Android ORC文字识别之识别身份证号等（附源码）

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

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);

这是旋转Bitmap的函数

    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。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

 

博客首发地址
http://blog.csdn.net/z979451341