接入百度本地OCR（文字识别）集成教程

一. 简介:

二. 接入教程：

1. 打开easyEye demo网站 左目录选择开源模型体验， 然后选择百度超轻量级中文OCR模型， 下载Demo体验。如下图：
   
2. 打开下载后的文件夹的 将 LIB 文件 和 RES 文件同时拖入项目中（以文件夹的形式）。下载后打开的目录如下图：

3.然后配置工程项目，在 BuildPhases 中 添加苹果的机器学习库CoreML，以及上面LIB中的.a 与 opencv2.framework如下图：

4.如果是swift 和 objc 混编项目 在xxxxxx-Bridging-Header.h 添加如下代码

#import "EasyDLModel.h"
#import "EasyDL.h"
#import "BoxLayer.h"
#import "EasyDLImageHelper.h"

5.最后写实现代码，我采用了单例，避免每次生成模型耗时严重，代码如下：

@objc class KDSLocalOCRTool: NSObject {
    @objc static let shared = KDSLocalOCRTool()
    
    /// 本地识别模型。训练好的模型
    @objc var model: EasyDLModel?
    
    /// 识别模式
    @objc var mode: EEasyDLEngineMode = EEasyDLEngineMode_Offline
    override init() {
        super.init()
        self.initLocalOCRModel()
    }
    
    /// 初始化本地OCR模型
    func initLocalOCRModel() {
        EasyDL.setLogLevel(EEasyDLLogLevelInfo)
        var err: Error?
        do {
            model = try EasyDLModel(modelFromResourceDirectory: "easyedge")
        } catch {
            err = error
        }
        
        
        if model == nil {
            print("Model init failed")
            let alter = UIAlertController(title: "模型初始化失败", message: err?.localizedDescription ?? "", style: .alert) { () -> [KDSAction] in
                return [KDSAction(title: "重试", style: .default) { [weak self] in
                    self?.initLocalOCRModel()
                }]
            }
            UIApplication.shared.keyWindow?.rootViewController?.present(alter, animated: true, completion: nil)
        }
    }
    
    /// 根据图片，输出识别内容
    @objc func detectImage(_ img: UIImage, score: CGFloat, successHandler: @escaping ([Any]) -> Void ) {
        var err: Error?
        if mode == EEasyDLEngineMode_Offline { /// 离线识别
            var res: [Any] = []
            do {
                res = try model?.detect(img, withFilterScore: score) ?? []
            } catch {
                err = error
                print(err?.localizedDescription ?? "")
            }
            if !res.isEmpty {
                successHandler(res)
            }
        } else {
            model?.detectImageOnline(img, withFilterScore: score, andSuccessHandler: { (res) in
                successHandler(res ?? [])
            }, andFailHandler: { (error) in
                
            })
        }
    }
}

总结：