简介：本文将介绍如何在Android平台上使用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术进行数字识别。我们将从环境搭建开始，逐步介绍如何配置OCR框架、导入识别包、布局开发以及实现基本的自定义相机应用。
在Android平台上进行OCR数字识别，需要先搭建好相应的环境。新建项目时，推荐采用Java编程语言。完成项目搭建后，可以开始部署OCR识别包。首先需要从网上下载OCR识别包，由于该识别包内包含了英文，对于识别数字来说有点厚重冗余。因此，可以在网上搜索一个只包含数字的OCR识别包。将该资源会上传到项目的资源目录下，例如在APP目录下新建一个资源包assets，然后将OCR识别文件复制到该资源目录下。存放到该目录下的原因是需要将OCR识别包拷贝到手机的SD卡下，方便以后进行OCR识别。
接下来，需要配置OCR的导入。在配置文件builder.gradle中导入google的识别包。请注意，目前我使用的是9.1版本，这是最新版本，可以根据需要来下载最新版本。在识别包导入后，就可以进行正常的开发了。
然后，开始布局开发及基本的自定义相机应用。首先需要确保SD卡的读写权限。此外，还需要实现一个Camera，使其不停得扫描图像，当得出扫描结果的时候就通知用户。这样，就可以实现基本的数字识别功能了。
此外，还有一款开源的OCR工具Tesseract-OCR可以实现图像识别的主要方法。具体使用方法如下：首先创建一个TessBaseAPI对象，然后调用baseApi.init()方法进行初始化，指定TESSBASE_PATH和DEFAULT_LANGUAGE两个参数。接着使用BitmapFactory.decodeResource()方法将数字图像资源解码为Bitmap对象，并将其复制为ARGB_8888格式。然后调用baseApi.setImage()方法设置输入图像，最后调用baseApi.getUTF8Text()方法获取识别结果。
需要注意的是，Tesseract-OCR不仅可以识别数字，还可以识别其他字符。如果需要识别其他字符，就需要进行更多的处理。同时，由于OCR技术涉及到图像处理和机器学习等领域，因此在实际应用中可能需要进行一些优化和调整。
在实际应用中，还需要考虑一些其他因素。例如，OCR识别的准确率会受到图像质量、字体、大小写等因素的影响。因此，在应用中需要进行一些预处理和后处理工作，以提高识别的准确率。同时，还需要根据具体的应用场景选择合适的OCR技术框架和参数配置。
总之，Android平台上的OCR数字识别是一项涉及多个领域的技术应用。在实际应用中需要根据具体的需求和场景选择合适的OCR技术框架和参数配置，并进行必要的优化和调整。