SmartCropper

SmartCropper

智能图片裁剪库,适用于身份证、名片和文档

SmartCropper 是一个智能图片裁剪库,适用于身份证、名片和文档等照片。它使用基于 OpenCV 的智能算法识别边框,提供拖动锚点手动调节选区和放大镜定位功能,并通过透视变换裁剪和矫正选区来还原正面图片。该库支持丰富的 UI 设置,包括辅助线、蒙版、锚点和放大镜等,通过使用 TensorFlow 的 HED 网络优化智能选区算法,提高识别率,尤其适用于大图片的高效裁剪。

SmartCropper智能图片裁剪opencv机器学习TensorFlowGithub开源项目

项目介绍:SmartCropper

SmartCropper 是一个简单易用的智能图片裁剪库,专门用于裁剪身份证、名片、文档等照片。这个开源项目现已优化了一套具有更高识别率的模型和算法,旨在通过智能化的技术手段提升图片裁剪的准确度和用户体验。

支持特性

  • 智能边框识别:使用基于 OpenCV 的智能算法自动识别图像中的边框。
  • 手动调节选区:用户可以通过拖动锚点手动调整选区,放大镜效果可以提升定位体验。
  • 透视变换:通过透视变换裁剪并矫正选区,使得图片被还原为正视图。
  • 可定制的 UI:支持多种 UI 设置选项,包括辅助线、蒙版、锚点和放大镜等功能,便于用户根据个人喜好调整界面。

使用示例

  1. 智能选区和透视矫正:用户在选择图片后,系统会智能选取需要保存的部分,然后通过透视变换将图像矫正成正面。

  2. 锚点拖动与放大镜效果:允许用户通过拖动锚点来细调选区,右上角的放大镜效果会实时显示细节,方便精准定位。

智能选区算法优化

自 V2.1.1 起,SmartCropper 引入了机器学习算法,以 TensorFlow 的 HED 网络替代了传统的 Canny 算法,从而提高了边缘识别的准确性。

工程师需要在项目的 build.gradle 中添加配置以防止模型文件被压缩,还需在应用初始化时调用初始化方法。

接入方式

  • 在项目根目录下的 build.gradle 文件中添加 JitPack repository。

    allprojects { repositories { ... maven { url 'https://jitpack.io' } } }
  • 添加依赖:

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

注意:使用了 JNI,需要特别注意保持类不被混淆。

使用方法

  • 布局定义

    在布局文件中定义 CropImageView,确保 ScaleType 为居中类型,否则会报错。

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

    使用 ivCrop.setImageToCrop(selectedBitmap) 方法设置待裁剪的图片。

  • 进行裁剪

    调用 Bitmap crop = ivCrop.crop(); 裁剪并矫正选区内的图片。

UI 属性

用户可以通过定义以下属性来自定义裁剪界面:

名称格式描述
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

项目特性

  • 持续优化的点排序算法
  • 增强的放大镜效果
  • 支持 XML 属性设置
  • 不断提升的智能选区算法

欢迎用户提出 ISSUE,以便对库进行进一步的完善。对于想要深入了解更多或者有合作意向的人士,可以联系开发者。

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