本篇文章为大家展示了Android中怎么实现一个拍照翻译小程序，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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1 开发准备

  由于使用了云侧的服务，需要到华为的开发者联盟注册开发者账号，并且在云端开通这些服务，这里就不细讲了，直接按照官方的的AppGallery Connect配置、开通服务部分操作步骤进行即可：

   注册开发者，开通服务参考请戳：

1.1 在项目级gradle里添加华为maven仓

  打开AndroidStudio项目级build.gradle文件。

  增量添加如下maven地址：

buildscript {
    repositories {        
        maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }    }allprojects {
    repositories {       
        maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }
   }

1.2 在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖

  集成SDK。（由于使用云侧能力，只引入SDK基础包即可）

dependencies{  
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision:1.0.2.300'
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-translate:1.0.2.300'
    }

1.3 在AndroidManifest.xml文件里面申请相机和存储权限

  要使应用程序能够在用户从华为应用市场安装您的应用程序后，自动将最新的机器学习模型更新到用户设备，请将以下语句添加到该应用程序的AndroidManifest.xml文件中：

1.4 在AndroidManifest.xml文件里面申请相机和存储权限

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2 代码开发关键步骤

2.1 动态权限申请

private static final int CAMERA_PERMISSION_CODE = 1; @Override 
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { 
    // Checking camera permission   
   if (!allPermissionsGranted()) {
       getRuntimePermissions();
   }}

2.2 创建云侧文本分析器。可以通过文本检测配置器“MLRemoteTextSetting”创建文本分析器

MLRemoteTextSetting setting = (new MLRemoteTextSetting.Factory()).
         setTextDensityScene(MLRemoteTextSetting.OCR_LOOSE_SCENE).create();this.textAnalyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getRemoteTextAnalyzer(setting);

2.3 通过android.graphics.Bitmap创建“MLFrame”对象用于分析器检测图片

MLFrame mlFrame = new MLFrame.Creator().setBitmap(this.originBitmap).create();

2.4  调用“asyncAnalyseFrame ”方法进行文本检测

Task task = this.textAnalyzer.asyncAnalyseFrame(mlFrame);
            task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
                @Override                public void onSuccess(MLText mlText) {
                    // Transacting logic for segment success.
                    if (mlText != null) {
                        RemoteTranslateActivity.this.remoteDetectSuccess(mlText);
                    } else {
                        RemoteTranslateActivity.this.displayFailure();
                    }
                }
            }).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
                @Override                public void onFailure(Exception e) {
                    // Transacting logic for segment failure.
                    RemoteTranslateActivity.this.displayFailure();
                    return;
                }
            });

2.5 创建文本翻译器。可以通过文本翻译器自定义参数类“MLRemoteTranslateSetting”创建翻译器

MLRemoteTranslateSetting.Factory factory = new MLRemoteTranslateSetting
                .Factory()
                // Set the target language code. The ISO 639-1 standard is used.
                .setTargetLangCode(this.dstLanguage);
        if (!this.srcLanguage.equals("AUTO")) {
            // Set the source language code. The ISO 639-1 standard is used.
            factory.setSourceLangCode(this.srcLanguage);
        }
        this.translator = MLTranslatorFactory.getInstance().getRemoteTranslator(factory.create());

2.6 调用“asyncAnalyseFrame ”方法对文本识别获取的内容进行文本翻译

final Task task = translator.asyncTranslate(this.sourceText);
        task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
            @Override            public void onSuccess(String text) {
                if (text != null) {
                    RemoteTranslateActivity.this.remoteDisplaySuccess(text);
                } else {
                    RemoteTranslateActivity.this.displayFailure();
                }
            }
        }).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override            public void onFailure(Exception e) {
                RemoteTranslateActivity.this.displayFailure();
            }
        });

2.7 翻译完成释放资源

if (this.textAnalyzer != null) {
            try {
                this.textAnalyzer.close();
            } catch (IOException e) {
                SmartLog.e(RemoteTranslateActivity.TAG, "Stop analyzer failed: " + e.getMessage());
            }
        }
        if (this.translator != null) {
            this.translator.stop();
        }

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