全球天气和污染问题。在医学领域中，主治医生可分析X射线结果推断患者状况。在工业工厂里，技术人员可运用电子图像来管理与限制生产。在生活中，交通管理部门还运用文本图像识别技术来确定非法车辆的车牌，并对其进行监督和管理，由此可见文字图像信息的重要性。 中国在近几年的各个领域尤其是科技领域发展快速，随着对外开放的进一步扩大，将须要更多的外国专业人士。然而不同语言成为了一道阻碍在不同国家不同领域的一堵墙。 不同文化和不同语言之间的沟通变得简洁化，为了更好地学习国外先进技术，我们必需了解自己，知道如何建设一个更好，更快，更强大的国家。 在现代社会的人类生产和以及
18、生活当中，我们须要接触大量的文字以及不同形式的文本。早在20世纪60年头，随着磁性油墨以及特别字体好用的机器出现。出现了各种各样的字体和以及手写文本的识别机。例如用于印刷体的英文字母与数字和字母分类识别机的手写数字识别机。 Optical Character Recognition，缩写为OCR，中文意思是光学字符识别，一般简称为文字识别。它通过光学输入到电子设备的方式，例如扫描或者视频记录获得文本图像信息，通过各种各样的模式识别算法来获得文本的特征，确定了中国汉字的标准代码，与此同时将其存储在文本文件中的通用格式，这从根本上改变。人们对计算机汉字手工编码的思索。让人们从繁重的汉字输入汉字中解
19、放出来。只要文本的整个页面由扫描仪输入到计算机中，可以通过OCR软件，这是相同的手动，中国输入自动生成的中国文本文件，但是速度比人工快好几倍。例如，用移动电话拍摄一张名片，名片上的各类信息比如姓名，联系方式和其他信息会被自动识别并输入到各类APP里。因此， OCR 是一种特别快速且省力的文本输入方式，也是在文字量比较大的今日，很受人们欢迎的一种输入方式。 随着手机的发展，智能手机不断融合和变更我们的生活，使人们的生活发生了很大的改变。随着手机各类技术的不断飞速发展，人们更换手机的频率也越来越快。 Android系统凭借其独特的技术优势和特点，占据了手机平台操作系统的很大市场份额，并越来越受到用
20、户的宠爱。目前，大约三分之二的运用手机的人运用Android系统。手机Android功能成熟，使得基于Android移动平台文字识别(翻译)系统应运而生。 Android是基于Linux平台的开源手机操作系统的名称。它的快速发展与当今流行的苹果ios系统形成了激烈的竞争，但依据调查，Android系统的用户远远超过ios系统。 依据Android系统市场的广泛运用，该服务是免费的，企业可以免费获得Android平台上的新功能开发的源代码可以节约开发成本，有快的发展速度，广泛的服务范围和获得最大利益。随着开源的功能，Android系统的标准化平台，打破原来的手机，被大多数消费者所选择。与此同时，
21、其开源的特点既结合了传统形态移动通信 优势，也增加了安卓手机操作系统的整体形态价值。手机厂商如三星，华为等与软件厂商和运营商实现紧密合作共赢，促进行业健康发展。Android为手机终端制造商和客户带来了新的局面。同时，结合即将到来的5G网络时代，它为用户供应了更全面，系统和自助的服务。Android推动了手机行业的发展，并为手机以外的其他领域带来了很多应用扩展。 1.2 国内外的探讨状况 在国外，随着中国科学技术的高速发展，OCR光学字符识别文字识别技术在国内各领域得到了应用空间。文通，云麦技术，汉王和中国字符识别等龙头企业将更加深化的信息化建设的各个领域。 在上个世纪欧洲科学家Taushec
22、k第一次提出了光学字符识别的理论后，美国科学家亨德尔还提出利用技术来识别单词的想法。标识上印中国文字最早的探讨是由凯西和IBM的纳吉。 在上个世纪中期，世界各个发达国家就起先了OCR的探讨进程。然而在探讨的前期，大部分是基于单词的识别方法，识别文本仅有不到10个。以日本也有大写字母为例，探讨了OCR的基本识别理论。大约在1960年。 在上个世纪后期，日本各领域学者起先就起先为探讨汉字识别工作不遗余力地付出。然而不得不提到的是，我国的OCR技术探讨起先较晚中国对汉字识别的探究道路时间是始于1965年前后，到了70年头后期，才探讨起先识别数字以及英文。 到了八十年头末，我国的的文本识别探讨进入了新
23、征程。因此，越来越多的探讨机构争先恐后地推出了中国OCR产品。然而由于各方面因素，初始阶段的识别和产品化，OCR软件并不行以满意实际要求。与此同时，由于硬件设备的巨额成本，运用速度较慢，尚且不说达不到好用的水平。所以只有有关部门才可以运用OCR软件。 如今，OCR识别精确度和识别速度已得到了大部分用户的认可。目前，有很多流行的OCR软件。如英语OCR软件主要包括OnmiPage。OCR技术愈发完善，虽然有着肯定数量的汉字。识别速度快，识别精确率接近百分之百。它识别多种字体。如Song，Bold和Carcass。 21世纪是一个信息时代，因此信息交换和信息流就显得尤为重要。因此，运用手机来进行图
24、像文字识别成为必定。开发合适的基于Android移动平台文字识别(翻译)系统，可以便利用户自主对图像文字进行识别。提高管理效率，让图像文字识别更科学化、系统化、规范化、便捷化。 1.3 探讨内容 本课题主要是基于Android移动平台系统开发-文字识别与翻译的开发与设计，主要分为硬件部分和软件部分，其中硬件部分是个人移动终端设备。 首先要对基于Android移动平台文字识别(翻译)系统的业务流程有整体把握，分析预约管理的流程制度。 总结系统设计以及相关功能，分析了开发系统的可操作性，并且得出了总体集成的结构和详细实现方法。 最终要探讨全系统各个功能模块的具体设计以及驾驭所要运用的开发工具，从而
25、完成系统开发。 1.4 论文组织结构 此论文共有以下七个章节，详细概括内容如下所示： 第一章：选题的相关背景和实际意义、国内外探讨状况的现状分析、论文的探讨内容和论文组织结构介绍。 其次章：此系统所运用的各种相关技术以及开发平台和环境的概述。描述OCR光学识别的介绍，以及系统开发环境，即Android Studio开发平台以及编程语言JAVA语言介绍，最终是百度图片翻译SDK的技术简介。 第三章：对此系统进行了整个系统分析。依次描述了系统的业务介绍、需求分析、系统功能分析以及开发环境分析。 第四章：此系统的系统设计介绍。包括系统设计目标及原则、系统概要设计、详细细微环节设计。 第五章：此系统的
26、系统实现。描述了从配置环境的搭建到各页面以及其相应功能的设计。 第六章：介绍运行条件以及测试环境、功能测试、可用性测试、性能测试和测试环境与条件。并运用了实际的测试对各个页面以及其相应功能进行功能测试和性能测试，最终对相应结果给出了测试结论以及对此系统实际运用的评价。 第七章：结束语，总结了本文相关成果与收获，并指出工作上不足和如何进一步的改进。 2 相关技术 2.1 Android技术 Android由LinuxJava的。该平台的架构特别简洁，可以利用硬件资源性能的全部优点。它的开源优势大幅度大的削减了应用程序的开发成本，使安卓成为最为便携的操作系统之一。与其他移动操作系统的开发平台比较，
27、安卓优势更为明显，与此同时其竞争力也不容小觑。安卓的开源也使安卓移动终端的价格不太高。因此运用者能够更加便利快捷的得到信息。基于此主题，安卓操作系统用于开发的信息管理移动应用系统。安卓平台具有以下主要功能： 对于移动电话的特性，Dalvik虚拟机所需资源不多，运行速度却更快。 APP框架：此框架支持APP组件的重新利用和更换。 支持摄像头，导航系统，罗盘。 2.2 Android的系统架构 Android系统架构如图2-1所示。 图2-1系统架构 第一层：Linux系统和程序也成为Linux的内核：由编程语言C语言实现。 其次层:本地框架和Java运行时环境(库和AndroidRUNTIME)
28、 第三层：安卓APP框架（AndroidFRAMEWORK） 第四层：Android APP（APPLICATIONS） 开发的Android应用程序以及核心Android应用程序处于同一级别，它们内置在了Android系统API之中。 2.3 Android内核 linux内核如图2-2所示。 图2-2 linux内核 从Linux角度来视察在最新版本的Google中，它不具备虚拟内存文件系统。运用模拟器系统和限制台的吩咐，轻松限制安卓shell，系统中包含的设备，供应一些基本的吩咐工具，/ system / bin流体主机特别简洁而且它是某种秩序。 安卓系统的当前模式通过Eclipse开发
29、软件自动安装，一般步骤存储在/中data / application数据/ Android隐藏数据和常见核心没有显着差异，可以用作Linux开发和黑客攻击。 Lib运行时如图2-3所示。 图2-3 lib运行库 2.4 OCR简介 OCR (Optical Character Recognition)，指运用各种电子设备来完成光学字符识别，比如，各种照相机以及手机，第一步先检测目标文件的字符，运用文字的识别的方式将其目标文字形态翻译成计算机文字，其次步就是检测出亮与暗之间不同图案来确定其形态。 由于第一代OCR产品的出现在60年头初，不断发展和完善的半个世纪之后，在各种OCR技术的探讨，包括手
30、写取得了显着成效，并为OCR产品的功能需求。这也是最初的担忧。 在上个世纪欧洲科学家Tausheck第一次提出了光学字符识别的理论后，美国科学家亨德尔还提出利用技术来识别单词的想法。标识上印中国文字最早的探讨是由凯西和IBM的纳吉。1966年，他们发表对中国文字识别的第一篇文章，其中运用模板匹配识别一千个中国字符。 在20世纪后期，日本各领域学者着手了汉字识别的探讨。然而我国的OCR技术探讨起先较晚，始终到了上个世纪70年头后期，才起先于探讨识别数字，英文字母和符号。然而由于各种因素，起先阶段的识别和产品化，OCR软件并不能满意实际要求。同时，由于硬件设备的高成本，运用速度也较慢且达不到好用的
31、水平。所以只有有关部门和新闻行业才运用OCR软件。 （1）图像处理模块 文档扫描，图像缩放和图像旋转等为图像处理模块主要具有的功能。目标图像输入扫描机器后，文档将转换为图形文件，放大图像为图片处理模块的首要工作，以便去除干扰。 （2）版面划分模块 OCR软件将会把相同的布局分隔表格或者文字等，以便可以单独处理它们以及以什么依次处理它们。 （3）文字识别模块 文本识别模块是核心部分。对于汉字，它通常由一个单词和一个单词识别，即单个单词识别。 （4）文字编辑模块 此模块详细修改与编辑OCR识别的文本。 2.5 JAVA(计算机编程语言） Java是一种面对对象的语言。它不仅汲取了其他语言的各种优点
32、，还消退了他们不易理解的多重继承和指针的概念。因此，Java语言功能强大且易于运用。 （1）简洁性 Java看似设计得很像其他变成语言，但是设计者们把其他语言中很多特征删除以便使语言小和简单熟识，然而这些特征是程序员很少用的。 （2）面对对象 就像上文提到的。Java不仅汲取了C语或者其他编程语言的各类优势，还消退多重继承以及其他难以理解的地方。 （3）分布性 Java的设计支持网络上应用程序，所以我们可以清晰的了解到它是一种分布的语言。Java支持网络连接和Socket类，支持流媒体牢靠网络连接的两个不同级别，这样运用者就能够生成分布式客户机以及服务器。 （4）编译和说明性 我们日常了解的的
33、机器代码并不是Java编译器产生的字节码。 其的为我们供应的中立目标文件格式就是，用来设计有效程序发送到其他平台体系结构。这也是为什么在Java说明器以及任何系统上都可以运行Java程序可以实现。 （5）稳健性 Java的一起先是用来作为编写消费类电子产品的语言，这也是为什么越来越多人用它编写功能困难的应用程序。 异样处理使程序更加健壮。异通常是一种类似异样异样发生的信号。 （6）平安性 Java的存储安排模型包括如何从Web加载类。例如，加载的类放在单独的命名空间而不是本地类中。 （7）便携性 Java环境可以移植到其他平台和操作系统。 （8）高性能 Java是先编译和说明的语言，这也是为什
34、么它不如其他的完全编译的语言快。不过不得不说在某些状况下，性能才是首要的。 （9）多线爽性 多线程语言是Java的特点，编程变得简洁是因为其可以同时处理不一样的任务。 （10）动态性 Java语言是动态语言是因为其可以在适应不断改变环境。 2.6 文字识别技术 （1） 图像的裁剪：，更好的利用移动终端本身硬件资源是为跟有效的进行图像文字识别的速率的关键，不仅可图像文字进行光学字符识别，在识别之前还须要裁剪图像，与此同时最大程度的保留包含文本信息的区域，移除非文本的图像区域。 （2） 图像的灰度化处理：为了更加快地处理图像，通过文本中的字符图像在灰度和以及二值化处理之后，获得二值化图像，对图像数
35、据进行归一化，使得字符图像数据大小与原始字符模板大小相同，最终得到处理后的字符。图像数据与已经存在全部的字符模板实行匹配找到最相像匹配字符模板后。 （3） 图像的二值化：在处理中应将原本彩色图像通过灰度化处理变为灰度图像后，灰度图像通过选择好的的阈值将图像二值化处理，使得文本图像成为二值图像。 （4）图像的文字识别：主要方法通过文本的分割处理，提取处理以及字符识别步骤实现识别。 2.7 百度图片翻译SDK 文本编辑模块主要修改以及编辑OCR识别文本。 百度翻译API是百度云平台为开发者供应的识别与翻译服务的接口。 百度翻译致力于帮助用户跨越语言空白，更快捷便利地进行沟通，供应数千万的翻译每天都
36、有服务。大型满意各类用户的翻译需求。 目前在中国，英国，日本，韩国，法国，新加坡和俄罗斯供应语言翻译服务，如日语，日语，英语，泰语，一般话和广东话。 相关数据类说明： （1） 语种类Language： 表2-1语种类Language 语种简写 对应语种 Language.ZH 中文 Language.EN 英文 Language.JP 日语 Language.KOR 韩语 Language.PT 葡萄牙语 Language.FRA 法语 Language.DE 德语 Language.IT 意大利语 Language.SPA 西班牙语 Language.RU 俄语 （2） 识别结果OcrRes
37、ult类： 表2-2识别结果OcrResult类 属性 对应含义 error 错误码 errorMsg 错误码对应的错误信息 from 源语言方向 to 目标语言方向 contents 图中识别的每块结果 sumSrc 全部的识别原文 sumDst 全部的识别翻译结果 （3） 识别结果OcrContent类： 表2-3识别结果OcrResult类 属性 对应含义 src 该块识别的原文结果 dst 该块识别对应的译文结果 rect 该块在图中对应的区域（依次依次表示left, top, right, bottom） lineCount 该块中识别的原文行数 （4）签名生成方法如下： 将恳求参数
38、中的 APPID(appid)，翻译query(q，留意为UTF-8编码)，随机数(salt)，以及平台安排的密钥(可在管理限制台查看) 根据appid+q+salt+密钥的依次拼接得到字符串1。 对字符串1做md5，得到32位小写的sign。 返回结果是json格式，包含以下字段： 表2-4签名生成返回值表 字段名 类型 描述 from TEXT 翻译源语言 to TEXT 译文语言 trans_result MIXED LIST 翻译结果 src TEXT 原文 dst TEXT 译文 其中trans_result包含了src和dst字段。 （5）错误码列表： 当翻译结果无法正常返回时，请
39、参考下表处理： 表2-5错误码表 错误码 含义 0 胜利 52001 恳求超时，请重试 52002 服务端系统错误，请重试 52003 未授权用户，请检查appid是否正确或者服务是否开通 52010 开放设备授权容量不足 54000 固定参数有误 54001 签名错误 54003 访问频率受限 54004 账户余额不足 54005 长query恳求频繁 58000 客户端IP非法 58001 译文语言方向不支持 69001 上传图片数据有误 69002 图片识别超时 69003 内容识别失败 69004 识别内容为空 69005 图片大小超限（超过4M） 69006 图片尺寸不符合标准（最短
40、边至少30px，最长边最大4096px） 69007 图片格式不支持（png/jpg） 69008 设备号为空 -1001 sdk内部错误 -1002 本地图片文件无效 -1003 识别的bitmap无效 -1004 图片大小超过最大支持50M -1005 保存文件失败 -1006 网络恳求超时失败 -1007 服务器返回为空 -1008 返回数据不合法，解析失败 -1009 发送恳求时遇到异样（errorMsg中会有异样信息） -1010 HTTP恳求失败(errorMsg中会有statusCode) 3 系统分析 3.1 可行性分析 此分析将使此系统能够在最低的开发成本下实现了最高的经济效
41、率。可行性分析的目的是阐明探讨方向，并依据开发系统的用户需求阐明目标。通过对系统框架设计功能模块的具体分析和分析，找到一种可行的方法。设计和实施Android移动平台文本识别（翻译）系统的技术，经济和操作方面的可行性探讨，可以确保信息资源的合理运用，避开设计工作设计程序的过程。由错误引起的系统错误和遗漏有助于我们为设计做出更合理和惋惜的选择。 3.1.1 技术可行性 （1）硬件可行性分析 此系统硬件要求方面不会存在特别要求，只须要在一般硬件配置就可以轻松的实现，但须要确保系统的正常工作即可，以及拥有较高的操作效率。倘如有特殊低的硬件，它可以导致系统的低性能以及效率低，从而导致整个系统的运行不顺
42、畅。以目前普遍的个人手机的配置而言，这很简单实现。 （2）软件可行性分析 Android供应了类似于借口动态模型的通用机制，并且设计更加集中。除此之外，模块化和存储信息也是Java语言的特点。此外，代码重用可以很好地表示。因此，考虑到系统的实际状况，选择安卓作为系统的开发技术。综上所述，本系统的设计和实现中是可操作性是henga很高的。 3.1.2 操作可行性 该系统基于Android客户端，可以运用Android手机安装软件进行访问和操作，界面简洁易操作，只要用户运用智能手机，用户就可以访问和操作电话。该系统具有操作简洁，易于管理，交互性好的特点，操作简洁。因此，可以开发该系统。 综上所述，
43、基于Android移动平台文字识别(翻译)系统在技术、经济、操作上都具有很高的可行性，开发此程序是很必要的。 3.1.3 经济可行性 在考虑经济可行性时，要充分考虑基于Android移动平台文字识别(翻译)系统采开发的成本和效益。详细探讨开发此项目是否合理。从以下两方面详细分析探讨经济可行性： （1）以往人们日常生活中图文本转换（例如文本转换）基于手动方法。传统方法有大量信息。在数据处理方面，存在大量工作且简单出错。其次，有许多数据，数据丢失和数据无法刚好更新。而此系统可以有效的解决上述问题。 （2）基于Android移动平台文字识别(翻译)系统运用的软件是开源的，可以削减大量的能源和资源，降
44、低开发成本，也可以增加设计。因此，该系统完全具有经济可行性。 3.2 需求分析 3.2.1 市场需求 当代高校生甚至是中学生在学校听课时，若想记录老师所讲内容，他们希望投影仪上或者黑板上的内容可干脆保存，这样就更能理解老师讲授的学问。同样，在日常生活中，如图书馆的阅读材料，或记录其他人的名片信息，我也希望有一种软件可以取代手工录制干脆记录纸张。上的内容。 才智型手机因为其丰富的多种类型功能使其在一般人的生活需求变得越来越高。随着各种手机的迭代更新，其配置的不断完善，光学识别技术在手机上的实际应用也随之而来。识别软件不仅可以使人们更加便捷的在各种论文中存储有用信息，同时还可以提高了人们处理信息的
45、实力，并且帮助人们打破语言障碍，使大家在不同语言环境下可以通过手机的 OCR 文本识别软件以及翻译软件轻松了解四周状况信息。比如在异国情调的餐厅，可以用手机扫描菜单，以便帮助访客快速订购，并了解商店的名称和相关信息。 与此同时，随着移动终端的快速发展，手机的内存以及摄像头像素相比前几年都有不行忽视的进步。因此，探讨移动终端上的文本识别技术的客观条件已经成熟。对于大多数用户，尤其是年轻人，基本上每个人都有移动设备，甚至是好几个移动设备。这也是为什么这一应用须要移动终端的推广和运用。 智能终端的用户特别受欢迎，他们大多数是学生和工薪阶层的人。智能终端的运用频率在日常生活和学习工作中极高。对图片内容
46、的需求特别迫切，目前的市场并没有类似的。 目前在现实生活中文字识别与翻译系统的一些主要应用方向有: （1）很多白领工作当中须要运用识别输入工具，所以文字识别和翻译系统起到了代替手动输入文字的作用。 （2）在外语外贸领域中，用于识别和翻译一些外国邮件和高级技术理论，文字识别与翻译将肯定程度的降低其难度。 （3）外国人来华旅游或者国人出国旅游，商务谈判，文化沟通，学习等场景中利用文字识别与翻译系统实现的从外语文件识别翻译，到路标，菜单等生活场景的识别翻译。 3.2.2 性能需求 现在市场上已经可运用的与 OCR 相关的APP，然而绝大多数都只在计算机上实现和运用，很少有在移动端上实现的应用程序，更
47、不用说识别和翻译的APP了。即使仅限于特定应用，例如，夏普名片识别和汉王名片，这些应用的范围也很小，对非商业人士几乎没有用处。对大多数人来说，他们须要一种能够快速识别目标文本，并在与此同时获得翻译结果的应用程序，并可对拍摄或者相册中选取的图片进行目标区域的剪裁。当他们须要获得其文本信息后，只须要复制编辑原文识别结果以及翻译后结果。 为了让应用程序达到好用的标准，须要达以下三个目标: （1）第一点也是最重要的一点，即为目标文本的识别率将要高达90以上。倘如文本的识别率太低，则信息传输将存在偏差。由应用程序供应的这种信息有时使得用户无法获得精确的信息，并且应用程序丢失了它用的价值。 （2）文本识别的时间应限制在5秒内。当用户运用该应用程序时，通常须要这种文本获得协助，并且用户希望程序尽可能快。为了达到这个目标，文应在5秒内限制单词识别的时间。否则，用户将体验到焦虑的心理感受，这将大大降低用户体验。倘如用户无法刚好获得信息，用户将无法长时间运用该应用程序。 每个系统花费了时间精