Android ORC文字識別之識別身份證號等（附源碼）

来源:https://www.cnblogs.com/jianpanwuzhe/archive/2018/03/06/8514789.html
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項目地址https://github.com/979451341/OrcTest我們說說實現這個項目已實現的功能，能夠截圖手機界面的某一塊，將這個某一塊圖片的Bitmap傳給tess-two的代碼來獲取掃描結果我這裡在貼出tess-two這個專為Android而創建的文字識別框架的地址https:/ ...


項目地址
https://github.com/979451341/OrcTest

我們說說實現這個項目已實現的功能，能夠截圖手機界面的某一塊，將這個某一塊圖片的Bitmap傳給tess-two的代碼來獲取掃描結果

我這裡在貼出tess-two這個專為Android而創建的文字識別框架的地址
https://github.com/rmtheis/tess-two

接下來我就說我如何一步一步的實現項目

1.實現基礎界面，我這裡貼出已完成的界面

 

這樣是為了模仿掃描二維碼的界面，因為掃描身份證號碼或者是手機號那樣長條的數字，就將掃描區域也做成長條狀，這個掃描區域是有意義的，因為到時候截圖會只將掃描區域里的圖片信息拿去掃描，這也是為了提高掃描速度和精度。

首先要實現這個界面，我們需要畫出四個灰色長方體的位置大小，上下左右。

left是掃描區域左邊離手機屏幕左邊的距離是手機屏幕寬度的1/10，right就是掃描區域右邊離手機屏幕左邊的距離是手機屏幕寬度的9/10，top是掃描區域頂部離手機屏幕頂部的距離是手機屏幕寬度的1/3，bottom是掃描區域底部離手機屏幕頂部的距離是手機屏幕寬度的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);

 

畫畫

    @Override
    public void onDraw(Canvas canvas) {
        int width = PMwidth;
        int height = PMheight;
        Rect frame = mFrameRect;

        // 繪製焦點框外邊的暗色背景
        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);

    }

 

還沒有完，還有佈局文件放SurfaceView和按鈕，還有剛纔做的自定義View

2.顯示Camera預覽和Camera拍攝


這裡SurfaceView如何顯示Camera我不多說，只說如何把Camera預覽變清晰，這裡是通過迴圈自動對焦來完成。

設置自動對焦介面

mCamera.autoFocus(autoFocusCallback);

 

這個介面初始化傳入了Handler

autoFocusCallback.setHandler(handler,MSG_AUTOFUCS);

 

然後這個介面實現類里，當完成自動對焦，會通過handler發送一個消息

    @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");
        }
    }

 

然後handler如何執行以下代碼，再進行一次自動對焦，這樣就完成了迴圈

                    case MSG_AUTOFUCS:
                        cameraUtil.autoFocus();
                        break;

 

然後給按鈕賦予拍攝功能，拍攝的還要停止聚焦

                handler.removeCallbacksAndMessages(null);
                cameraUtil.takePicture(TwoActivity.this,TwoActivity.this,TwoActivity.this);

 

這個函數會被調用，data就是圖片數據

    @Override
    public void onPictureTaken(byte[] data, Camera camera)

 

這裡要註意一件事，拍攝後Camera預覽界面就會停止，因為他停止聚焦了，我們需要重新設置自動對焦，並開啟預覽

    // 刷新相機
    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.處理圖片數據，完成局部截圖


繼續在onPictureTaken函數的data數據處理

因為處理圖片是耗時任務，所以開啟子線程完成

這裡先開啟一個等待對話框

        if(!mypDialog.isShowing())
        mypDialog.show();

 

然後開啟子線程

        if(data != null){
            new Thread(new BitmapThread(bitmap,data,handler,TwoActivity.this)).start();

        }

 

將data轉換為Bitmap數據

        bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length);

 

將圖片旋轉90度

        bitmap = rotateBitmap(bitmap,90);

這是旋轉Bitmap的函數

    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，將掃描區域的圖片切割出來

        int PMwidth = bitmap.getWidth(); // 得到圖片的寬，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.掃描出結果


其實tess-two框架的使用很簡單，但是使用這個框架需要依靠訓練文件來完成掃描，我在res目錄下放了raw文件夾，裡面的eng_traineddata文件就是這個用途，但是我們不能直接使用它們，我們需要將他們複製到手機存儲里

下麵的代碼意思是在應用私有路徑里創建tesseract/tessdata/eng.traineddata相關路徑的文件並使用輸入流將文件的數據讀出來，然後使用輸出流將數據傳入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;
        }
    }

 

好了再說說tess-two框架的使用

創建TessBaseAPI

        TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();

 

關閉測試

        tessBaseAPI.setDebug(true);

 

設置訓練數據路徑和識別文字是英文

        tessBaseAPI.init(path, "eng");

 

 設置白名單

        tessBaseAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST, "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789");

 

設置黑名單

        tessBaseAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_BLACKLIST, "!@#$%^&*()_+=-[]}{;:'\"\\|~`,./<>?");

 

設置識別模式

        tessBaseAPI.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO_OSD);

 

傳入bitmap數據

        tessBaseAPI.setImage(bitmap);

 

獲取掃描結果

        String inspection = tessBaseAPI.getHOCRText(0);

 

結束TestBaseAPI的使用

        tessBaseAPI.end();

 

實現掃描身份證號碼，這裡是通過正則表達式來判斷掃描出的結果是否有身份證號碼，也就是說tess-two其實是只是掃描出Bitmap文件裡面有哪些文字，然後使用正則表達式來篩選出我們需要的數據。也就是說我們通過換取正則表達式就能做到掃描手機號等，帶有某種規律的數字或者字母

這是正則表達式的線上工具地址，大家可以自己試試 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();
    }

 

然後通過handler返回結果

        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);

 

取消載入框，並將局部截圖的圖像和掃描的結果通過DialogFragment顯示出來

                        mypDialog.dismiss();
                        String strDecode = msg.getData().getString("decode","掃描失敗");

                        if(strDecode == null ||strDecode.equals(""))
                            strDecode = "掃描失敗";

                        imageDialogFragment.setImage(bitmap);
                        imageDialogFragment.setText(strDecode);
                        imageDialogFragment.show(getFragmentManager(), "ImageDialogFragment");

 

 

5.結論


其實還沒有結束因為我本想做出一個能夠掃描整張身份證的項目，我看一下網上有很多API都能實現這個功能，但都要錢，如果要是能夠實現這個功能，併發到github，我豈不是成為大神了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。


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