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SmartCropper

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目前优化了一套更高识别率的模型和算法,有意向合作的请联系邮箱:pqponet@gmail.com

简单易用的智能图片裁剪库,适用于身份证,名片,文档等照片的裁剪。 如果觉得还不错,欢迎 star,fork。

你也可以关注我的另一个库 SmartCamera: SmartCamera 是一个 Android 相机拓展库,能够实时采集并且识别相机内物体边框是否吻合指定区域。

支持特性

例子(传送门

1. 选择图片后智能选区,使用透视变换裁剪并矫正选区:

2. 拖动锚点,手动调节选区,右上角放大镜效果方便拖拽定位:

gif 动画:

优化智能选区算法(V2.1.1+)

使用机器学习算法代理 Canny 算法,提高识别率(基于 TensorFlow 的 HED 网络). 感谢:https://github.com/fengjian0106/hed-tutorial-for-document-scanning

  1. build.gradle 添加如下代码,不压缩模型:
aaptOptions {
    noCompress "tflite"
    noCompress "lite"
}
  1. 在合适的地方初始化(比如在 Application.onCreate):
SmartCropper.buildImageDetector(this);

接入

1.根目录下的 build.gradle 添加:

allprojects {
		repositories {
			...
			maven { url 'https://jitpack.io' }
		}
}

2.添加依赖

dependencies {
	  compile 'com.github.pqpo:SmartCropper:v2.1.3'
}

注意:由于使用了 JNI, 请不要混淆

-keep class me.pqpo.smartcropperlib.**{*;}

使用

1. 裁剪布局:

<me.pqpo.smartcropperlib.view.CropImageView   
        android:id="@+id/iv_crop"  
        android:layout_width="match_parent" 
        android:layout_height="match_parent" />  

注意: CropImageView 继承至 ImageView,但是 ScaleType 必须为居中类型,如果手动设置成 fit_end,fit_start,matrix 将会报错。

2. 设置待裁剪图片:

ivCrop.setImageToCrop(selectedBitmap); 

该方法内部会使用 native 代码智能识别边框,并绘制图片与选区。在 native 层实现,大大的提高了运行效率,运行时间与图片大小成正比,在大图片的情况下,可以考虑在子线程执行,或者压缩传入的图片。

3. 裁剪选区内的图片:

Bitmap crop = ivCrop.crop();  

根据选区裁剪出选区内的图片,并使用透视变换矫正成正面图片。

注意:改方法主要逻辑也是位于 native 层,运行时间与图片大小成正比,在大图片的情况下,可以考虑在子线程执行,或者压缩传入的图片。

Attributes

nameformatdescription
civMaskAlphainteger选区外蒙版的透明度,取值范围 0-255
civShowGuideLineboolean是否显示辅助线,默认 true
civLineColorcolor选区线的颜色
civLineWidthdimension选区线的宽度
civShowMagnifierboolean在拖动的时候是否显示放大镜,默认 true
civMagnifierCrossColorcolor放大镜十字准心的颜色
civGuideLineWidthdimension辅助线宽度
civGuideLineColorcolor辅助线颜色
civPointFillColorcolor锚点内部区域填充颜色
civPointFillAlphainteger锚点内部区域填充颜色透明度

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