- jdk 1.6+
可在 config/allatori/config.xml
配置文件中设置编译得到的 jar 包的使用有效期
<expiry date="2015/11/01" string="EXPIRED!"/>
# linux
$ ./gradlew clean build
# windows
> gradlew clean build
- 将编译得到的
callso-min.jar
(build/libs/
) 加入 app 项目 - 将
libLPRecognition.so
放置在 app 项目src/main/jniLibs/armeabi
下 - 先通过
Detector.getInstance(android.context.Context ctx, android.view.WindowManager manager, String encoding)
获得Detector
实例 - 调用
Detector
实例的String detect(String path)
方法传入识别图片路径进行识别,识别结果以字符串的形式返回,如闽D07Y73,蓝色
可通过
ImageDisposer.savePicToSdcard(android.graphics.Bitmap bitmap, String path, String fileName)
将图片保存至 sd 卡
String sdPath = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath();
String testFile = ImageDisposer.savePicToSdcard(
BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.raw.test),
sdPath + "/test",
"test2.jpg");
String result = Detector.getInstance(this, this.getWindowManager(), "gbk")
.detect(testFile);
Log.d("Demo", "Detector result is: " + result);
要求车牌的像素宽度为 70~300
之间,识别率比较理想。故针对手机抓拍的大于 200W
的图片,最好给放缩到 200W
像素左右,再去识别;或者在应用的时候,在图像上显示一个宽度约为 200
左右的框,拍摄的时候,使车牌宽度在框的附近或者之内即可。倾斜角度大约支持正负 15°
左右,车牌越水平,识别率越高
Detector
会对传入的图像做预处理,但因实际情况的复杂性,还是建议先按照上述要求自行处理图片