安卓实现扫一扫识别数字

本文已授权微信公众号:鸿洋(hongyangAndroid)原创首发。
公司业务需求,需要做手机号码的识别。所以有了此篇文章,现在就将实现过程分享给大家。

1.准备工作

  • 首先实现识别数字等字符,我们要知道需要采用OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)来实现。而tesseract是非常不错的开源OCR工具,但是要在Android中直接使用可能要费点功夫。不过不用担心,tess-two拯救了我们。

  • 其次是扫一扫识别,那么很快联想到的就是常见的二维码扫描这类的项目。通过扫一扫实时拿到图像,来做识别。

  • 接下来在Github上找到了QrCodeScanner项目,作者通过一定的优化,使得识别的效率有所提升。那么我们用它来扫描数字,也会有效率上的提升。

2.实现细节

1.首先是tess-two的用法。

app下的build.gradle的配置如下

android {

    defaultConfig {
       ....

        ndk {
            abiFilters 'armeabi' //自行选择添加
        }
    }

}


dependencies {
    compile 'com.rmtheis:tess-two:8.0.0'
}

识别方法:

public String detectText(Bitmap bitmap) {

        TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
        String path = ""; //训练数据路径

        tessBaseAPI.setDebug(true);
        tessBaseAPI.init(path, "eng"); //eng为识别语言
        tessBaseAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST, "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"); // 识别白名单
        tessBaseAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_BLACKLIST, "!@#$%^&*()_+=-[]}{;:'\"\\|~`,./<>?"); // 识别黑名单
        tessBaseAPI.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO_OSD);//设置识别模式

        tessBaseAPI.setImage(bitmap); //设置需要识别图片的bitmap
        String inspection = tessBaseAPI.getHOCRText(0);
        tessBaseAPI.end();
        return inspection ;
    }

训练数据可以在tessdata下载,里面包含各种语言。当然你自己也可以训练它,有兴趣的可以学习一下相关内容。

2.从tess-two的用法可以知道,我们最终需要的是识别图片的Bitmap。在扫码项目中我们找到在DecodeHandler类的decode方法中,我们会得到一个PlanarYUVLuminanceSource类的实例。在使用HybridBinarizer算法解析数据源,最终采用MultiFormatReader解析图像出结果。代码大致如下:

    Result rawResult = null;
    MultiFormatReader mMultiFormatReade = new MultiFormatReader();
    try {
        PlanarYUVLuminanceSource source =
                    new PlanarYUVLuminanceSource(```, false);
        BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));
        rawResult = mMultiFormatReader.decode(bitmap, mHints);
    } catch (ReaderException ignored) {

    } finally {
        mMultiFormatReader.reset();
    }

看完后懵逼了,没有Bitmap。经过一番查找,找到了在旧版的zxing中PlanarYUVLuminanceSource类有renderCroppedGreyscaleBitmap方法,不知为何去除了。。。

3.之后修改了一些相机的参数信息,适配了部分设备的预览效果。基本的页面修改了一下。这里就不赘述了。

走一波,如下效果:

可以发现除了数字以外,它将中文识别为了字母。其实问题首先是我们使用了英文的训练数据,同时白名单设置了a~z的字母。当然你也不能将字母设置为黑名单,那样只会让识别不出的字符识别为乱七八糟的数字。

这里我给出的建议是利用正则去筛选,这样你可以识别你想要的各种格式数据。我这里只是做了手机号的简单识别,大家可以举一反三去处理。

    public static String getTelNum(String sParam){
        if(TextUtils.isEmpty(sParam)){
            return "";
        }

        Pattern pattern = Pattern.compile("(1|861)(3|5|7|8)\\d{9}$*");
        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();
    }

修改后如下:(同时支持多个号码)

当然本项目也保留了扫码功能(可在DecodeHandler中自己添加条码格式):

细心的同学可以从图中看到扫描框的大小都不一样,这里我是改成了可以手动调节大小的扫描框。毕竟扫码模式下,框大一点还是比较好识别(将二维码放入框中有时就费时间)。扫数字这些文字时,框小一点会好识别。具体可以下载自行体验。

最后我将代码已经上传至Github:Tesseract-OCR-Scanner大家多点赞点星,感谢!!

3.参考

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