Android 实现 Ocr手机号扫描

栏目: IOS · Android · 发布时间: 6年前

内容简介:之前做手机号扫描,更换了很多方案,过程中的笔记都在这篇文章里,有兴趣可以看看Ocr使用流程:这里把算法整理了一下,封装了一个library(含Demo),地址:

之前做手机号扫描,更换了很多方案,过程中的笔记都在这篇文章里,有兴趣可以看看

Ocr使用流程: http://blog.csdn.net/mr_sk/article/details/72877492

这里把算法整理了一下,封装了一个library(含Demo),地址: https://github.com/SiKang123/ImgTranslator

如果需要自己更改算法,可以直接改这个demo : https://github.com/SiKang123/ocrTest

这个算法主要针对下图中这种独立存在的一串手机号的识别,如果是 ” 手机号:13651761352 “

这种字符串,会直接被过滤算法过滤掉,因为在捕捉字符的过程中,会捕捉到至少14位字符,不符合手机号的11位特征,这种过滤条件,可以在Demo中自行调整

Demo截图:

图一

Android 实现 Ocr手机号扫描

图二

Android 实现 Ocr手机号扫描

图三

Android 实现 Ocr手机号扫描

图四

Android 实现 Ocr手机号扫描

图五

Android 实现 Ocr手机号扫描

图一:是扫描线没有对准手机号码,未捕捉到手机号的状态,这种状态下,每一帧都会在10-30ms之内被确定扫描线没有对准一个> 手机号而被过滤掉,不交给tess-two解析,直接放弃这一帧数据

图二:是扫描线对准了手机号,经过过滤算法后,捕捉到一个包含11位字符的蚊子块,基本确认存在手机号

图三:是 图二 状态下的识别结果

图四:是被水印干扰的手机号所得到的二值化图片

图五:是清除水印后取到的手机号区域(只适用于图五这种文字底部的干扰)

使用方法

在project 的build.gradle中添加

allprojects {
      repositories {
    ...
    maven { url 'https://jitpack.io' }
      }
    }

在module的build.gradle中添加

dependencies {
    compile 'com.github.SiKang123:ImgTranslator:lastVersion'
}

在Application中初始化

ImageTranslator.getInstance().init(ApplicationContext);

传入需要识别的图片

Bitmap bmp=需要识别的图片,在扫描识别的场景中,就是相机预览图中取出的扫描区域;
    Translator translator = new PhoneNumberTranslator();
    //开始识别
    ImageTranslator.getInstance().translate(translator, rotateToDegrees(bmp, 90), new ImageTranslator.TesseractCallback() {
      @Override
      public void onResult(String result) {
    Log.d("scantest", "扫描结果:  " + result);
      }
      @Override
      public void onFail(String reason) {
    Log.d("scantest", "解析失败:  " + reason);
      }
    });

代码提交

这种方法还可以针对 身份证扫描、邮箱扫描、银行卡号 等做相应的识别算法,如果有感兴趣的朋友愿意分享自己的算法,非常欢迎提交代码,提交代码格式如下:

以手机号识别为例,我创建了一个PhoneNumberTranslator类 假如你想实现一个邮箱扫描:

1、实现一个算法类,继承Translator,实现如下三个抽象方法

public class EmailTranslator extends Translator{
/**
* 你使用的字库名字
*/
@Override
public String initLanguage() {
    return "email";
}

/**
* @params 从相机预览图中传入的 扫描区域Bitmap
* 在这里实现你对图片中的email的过滤、捕捉等处理,然后返回捕捉到的email区域bitmap
* 如果可以断定图片中没有email,return null即可
*/
@Override
public Bitmap catchText(Bitmap bitmap) {
    return emailBitmap;
}

 /**
* 对于扫描结果的筛选
* 如果catchText() 捕捉到了email,那么这个包含email的Bitmap会交由 tess-two识别,最终的识别结果,会用正则公式来筛选需要的内容
* 比如这里返回了一个email的正则表达式,最终会将识别结果中的所有email返回,如果不需要筛选,这里return "" 即可
*/
@Override
public String filterRule() {
    return "^(\w)+(\.\w+)*@(\w)+((\.\w+)+)$";
}
}

2、提交你的字库

将你使用的字库文件提交到 https://github.com/SiKang123/tessdata ,比如这里用的是email字库,那么就将email.traineddata 文件,提交到这个地址

3、提交你的代码,我测试后,上线代码


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 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

实用语义网

实用语义网

2009-2 / 59.00元

《实用语义网RDFS与OWL高效建模(英文版)》是语义网的入门教程,详细讲述语义网的核心内容的语言,包括语义网的概念、语义建模等。语义网的发展孕育着万维网及其应用的一场革命,作为语义网核心内容的语言:RDF和OWL,逐渐得到广泛的重视和应用。 《实用语义网RDFS与OWL高效建模(英文版)》对于任何对语义网感兴趣的专业技术人员都是十分难得的参考书。一起来看看 《实用语义网》 这本书的介绍吧!

HTML 压缩/解压工具
HTML 压缩/解压工具

在线压缩/解压 HTML 代码

HTML 编码/解码
HTML 编码/解码

HTML 编码/解码

URL 编码/解码
URL 编码/解码

URL 编码/解码