Android开发的现状

目前，移动开发已经处于饱和的阶段，Android开发也不如当年盛况，已经不再像前几年前那么火爆。正如一种编程语言如果经历过盛极一时，那么必然有这样的一条曲线，像我们学的正弦曲线先急速上升，然后到达顶点，然后再下降，最后再趋近一个平稳的值。
可以看到，从2016年的下半年开始，移动互联网基本处于缓慢发展的阶段，很多大佬称之为互联网的下半场。如果移动互联网的前半场是粗放式的强地盘阶段，那么下半场就是守地盘的阶段，这一阶段，会出现众多的寡头。
在技术上，相比之前之前面试只问Android四大组件，数据库，网络和项目经验不同，现在面试Android岗位会设计各种原理（包括系统的一些原理以及第三方库的原理及流程）、Android优化以及与Android相关的跨平台技术。除此之外，稍微大点的公司还会对App的用户体验、流畅度等等提出要求，所以说，Android的面试已经不可同日而语。

本文知识点

身份证识别整体架构

• 效果演示
• 身份证识别的应用场景
• 项目核心架构

身份证识别关键技术

• NDK开发的原理
• 什么是JNI
• OpenCV架构体系
• OCR技术架构

身份证识别项目实战

• 关键架构
• 核心步骤与手写实现
• 同步运行下IOS windows
• Android架构

一.什么是身份证识别

关键问题分析：找到号码所在区域→获取号码图片→识别身份证号码

二.核心

OpenCV:
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library是一个跨平台的计算机视觉库。IBM 1999 年开始研发，用C++ 提供接口Mat 数据结构

应用领域:
图像处理. 人脸识别.手势识别.人机交互动作识别.运动跟踪.物体识别 图像分割

Tess-two：
OCR的全称是Optical Character Recognition是一个对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。

tess-two是TesseraToolsForAndroid的一个git分支

使用特征：

1：简单易用
2：开源且支持离线使用
3：为 Android平台定制的java api

NDK开发：：

三.详细架构

问题：

1： 什么是灰度图
2： 什么是二值化为什么？
3： 轮廓检测是什么
4： 图像膨胀是什么
5： 图片分割会导致OOM吗？
6： OCR文本训练如何进行
7： 图文识别的API是怎样的？

3.1图像识别核心步骤-灰度化

3.2图像识别核心步骤-二值化

3.3图像识别核心步骤-轮廓检测

所有连续的闭包用矩形框起来

3.4图像识别核心步骤-膨胀

3.5图像识别核心步骤-轮廓筛选

3.6文字识别

OCR文字样本→记忆文本→直文字识别

总结

图片上传怎么做？

不能说，接口怎么实现，我就怎么调用，虽然我也是这么做的

要明白：

1：明白什么是Http，从而知道http如何上传图片
2：使用okhttp，retrofit怎么是实现这个过程

资源分享

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网上学习 Android的资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。希望这份系统化的技术体系对大家有一个方向参考。

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2020年虽然路途坎坷，都在说Android要没落，但是，不要慌，做自己的计划，学自己的习，竞争无处不在，每个行业都是如此。相信自己，没有做不到的，只有想不到的。祝大家2021年万事大吉。

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来源： https://blog.csdn.net/fjfdhduuffududu/article/details/115786803