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android ocr——身份证识别的功能实现

程序员文章站 2024-03-01 19:59:34
ocr opencv 想必做过程图像识别的同学们都对这两个词不陌生吧。 ocr (optical character recognition ,光学字符识别) 是指电子设...

ocr opencv 想必做过程图像识别的同学们都对这两个词不陌生吧。

ocr (optical character recognition ,光学字符识别) 是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上的字符,通过检测暗,亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。 这样就给我编程提供了接口,我们可以识别图片的文字了 (有些文档我们通过手机拍照的,直接生成word )身份证识别,银行卡识别等。

opencv 是什么呢

opencv的全称是:open source computer vision library。opencv是一个基于bsd许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在linux、windows和mac os操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 c 函数和少量 c++ 类构成,同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

上面是 百度百科给出的定义说白了就是给我们编程提供的类库而已

android 如果想使用ocr 

我们可以使用google 开源的项目tesseract-ocr

github 下载地址:

今天我不讲如何编译 ocr 这个东西 

主要说下,识别二维码的这个项目和tesseract-ocr 整合成一个识别身份证号码的 过程

后面我会把他们编译成类库供大家使用的

orc 识别方法已经封装成一个简单的类 ocr

package com.dynamsoft.tessocr; 
 
import android.content.context; 
import android.content.res.assetmanager; 
import android.graphics.bitmap; 
import android.os.environment; 
 
import com.googlecode.tesseract.android.tessbaseapi; 
 
import java.io.file; 
 
/** 
 * created by cyl on 2016/3/26. 
 * email:670654904@qq.com 
 * 这个类 就是调用 ocr 的接口 
 * 这个是识别过程是耗时的 操作 请放到线程 操作 
 */ 
public class ocr { 
  private tessbaseapi mtess; 
  private boolean flag; 
  private context context; 
  private assetmanager assetmanager; 
 
  public ocr() { 
    // todo auto-generated constructor stub 
 
    mtess = new tessbaseapi(); 
    string datapath = environment.getexternalstoragedirectory() + "/tesseract/"; 
    string language = "eng"; 
    //请将你的语言包放到这里 sd 的 tessseract 下的tessdata 下 
    file dir = new file(datapath + "tessdata/"); 
    if (!dir.exists()) 
      dir.mkdirs(); 
    flag = mtess.init(datapath, language); 
  } 
 
  /** 
   * 识别出来bitmap 上的文字 
   * @param bitmap 需要识别的图片 
   * @return 
   */ 
  public string getocrresult(bitmap bitmap) { 
    string result = "dismiss langues"; 
    if(flag){ 
      mtess.setimage(bitmap); 
      result = mtess.getutf8text(); 
    } 
 
    return result; 
  } 
 
  public void ondestroy() { 
    if (mtess != null) 
      mtess.end(); 
  } 
} 

方法很简单 :

创建对象,调用getocrresult方法就行了,注意这个识别过程是耗时,放到线程去操作。避免anr问题

然后我们需要把识别集成到二维码扫描里面 

下面这个对二维码扫描这个项目介绍的比较详细

下面给大家介绍一下,zxing库里面主要的类以及这些类的作用:

  • captureactivity。这个是启动activity 也就是扫描器。
  • captureactivityhandler 解码处理类,负责调用另外的线程进行解码。
  • decodethread 解码的线程。
  • com.google.zxing.client.android.camera 包,摄像头控制包。
  • viewfinderview 自定义的view,就是我们看见的拍摄时中间的框框了。

 我可以简单考虑一下  图片识别,我们需要先获取图片才能识别,当识别成功以后应该将数据返回  并反馈给用户我们已经完成了识别。

第一首先 我们如何获取图像 即 bitmap 从上面主要功能的类可以看出来。

我应该去captureactivityhandler 解码处理处理中去找,不管识别二维码还是图片,身份证啊。最终都是识别bitmap

所以我们这里可以找到相机捕捉到的图像;

decodehandler

 /* 
 * copyright (c) 2010 zxing authors 
 * 
 * licensed under the apache license, version 2.0 (the "license"); 
 * you may not use this file except in compliance with the license. 
 * you may obtain a copy of the license at 
 * 
 *   http://www.apache.org/licenses/license-2.0 
 * 
 * unless required by applicable law or agreed to in writing, software 
 * distributed under the license is distributed on an "as is" basis, 
 * without warranties or conditions of any kind, either express or implied. 
 * see the license for the specific language governing permissions and 
 * limitations under the license. 
 */ 
 
package com.sj.app.decoding; 
 
import android.graphics.bitmap; 
import android.os.bundle; 
import android.os.handler; 
import android.os.looper; 
import android.os.message; 
import android.util.log; 
 
import com.dynamsoft.tessocr.ocr; 
import com.google.zxing.binarybitmap; 
import com.google.zxing.decodehinttype; 
import com.google.zxing.multiformatreader; 
import com.google.zxing.readerexception; 
import com.google.zxing.result; 
import com.google.zxing.common.hybridbinarizer; 
import com.sj.app.camera.cameramanager; 
import com.sj.app.camera.planaryuvluminancesource; 
import com.sj.app.utils.idmatch; 
import com.sj.erweima.mipcaactivitycapture; 
import com.sj.erweima.r; 
 
import java.util.hashtable; 
import java.util.list; 
 
final class decodehandler extends handler { 
 
  private static final string tag = decodehandler.class.getsimplename(); 
 
  private final mipcaactivitycapture activity; 
  private final multiformatreader multiformatreader; 
 
  decodehandler(mipcaactivitycapture activity, 
         hashtable<decodehinttype, object> hints) { 
    multiformatreader = new multiformatreader(); 
    multiformatreader.sethints(hints); 
    this.activity = activity; 
  } 
 
  @override 
  public void handlemessage(message message) { 
    switch (message.what) { 
      case r.id.decode: 
        // log.d(tag, "got decode message"); 
        decode((byte[]) message.obj, message.arg1, message.arg2); 
        break; 
      case r.id.quit: 
        looper.mylooper().quit(); 
        break; 
    } 
  } 
 
  /** 
   * decode the data within the viewfinder rectangle, and time how long it 
   * took. for efficiency, reuse the same reader objects from one decode to 
   * the next. 
   * 
   * @param data 
   *      the yuv preview frame. 
   * @param width 
   *      the width of the preview frame. 
   * @param height 
   *      the height of the preview frame. 
   */ 
  private void decode(byte[] data, int width, int height) { 
    long start = system.currenttimemillis(); 
    result rawresult = null; 
 
    // modify here 
    byte[] rotateddata = new byte[data.length]; 
    for (int y = 0; y < height; y++) { 
      for (int x = 0; x < width; x++) 
        rotateddata[x * height + height - y - 1] = data[x + y * width]; 
    } 
    int tmp = width; // here we are swapping, that's the difference to #11 
    width = height; 
    height = tmp; 
 
    planaryuvluminancesource source = cameramanager.get() 
        .buildluminancesource(rotateddata, width, height); 
    binarybitmap bitmap = new binarybitmap(new hybridbinarizer(source)); 
    try { 
      //相机中捕捉到的 
      bitmap image = source.rendercroppedgreyscalebitmap(); 
      doorc(source); 
      rawresult = multiformatreader.decodewithstate(bitmap); 
    } catch (readerexception re) { 
      // continue 
    } finally { 
      multiformatreader.reset(); 
    } 
 
    if (rawresult != null) { 
      long end = system.currenttimemillis(); 
      log.d(tag, "found barcode (" + (end - start) + " ms):\n" 
          + rawresult.tostring()); 
      message message = message.obtain(activity.gethandler(), 
          r.id.decode_succeeded, rawresult); 
      bundle bundle = new bundle(); 
      bundle.putparcelable(decodethread.barcode_bitmap, 
          source.rendercroppedgreyscalebitmap()); 
      message.setdata(bundle); 
      // log.d(tag, "sending decode succeeded message..."); 
      message.sendtotarget(); 
    } else { 
      message message = message.obtain(activity.gethandler(), 
          r.id.decode_failed); 
      message.sendtotarget(); 
    } 
  } 
  private handler handler = new handler(){ 
    public void handlemessage(message msg) { 
      cardid cardid = (cardid) msg.obj; 
      if(cardid != null){ 
        message message = message.obtain(activity.gethandler(), 
            r.id.decode_succeeded, cardid.id); 
        bundle bundle = new bundle(); 
        bundle.putparcelable(decodethread.barcode_bitmap, 
            cardid.bitmap); 
        message.setdata(bundle); 
        // log.d(tag, "sending decode succeeded message..."); 
        message.sendtotarget(); 
      } 
    }; 
  }; 
  private void doorc(final planaryuvluminancesource source) { 
    new thread(new runnable() { 
      @override 
      public void run() { 
        bitmap bitmap = source.rendercroppedgreyscalebitmap(); 
        string id = new ocr().getocrresult(bitmap); 
        if(id != null){ 
          list<string> list = idmatch.machid(id); 
          if(list!= null && list.size()>0){ 
            string cardid = list.get(0); 
            if(cardid != null){ 
              message msg = message.obtain(); 
              cardid cardid2 = new cardid(cardid, bitmap); 
              msg.obj = cardid2; 
              handler.sendmessage(msg); 
            } 
          } 
        } 
 
      } 
    }).start(); 
  } 
  public class cardid{ 
    private string id; 
    private bitmap bitmap; 
    public cardid(string id, bitmap bitmap) { 
      super(); 
      this.id = id; 
      this.bitmap = bitmap; 
    } 
    public string getid() { 
      return id; 
    } 
    public void setid(string id) { 
      this.id = id; 
    } 
    public bitmap getbitmap() { 
      return bitmap; 
    } 
    public void setbitmap(bitmap bitmap) { 
      this.bitmap = bitmap; 
    } 
 
  } 
 
} 

当解析成功的时候就将结果通过handler 返回到ui 线程中去了,对于 扫描框我们可以响应调节。

cameramanager 这个类 控制扫描框的大小。

public rect getframingrect() { 
  point screenresolution = configmanager.getscreenresolution(); 
  if (framingrect == null) { 
   if (camera == null) { 
    return null; 
   } 
   int width = screenresolution.x * 7 / 8; 
   if (width < min_frame_width) { 
    width = min_frame_width; 
   } else if (width > max_frame_width) { 
//    width = max_frame_width; 
   } 
   int height = screenresolution.y * 3 / 4; 
   if (height < min_frame_height) { 
    height = min_frame_height; 
   } else if (height > max_frame_height) { 
    height = max_frame_height; 
   } 
   int leftoffset = (screenresolution.x - width) / 2; 
   int topoffset = (screenresolution.y - height) / 2; 
   framingrect = new rect(leftoffset, topoffset, leftoffset + width, topoffset + height); 
   log.d(tag, "calculated framing rect: " + framingrect); 
  } 
  return framingrect; 
 } 

改变这个方法就可以改变这个扫描框的大小了。

需要提示的是 如果您的手机是android 6.0以上 请查看 sd卡根目录是否存在tesseract/tessdata目录 以及下面的文件  如果没有存在说明 应用没有获取到存储权限。

原文链接:http://blog.csdn.net/tiandiyinghun/article/details/50985961

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。