Android(安卓)ORC文字识别之识别身份证号等（附源码）
16lz
2021-01-25
项目地址
https://github.com/979451341/OrcTest
我们说说实现这个项目已实现的功能，能够截图手机界面的某一块，将这个某一块图片的Bitmap传给tess-two的代码来获取扫描结果
我这里在贴出tess-two这个专为Android而创建的文字识别框架的地址
https://github.com/rmtheis/tess-two
接下来我就说我如何一步一步的实现项目
https://github.com/979451341/OrcTest
我们说说实现这个项目已实现的功能，能够截图手机界面的某一块，将这个某一块图片的Bitmap传给tess-two的代码来获取扫描结果
我这里在贴出tess-two这个专为Android而创建的文字识别框架的地址
https://github.com/rmtheis/tess-two
接下来我就说我如何一步一步的实现项目
1.实现基础界面，我这里贴出已完成的界面
这样是为了模仿扫描二维码的界面，因为扫描身份证号码或者是手机号那样长条的数字，就将扫描区域也做成长条状，这个扫描区域是有意义的，因为到时候截图会只将扫描区域里的图片信息拿去扫描，这也是为了提高扫描速度和精度。
首先要实现这个界面，我们需要画出四个灰色长方体的位置大小，上下左右。
left是扫描区域左边离手机屏幕左边的距离是手机屏幕宽度的1/10，right就是扫描区域右边离手机屏幕左边的距离是手机屏幕宽度的9/10，top是扫描区域顶部离手机屏幕顶部的距离是手机屏幕宽度的1/3，bottom是扫描区域底部离手机屏幕顶部的距离是手机屏幕宽度的4/9
WindowManager manager = (WindowManager) context.getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE); Display display = manager.getDefaultDisplay(); PMwidth = display.getWidth(); PMheight = display.getHeight(); left = PMwidth/10; top = PMheight/3; right = PMwidth*9/10; bottom = PMheight*4/9; mFrameRect = new Rect(left,top,right,bottom);画画
@Override public void onDraw(Canvas canvas) { int width = PMwidth; int height = PMheight; Rect frame = mFrameRect; // 绘制焦点框外边的暗色背景 mPaint.setColor(mMaskColor); canvas.drawRect(0, 0, width, frame.top, mPaint); canvas.drawRect(0, frame.top, frame.left, frame.bottom + 1, mPaint); canvas.drawRect(frame.right + 1, frame.top, width, frame.bottom + 1, mPaint); canvas.drawRect(0, frame.bottom + 1, width, height, mPaint); }还没有完，还有布局文件放SurfaceView和按钮，还有刚才做的自定义View
2.显示Camera预览和Camera拍摄
这里SurfaceView如何显示Camera我不多说，只说如何把Camera预览变清晰，这里是通过循环自动对焦来完成。
设置自动对焦接口
mCamera.autoFocus(autoFocusCallback);这个接口初始化传入了Handler
autoFocusCallback.setHandler(handler,MSG_AUTOFUCS);然后这个接口实现类里，当完成自动对焦，会通过handler发送一个消息
@Override public void onAutoFocus(boolean success, Camera camera) { Log.v("zzw", "autof focus "+success); if (mAutoFocusHandler != null) { mAutoFocusHandler.sendEmptyMessageDelayed(mAutoFocusMessage,AUTO_FOCUS_INTERVAL_MS);// mAutoFocusHandler = null; } else { Log.v(TAG, "Got auto-focus callback, but no handler for it"); } }然后handler如何执行以下代码，再进行一次自动对焦，这样就完成了循环
case MSG_AUTOFUCS: cameraUtil.autoFocus(); break;然后给按钮赋予拍摄功能，拍摄的还要停止聚焦
handler.removeCallbacksAndMessages(null); cameraUtil.takePicture(TwoActivity.this,TwoActivity.this,TwoActivity.this);这个函数会被调用，data就是图片数据
@Override public void onPictureTaken(byte[] data, Camera camera) 这里要注意一件事，拍摄后Camera预览界面就会停止，因为他停止聚焦了，我们需要重新设置自动对焦，并开启预览
// 刷新相机 public void refreshCamera(){ if (surfaceHolder.getSurface() == null){ // preview surface does not exist return; } // stop preview before making changes try { mCamera.stopPreview(); } catch(Exception e){ // ignore: tried to stop a non-existent preview } // set preview size and make any resize, rotate or // reformatting changes here // start preview with new settings try { mCamera.setPreviewDisplay(surfaceHolder); mCamera.startPreview(); mCamera.autoFocus(autoFocusCallback); } catch (Exception e) { } surfaceHolder.setType(SurfaceHolder.SURFACE_TYPE_PUSH_BUFFERS); }3.处理图片数据，完成局部截图
继续在onPictureTaken函数的data数据处理
因为处理图片是耗时任务，所以开启子线程完成
这里先开启一个等待对话框
if(!mypDialog.isShowing()) mypDialog.show();然后开启子线程
if(data != null){ new Thread(new BitmapThread(bitmap,data,handler,TwoActivity.this)).start(); }将data转换为Bitmap数据
bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length);将图片旋转90度
bitmap = rotateBitmap(bitmap,90); public static Bitmap rotateBitmap(Bitmap source, float angle) { Matrix matrix = new Matrix(); matrix.postRotate(angle); return Bitmap.createBitmap(source, 0, 0, source.getWidth(), source.getHeight(), matrix, true); }切割Bitmap，将扫描区域的图片切割出来
int PMwidth = bitmap.getWidth(); // 得到图片的宽，高 int PMheight = bitmap.getHeight(); int left = PMwidth/10; int top = PMheight/3; int right = PMwidth*9/10; int bottom = PMheight*4/9; int width = right - left; int height = bottom - top; Log.v("zzw",PMheight+" "+PMwidth); bitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap, left, top, width, height, null, false);4.扫描出结果
其实tess-two框架的使用很简单，但是使用这个框架需要依靠训练文件来完成扫描，我在res目录下放了raw文件夹，里面的eng_traineddata文件就是这个用途，但是我们不能直接使用它们，我们需要将他们复制到手机存储里
下面的代码意思是在应用私有路径里创建tesseract/tessdata/eng.traineddata相关路径的文件并使用输入流将文件的数据读出来，然后使用输出流将数据传入eng.traineddata文件
public static void initTessTrainedData(Context context){ if(initiated){ return; } File appFolder = context.getFilesDir(); File folder = new File(appFolder, tessdir); if(!folder.exists()){ folder.mkdir(); } tesseractFolder = folder.getAbsolutePath(); File subfolder = new File(folder, subdir); if(!subfolder.exists()){ subfolder.mkdir(); } File file = new File(subfolder, filename); trainedDataPath = file.getAbsolutePath(); Log.d(TAG, "Trained data filepath: " + trainedDataPath); if(!file.exists()) { try { FileOutputStream fileOutputStream; byte[] bytes = readRawTrainingData(context); if (bytes == null){ return; } fileOutputStream = new FileOutputStream(file); fileOutputStream.write(bytes); fileOutputStream.close(); initiated = true; Log.d(TAG, "Prepared training data file"); } catch (FileNotFoundException e) { Log.e(TAG, "Error opening training data file\n" + e.getMessage()); } catch (IOException e) { Log.e(TAG, "Error opening training data file\n" + e.getMessage()); } } else{ initiated = true; } }好了再说说tess-two框架的使用
创建TessBaseAPI
TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();关闭测试
tessBaseAPI.setDebug(true);设置训练数据路径和识别文字是英文
tessBaseAPI.init(path, "eng"); 设置白名单
tessBaseAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST, "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789");设置黑名单
tessBaseAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_BLACKLIST, "!@#$%^&*()_+=-[]}{;:'\"\\|~`,./<>?"); 设置识别模式
tessBaseAPI.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO_OSD);传入bitmap数据
tessBaseAPI.setImage(bitmap);获取扫描结果
String inspection = tessBaseAPI.getHOCRText(0);结束TestBaseAPI的使用
tessBaseAPI.end();实现扫描身份证号码，这里是通过正则表达式来判断扫描出的结果是否有身份证号码，也就是说tess-two其实是只是扫描出Bitmap文件里面有哪些文字，然后使用正则表达式来筛选出我们需要的数据。也就是说我们通过换取正则表达式就能做到扫描手机号等，带有某种规律的数字或者字母
这是正则表达式的线上工具地址，大家可以自己试试 http://tool.oschina.net/regex/#
private static Pattern pattern = Pattern.compile("\\d{17}[\\d|x]|\\d{15}"); public static String getTelNum(String sParam){ if(TextUtils.isEmpty(sParam)){ return ""; } Matcher matcher = pattern.matcher(sParam); StringBuilder bf = new StringBuilder(); while (matcher.find()) { bf.append(matcher.group()).append(","); } int len = bf.length(); if (len > 0) { bf.deleteCharAt(len - 1); } return bf.toString(); }然后通过handler返回结果
Message message = Message.obtain(); message.what = 1; Bundle bundle = new Bundle(); bundle.putString("decode",strDecode); message.setData(bundle); message.what = TwoActivity.MSG_BITMAP; handler.sendMessage(message);取消加载框，并将局部截图的图像和扫描的结果通过DialogFragment显示出来
mypDialog.dismiss(); String strDecode = msg.getData().getString("decode","扫描失败"); if(strDecode == null ||strDecode.equals("")) strDecode = "扫描失败"; imageDialogFragment.setImage(bitmap); imageDialogFragment.setText(strDecode); imageDialogFragment.show(getFragmentManager(), "ImageDialogFragment");5.结论
其实还没有结束因为我本想做出一个能够扫描整张身份证的项目，我看一下网上有很多API都能实现这个功能，但都要钱，如果要是能够实现这个功能，并发到github，我岂不是成为大神了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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