一个很糙的字母手势识别方案

最近需要一个字母手势识别功能，字母 C 的识别，因为 C 简单又饱满。可是在网上也没找到什么特别好的库，倒是看了不少关于GestureDetector的介绍，单击双击滑动滚动，上上下下、左左右右、BABA的。

不过还是不知道怎么识别字母手势哈，可能最近脑子不灵光了。脑子不灵光，挖坟还是挺在行的 -- 给我挖到一个「2008」年歪果仁写的不是那么精准的方案，整理并分享之。

远古的气息~

咱们继续。

总结了下这个「糙」方案的整体思想，很简单：先存储后识别。这个思路留意下，后面文章会再提到。

存储- 预先准备工作：

1、预先将用户手势分为4个方向，上(U)下(D)左(L)右(R)，并实现上下左右监听的功能。

2、“一次按下 + 中间滑动 + 一次抬起“ = 一次手势 = 一次识别。抬起时会有「手势结束」事件，并返回此次形成的手势字符串。

3、收集数据：基于1，2，一笔划写出一个字母，然后记录其手势字符串，比如"C"就是“LDR”。并以HashMap键值对的方式存储使用：mLetters.put("LDR", "C")。

识别- 正式使用：你想要C，那就将返回的手势字符串和事先存储在 HashMap中的键值对作遍历对比。

经过试验，C的识别率挺高的。这也满足了我的需求。同时，I、J、L、N

M、W、O等正常顺序一笔完成的也很高。

至于其他字母，由于有的大写字母实在一笔划都无法完成，比如A，B等，原贴作者MrSnowflake对此类用了小写的方式识别。但这也失去了「字母手势识别」的意义。故此不推荐。

但是，这份代码里，可以学习的有两点：

1、方便的上下左右手势判断，已经集成到一个手势类 SnowGesture 中。简单集成即可实现上下左右的手势监听。

2、简单识别思路：事先存储然后对比识别。即使目前 4 个方向、一个笔画的实现很糙，那如果是 8 个方向并且可以多笔画呢？这个方向是正确的，之后更精准的方案，本质也是这个思路。另一个我能想到的完全不同的思路是：OCR识别。