Android ORC文字識別之識別身份 證號等（附源碼）

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

我這里在貼出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，我這里貼出已完成的界面

這樣是為了模仿掃描二維碼的界面，因為掃描×××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;

    // 繪制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，還有布局文件放SurfaceView和按鈕，還有剛才做的自定義View

2.顯示Camera預覽和Camera拍攝

這里SurfaceView如何顯示Camera我不多說，只說如何把Camera預覽變清晰，這里是通過循環自動對焦來完成。

設置自動對焦接口

mCamera.autoFocus(autoFocusCallback);

這個接口初始化傳入了Handler

autoFocusCallback.setHandler(handler,MSG_AUTOFUCS);

然后這個接口實現類里，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");
}
}

然后handler如何執行以下代碼，再進行一次自動對焦，這樣就完成了循環

                case MSG_AUTOFUCS:
                    cameraUtil.autoFocus();
                    break;

然后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) 

這里要注意一件事，拍攝后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，并開啟預覽

// 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

這里先開啟一個等待對話框

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

然后開啟子線程

    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，里面的eng_traineddata文件就是這個用途，但是我們不能直接使用它們，我們需要將他們復制到手機存儲里

下面的代碼意思是在應用私有路徑里創建tesseract/tessdata/eng.traineddata相關路徑的文件并使用輸入流將文件的數據讀出來，然后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×××號碼，這里是通過正則表達式來判斷掃描出的結果是否有×××號碼，也就是說tess-two其實是只是掃描出Bitmap文件里面有哪些文字，然后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();
}

然后通過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);

取消加載框，并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×××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，并發到github，我豈不是成為大神了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

博客首發地址
http://blog.csdn.net/z979451341