机器学习服务（ML Kit）提供机器学习套件，为开发者使用机器学习能力开发各类应用，提供优质体验。得益于华为长期技术积累，ML Kit为开发者提供简单易用、服务多样、技术领先的机器学习能力，助力开发者更快更好地开发各类AI应用。
文本模块：文本识别、文档识别、身份证识别、银行卡识别、通用卡证识别、文本翻译、语种检测、实时语音识别、语音合成、离线语音合成、音频文件转写、声音识别、文本嵌入、实时语音转写视觉模块：图像分割、对象检测与跟踪、图片分类、地标识别、图像超分辨率、文字图像超分辨率、场景识别、表格识别、文档校正人体模块：人脸检测、3D人脸检测、人体骨骼检测、活体检测、手部关键点识别、手势识别、人脸比对自定义模型的演示Demo
指南:
/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/service-introduction-0000001050040017
服务依赖列表
/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/overview-sdk-0000001051070278
文本识别
//1.创建文本分析器MLTextAnalyzer用于识别图片中的文字，您可以通过MLLocalTextSetting设置识别的语种，不设置语言默认只能识别拉丁字符。 //方式一：使用默认参数配置端侧文本分析器，只能识别拉丁语系文字。MLTextAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalTextAnalyzer();//方式二：使用自定义参数MLLocalTextSetting配置端侧文本分析器。MLLocalTextSetting setting = new MLLocalTextSetting.Factory().setOCRMode(MLLocalTextSetting.OCR_DETECT_MODE)// 设置识别语种。.setLanguage("zh").create();MLTextAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalTextAnalyzer(setting);//2.通过android.graphics.Bitmap创建MLFrame，支持的图片格式包括：jpg/jpeg/png/bmp，建议输入图片长宽比范围：1:2到2:1。// 通过bitmap创建MLFrame，bitmap为输入的Bitmap格式图片数据。MLFrame frame = MLFrame.fromBitmap(bitmap);//3.将生成的MLFrame对象传递给asyncAnalyseFrame方法进行文字识别。Task<MLText> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame);task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<MLText>() {@Overridepublic void onSuccess(MLText text) {// 识别成功处理。}}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {@Overridepublic void onFailure(Exception e) {// 识别失败处理。}});//示例代码中使用了异步调用方式，本地文本识别还支持analyseFrame同步调用方式，识别结果以“MLText.Block”数组进行提供Context context = getApplicationContext();MLTextAnalyzer analyzer = new MLTextAnalyzer.Factory(context).setLocalOCRMode(MLLocalTextSetting.OCR_DETECT_MODE).setLanguage("zh").create();SparseArray<MLText.Block> blocks = analyzer.analyseFrame(frame);//4.识别完成，停止分析器，释放识别资源。 try {if (analyzer != null) {analyzer.stop(); }} catch (IOException e) {// 异常处理。}
静态图片检测
//1.创建图片分类分析器。可以通过图像分类自定义类MLLocalClassificationAnalyzerSetting创建分析器。 // 方式一：端侧识别使用自定义参数配置。MLLocalClassificationAnalyzerSetting setting = new MLLocalClassificationAnalyzerSetting.Factory().setMinAcceptablePossibility(0.8f).create(); MLImageClassificationAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalImageClassificationAnalyzer(setting);// 方式二：端侧识别使用默认参数配置。MLImageClassificationAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalImageClassificationAnalyzer();//2.通过android.graphics.Bitmap创建MLFrame，支持的图片格式包括：jpg/jpeg/png/bmp，建议图片尺寸不小于112*112像素。// 通过bitmap创建MLFrame，bitmap为输入的Bitmap格式图片数据。MLFrame frame = MLFrame.fromBitmap(bitmap);//3.调用asyncAnalyseFrame方法进行图像分类（错误码信息可参见：机器学习服务错误码）。Task<List<MLImageClassification>> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame); task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<MLImageClassification>>() {@Overridepublic void onSuccess(List<MLImageClassification> classifications) {// 识别成功。// 遍历返回的列表MLImageClassification，获取分类名称等信息。}}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {@Overridepublic void onFailure(Exception e) {// 识别失败。// Recognition failure.try {MLException mlException = (MLException)e;// 获取错误码，开发者可以对错误码进行处理，根据错误码进行差异化的页面提示。int errorCode = mlException.getErrCode();// 获取报错信息，开发者可以结合错误码，快速定位问题。String errorMessage = mlException.getMessage();} catch (Exception error) {// 转换错误处理。}}});//4.识别完成，停止分析器，释放检测资源。try {if (analyzer != null) {analyzer.stop();}} catch (IOException e) {// 异常处理。}//以上示例代码中使用了异步调用方式，图片分类还支持同步调用使用analyseFrame函数获取检测结果：SparseArray<MLImageClassification> classifications = analyzer.analyseFrame(frame);
