文字识别（TextRecognizer）使用指导：拍照或选图，离线识别中英文

• 它能做什么
• 准备工作
• 案例一：识别示例图、相册图片和拍照
• 案例二：切换识别脚本并统计文字块和行数
• 案例三：对准就读：实时识别文字
• 结果数据说明
• 常见问题
• 完整 .aia 源码与操作指导

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机器学习套件(ML Kit)组件在在线版和教育版中提供，离线版（含机房版）不包含。

它能做什么

文字识别把图片里的文字读出来（OCR）：支持拉丁字母（英文、法文、西班牙文等）、中文（简繁，也能认夹杂的英文）、日文、韩文和天城文（印地语、马拉地语、尼泊尔语等）五种脚本。识别在手机本地完成，不联网、不上传图片。结果除了全文，还给出「文字块 → 行 → 单词」三级结构和每一级的坐标框，可以用来做文字定位、只取某一块内容、在图上高亮等。

准备工作

• 识别脚本：认中文选 chinese（中英混排也用它），只认英文选 latin（默认），日文、韩文、天城文分别选 japanese、korean、devanagari。五套模型都随 App 打包，不用联网下载。
• 图片来源：素材文件名、「图像选择器」的选中项、「照相机」拍照返回的路径都可以直接传给「识别图片文件」。
• 实时识别：在设计器里放一个垂直布局当「预览容器」，「打开实时摄像头」后对准文字就能读，不用先拍照。
• 联机调试：安卓上用 AI 伴侣调试需要安装 MLKit 版 AI 伴侣（应用宝，包名 cn.fun123.appinventor）；普通版伴侣不含识别引擎，调用时会触发「屏幕.出现错误时」（错误码 4722）。直接打包 APK 安装测试不受影响。
• 安装包体积：只有用到本组件的 App 才会打包它的识别引擎与模型，体积以编译结果为准。
• 鸿蒙：完整支持图片识别：调用系统文字识别，语种由系统决定（中英文为主），「识别脚本」只保存取值、不影响结果；实时摄像头识别暂不支持，「打开实时摄像头」会触发「识别失败」。

案例一：识别示例图、相册图片和拍照

界面放三个入口：识别示例图（工程自带 ocr_sample.png）、图像选择器、拍照按钮。三个入口都调同一个过程「开始识别」，识别前先看「正在识别」属性，避免连续点击时重复调用：

procedure 开始识别(路径) {
  图像_预览.Picture = 路径
  if 文字识别1.Busy {
    标签_状态.Text = "上一张还在识别，请稍等"
  } else {
    标签_状态.Text = "正在识别…"
    文字识别1.RecognizeFromFile(路径)
  }
}
when 按钮_示例图.Click() { 开始识别("ocr_sample.png") }
when 图像选择器_相册.AfterPicking() { 开始识别(图像选择器_相册.Selection) }
when 照相机1.AfterPicture(图像位址) { 开始识别(图像位址) }
when 文字识别1.RecognitionSuccess(文本, 结果JSON) {
  标签_全文.Text = 文本
}
when 文字识别1.RecognitionFailed(操作, 错误信息) {
  标签_错误.Text = join(操作, "：", 错误信息)
}

案例二：切换识别脚本并统计文字块和行数

下拉框选 chinese 或 latin 时同步改「识别脚本」。识别成功后用 Web 组件的「解码 JSON 为字典」解析结果，逐块累加行数，并取出第一块的坐标：

when 下拉框_脚本.AfterSelecting(选择项) {
  文字识别1.Script = 选择项
}
when 文字识别1.RecognitionSuccess(文本, 结果JSON) {
  var 结果 = Web客户端1.JsonTextDecodeWithDictionaries(结果JSON)
  var 文字块 = dictget(结果, "blocks", list())
  var 行数 = 0
  foreach 块 in 文字块 {
    行数 = 行数 + length(dictget(块, "lines", list()))
  }
  标签_详情.Text = join("共 ", length(文字块), " 个文字块、", 行数, " 行")
}

案例三：对准就读：实时识别文字

实时识别不用先拍照：放一个黑底垂直布局当预览区，「打开实时摄像头」后画面上框出每一行文字；「实时识别到文字」的参数与「识别成功」相同，按「实时事件间隔」（默认 200 毫秒）触发，里面只刷新标签：

when 按钮_实时.Click() {
  文字识别1.PreviewContainer = 垂直布局_预览
  文字识别1.StartLiveCamera()
}
when 按钮_停止.Click() { 文字识别1.StopLiveCamera() }
when 文字识别1.LiveText(文本, 结果JSON) {
  标签_状态.Text = choose(文本 == "", "画面里没有文字", "实时识别中")
  标签_全文.Text = 文本
}

结果数据说明

结果JSON 结构：{"text":"全文","blockCount":2,"script":"chinese","blocks":[{"text":"…","bounds":{"left":10,"top":20,"right":300,"bottom":80},"cornerPoints":[…],"lines":[{"text":"…","bounds":{…},"elements":[{"text":"…","bounds":{…}}]}]}]}。坐标是原图像素。图片里没有文字时「文本」为空。

常见问题

完整 .aia 源码与操作指导

下载 .aia 源码

导入 TextRecognizerDemo.aia 后可以直接打包 APK 运行；用 AI 伴侣联机调试请安装 MLKit 版 AI 伴侣。源码文件已通过正式编辑器载入、后台导入和 APK 编译校验；真机识别效果请以实际设备为准。

案例界面与积木源码在仓库 docs/markdown/reference/components/guide/examples/TextRecognizerDemo/，SHA-256：b4651c08ddcce2524c24c056d924259c8f3de648b1bbdb439c10e741972666df。