小愛視覺app官方版是一款由北京小米智能科技有限公司研發的智能掃描軟件，一般被稱為掃一掃，為你提供識文字、提取表格、提取PPT、掃描轉PDF、拍照翻譯等多個功能。無需復雜的操作即可完成各種掃描，即使是新手也可以快速上手。除此之外，還可以識別多個條碼，一次即可識別。有需要的用戶不要錯過，感興趣的用戶快試試吧！

軟件特色

1、收集了很多用戶的心聲，我們的掃碼配置來了！

2、格式那么多，我就需要二維碼？條碼格式配置滿足你，選擇您想要的條碼。

3、有多個條碼？掃一掃支持一次識別10個條碼，給您在頁面標注。

4、掃碼識別過快了？掃描時間間隔幫助你找到您想要的掃碼速度。

軟件功能

1、【掃一掃】掃碼：掃描二維碼/條形碼/WiFi碼；識物：拍張照即可識別商品、汽車等

2、【識文字】拍張照，即可一鍵提取文字，支持分詞復制，也能導出成Wd，無網也能用

3、【提取表格】拍張照，即可提取紙質表格，還原為可編輯的Excel

4、 【掃文件】拍張照，即可將紙質文件生成高清PDF掃描件，還支持文檔矯正，無網也能用

5、 【掃名片】 拍張照，即可將名片內容一鍵保存至通訊錄

6、 【翻譯】拍張照，即可自動提取單詞并顯示翻譯結果

軟件優勢

1、各類圖碼：

全然盡知：商品、書籍、網址、名片、短信、快遞等圖碼，一掃知天下。

2、自創圖碼：

個性時尚：發揮想象力，創建屬于你自己的個性圖碼，感受時尚的氣息。

3、圖碼記錄：

貼身管理：圖碼按來源和類型進行分類統一管理，記錄你的七彩生活。

4、無需切換：

智能掃碼：無需切換條形碼與二維碼，自動對焦，快速識別，智能掃碼。

應用評測

添加全局掃一掃

什么時候需要掃一掃？需要提取表格、掃描文件、翻譯、識別文字的時候就需要掃一掃，所以為了方便任何時候都能快速開啟掃一掃，我們需要把掃一掃添加到控制中心，任何時候下拉就能開啟。

設置步驟：下拉進入控制中心>點擊控制中心右上角編輯圖標>從未添加開關里點擊“掃一掃”上面的+號添加>然后拖動掃一掃圖標到個人覺得最方便打開的位置。

自定義小愛視覺功能順序

小愛視覺默認功能排序是“掃名片、翻譯、掃一掃、識文字、掃文件、提取表格”，對于像我這樣的用戶，掃名片一年都用不上一次，所以我們需要根據自身需求對功能進行排序，把使用頻率最高的靠前、不常用的靠后。

設置步驟：打開小愛視覺>點擊右上角設置>點擊功能排序>按住功能上下拖動即可排序。

小愛視覺之提取表格

提取表格功能是我使用頻次最高的，基本上每天都要用到，只需對準圖片一拍、一框選，就能夠自動把表格圖片轉換成電子檔。像文章開頭所述的領導要把表格圖片制作成電子檔，手動畫表格+輸入文字最快也要幾分鐘，而用提取表格幾秒鐘完成，效率更高。

使用步驟：打開小愛視覺>選擇提取表格>拍攝圖片上的表格或者選擇相冊里的圖片>框選好表格后點擊下一步>大約等5秒鐘即可轉換完畢>點擊右下角保存為表格。

小愛視覺之生成PDF

我在工作中還經常遇到這樣的場景，需要把一份紙質文件掃描后制成PDF發給客戶。未用過小愛視覺之前，我是老實巴交的掃描、添加圖片這種傻瓜式操作。而用上MIUI13后，直接一拍完事。

使用步驟：打開小愛視覺>選擇掃文件>選擇拍多張>俯拍對準文件逐一拍攝(右下角會顯示圖片數量)>點擊右下角圖片圖標>選擇保存、保存為PDF文檔(為避免泄密，我演示用的閨女照片）。

小愛視覺之翻譯

現在大寶上三年級了，增加英語科目，作為沒讀幾年的書的我，英語確實很難。所以現在孩子不動的語句、單詞，我都是用小愛視覺里的翻譯功能來翻譯。翻譯功能支持中英互譯，支持拍照翻譯與取詞翻譯，拍照翻譯就是翻譯整篇。

使用步驟：打開小愛視覺>選擇翻譯>點擊頂部的語音選擇(默認是英文翻譯為中文)>對照需要翻譯的書或者單詞拍攝即可。

小愛視覺之識文字

對于經常寫方案的我，在網上查找資料那是家常便飯。但尷尬的是，網上的資料很多都需要付費才能復制文字，有些更夸張的直接是圖片。之前我是一邊看資料、一邊手打，效率實在太低。而用了MIUI13后，直接用手機一掃，整篇文字全部到手。另外，也可以通過傳送門長按識別文字，但是對于紙質文檔、PC電腦上的資料，用小愛視覺識文字更方便些。

使用步驟：打開小愛視覺>選擇識文字>拍攝需要提取文字的>點擊下一步>等5秒鐘左右即可識別完成>點擊底部可復制文本、朗讀、分享、存為Word文檔。

小愛視覺之掃一掃與掃名片

掃一掃大家都不陌生，基本上天天用。掃一掃功能支持掃WX二維碼，支持掃物品搜同款，支持掃植物識別花草。掃名片這個對于我來說意義不大（主要是沒人給我名片），通過掃名片功能可直接識別姓名、電話，然后直接添加聯系人。

使用步驟：打開小愛視覺>選擇掃一掃>掃微信類二維碼會自動無感>拍攝物品可直接搜同款>對照花草可識別花草名稱；掃名片對準名片直接拍就行。

包名：com.xiaomi.scanner

MD5：D5163B2B5870D3622D43BA162E75E5EF