作者:唯鹿


与作者沟通发现了一些注意事项:本篇文章demo中做了扫描结果正则校验,所以在运行demo时,要保证扫描的数字为手机号(如果需要扫描其他类型数字,记得修改代码);此外,扫描框可以手动调整大小,越小越容易扫描。


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

1. 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。



2. 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。


3. 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();
    //训练数据路径
    String path = ""; 
    tessBaseAPI.setDebug(true);
    //eng为识别语言
    tessBaseAPI.init(path, "eng"); 
    // 识别白名单
    tessBaseAPI.setVariable(
        TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST, 
        "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"); 
    // 识别黑名单
    tessBaseAPI.setVariable(
        TessBaseAPI.VAR_CHAR_BLACKLIST, 
            "!@#$%^&*()_+=-[]}{;:'\"\\|~`,./<>?"); 
    //设置识别模式
    tessBaseAPI.setPageSegMode(
        TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO_OSD);
    //设置需要识别图片的bitmap
    tessBaseAPI.setImage(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:


android ocr识别手机 android ocr识别数字_正则


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)



android ocr识别手机 android ocr识别数字_正则_02


android ocr识别手机 android ocr识别数字_android ocr识别手机_03

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):



android ocr识别手机 android ocr识别数字_github_04


android ocr识别手机 android ocr识别数字_数据_05



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。