元旦回家，看到我妈每天都量血压并且会用一个小本子记下来，和我妈谈到要不要给她买一个可以上传血压记录的血压计，她问是不是很贵，最后买了一个可以蓝牙连接并上传数据的血压计。过后脑子就在想是不是可以做一个 Demo 来拍下每次量血压的照片，然后自动识别记录血压、脉搏，这样就不用纸本子手写记录了。
于是元旦期间就把这个 Demo 撸了出来,算是非常有意思的一次编码。 Demo 下载传送门。
需求整理
- 对血压计拍照后能够自动识别出血压、脉搏
- 用户可以修改识别后的血压、脉搏
- 提供日、周维度的血压、脉搏变化曲线
- 可以本地导出血压、脉搏的历史数据(CSV 格式)
关键问题
这个 Demo 的关键在于如何识别照片中的血压，分别尝试了 OCR、ChatGPT 、 OCR + ChatGPT 以及一众国内的大模型之后，我特意在 V2EX 上发了个主题,得到了一些非常友善的回复。猜猜为什么我要这样做，哈哈！
经过一些小小的尝试之后，发现市面上的 OCR 云服务对这类场景的支持度都还差距不大，只是返回结果非常繁杂不好提取。于是，最终的决定采用： OCR 识别血压图片 + ChatGPT 提取结果的方式。当然不嫌麻烦也可以用正则提取结果替换掉 ChatGPT。
- OCR：用的百度 OCR 服务免费的开发者额度。
- ChatGPT API: OpenAI 官方的价格比较贵，我用的是一个中转服务。比较便宜！
编码
Android
多年之前撸过《第一行代码：Android》，已经忘的差不多了，基本属于未入门的水平。好在借助强大的 ChatGPT 和 Google 还是能够做做 Demo 的。
除了 Android 自带的常用组件外，以下是一些额外用到的工具：
- OkHttp:网络请求工具
- Room: 本地数据持久化 SQLite ORM, Google 出的
- mpandroidchart：画曲线
由于熟练度的问题，这部分确实花了我两天多的时间 ！！！
后端
需要后端的功能包括：
- 上传图片至 OCR 服务，获取图片识别结果。
- 将图片识别结果 post 给 ChatGPT API，要求其返回血压、脉搏数据，然后返回给客户端。
鉴于功能实在足够简单，我用了 Golang, 并用了 Echo 作为 Web 框架。代码托管在 Gitlab 上， CI/CD 部署到我在 Vultr 的 K8S 集群上。后端 API 域名是我开发 side project 经常用的二级子域名。 Gitlab CI/CD 以及 K8S、后端 API 域名这些都是之前的沉淀。
后端的编码、部署一套流程下来花了几个小时也就都搞定了。
效果
拍照识别的成功率并不高，但是感觉暂时够用了（暂时没有那么多时间去调试了）。
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拍照识别
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分析曲线
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设置：开启本地持久化储存以及数据导出
上架
Landing Web Page
介绍页使用了 Github 上开源的一个模版 Mobile-app-landingpage-template，然后将其部署在 Netlify 上。Netlify 会提供一个随机分配的域名以及免费的 Let’s Encrypt 证书。非常的棒！
ProductHunt
为了体验 ProductHunt 的发布功能，我在 ProductHunt 上做了 post。 链接。
推广
因此还是个玩具暂时没有做推广，等到第二个版本的时候再尝试一下 V2ex 以及小红书。
其它
直接下载安装包:为了方便在网页上直接下载 apk 包安装，我使用了 mediafire 。免费！这样就可以直接在 Landing Page 页面上直接点击下载了。
隐私协议：在 Web Landing Page 和 Google Play 应用上架的时候都会用到。我使用了 freeprivacypolicy 这个网站工具，只需要做一些选项就可以生成一份协议。比如为 CaptureHealth 生成的。
接下来
这个 Demo 暂时应该暂时不会做大的更新了，但希望之后有时间了可以做的一些事情
- 识别成功不稳定，这是核心功能，继续改进。
- UI 太丑、用户体验太差了，需要改进。
- 增加一些之前减肥过程中想要的一些功能。
- 完成 Google Play 上架。
回过头来看，也不禁感叹海外开发者和国内开发者在 launch 产品的难易程度简直天差地别。