Android 身份证号码识别 (本地,在线,实时),网络识别用的别人的接口,不保障什么时候就用不了了,本地识别基于tess_two,位置对的话识别准确率达到90%以上。
详细
前些天下午没什么事,朋友有个需求,说要识别身份证上面的身份证号码,刚好闲着,就帮他解决了一下,不说多完美,但是至少算是解决需求了,好了,闲话少说。
先来看一下我的DEMO吧
接下来我们一个个介绍
一、联网识别
也是从别人的Demo里截出来的,其实也是用的别人的一个在线接口,但是我看了看应该算“非正常调用”(这个意思大家自己理解吧)。下面分析一下这个方法的优劣点吧。
优点:速度极快,上传照片,会返回身份证上所有信息,包括姓名 地址 出生等等
缺点:“非正常”调用就有一定的不可靠性,如果哪天人家关了或者改了这个接口,就比较尴尬了,当然你可以选择购买人家的正式版。
二、本地识别
基于Tess_two做的识别,这个大家可放心使用。先看一下大概怎么使用吧!
首先引用:
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compile 'com.rmtheis:tess-two:6.0.0'
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然后使用,其实使用起来很简单,但是要注意几点
1.要在SD卡有他的识别库,这个库你可以理解为一个字典,这个字典可以自己训练,因为我是用的别人训练好的(只包含英文和数字),所以就不说怎么训练了,百度一下会有很多。
2.需要注意的是,放他字典的路径文件夹名必须为“tessdata”,否则报错
好了,准备工作做好了,接下来介绍怎么使用,我直接贴核心代码,代码有注释,看不懂的留言或者私信我
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static final String TESSBASE_PATH = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/" ;
static final String DEFAULT_LANGUAGE = "eng" ;
/**
* 传SD卡图片路径(当然你们也可以传Bitmap)
* @param url
*/
private void localre(String url) {
Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(url);
final TessBaseAPI baseApi = new TessBaseAPI();
int x, y, w, h;
x = ( int ) (bmp.getWidth() * 0.340 );
y = ( int ) (bmp.getHeight() * 0.800 );
w = ( int ) (bmp.getWidth() * 0.6 + 0 .5f);
h = ( int ) (bmp.getHeight() * 0.12 + 0 .5f);
Bitmap bit_hm = Bitmap.createBitmap(bmp, x, y, w, h);
iv_number.setImageBitmap(bit_hm);
baseApi.init(TESSBASE_PATH, DEFAULT_LANGUAGE);
baseApi.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_SINGLE_LINE);
baseApi.setImage(bit_hm);
baseApi.setVariable( "tessedit_char_whitelist" , "0123456789Xx" );
tv_result.setText(baseApi.getUTF8Text());
baseApi.clear();
baseApi.end();
}
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OK,就这么简单,图片清晰切裁取区域正确的情况下,准确度几乎100%;
给大家举个身份证照片的例子吧,否则裁取号码会不
上一张结果图
实时识别
其实就是本地识别的拓展版,把摄像头的数据转为Bitmap,去识别,还是贴核心代码吧,看不懂的自己下Demo研究。
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/**
* 摄像头数据回调
* @param data
* @param camera
*/
@Override
public void onPreviewFrame( byte [] data, Camera camera) {
camera.addCallbackBuffer(data);
ByteArrayOutputStream baos;
byte [] rawImage;
Bitmap bitmap;
Camera.Size previewSize = camera.getParameters().getPreviewSize();
BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options();
newOpts.inJustDecodeBounds = true ;
YuvImage yuvimage = new YuvImage(
data,
ImageFormat.NV21,
previewSize.width,
previewSize.height,
null );
baos = new ByteArrayOutputStream();
yuvimage.compressToJpeg( new Rect( 0 , 0 , previewSize.width, previewSize.height), 100 , baos);
rawImage = baos.toByteArray();
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(rawImage, 0 , rawImage.length, options);
if (bitmap == null ) {
Log.d( "zka" , "bitmap is nlll" );
return ;
} else {
int height = bitmap.getHeight();
int width = bitmap.getWidth();
final Bitmap bitmap1 = Bitmap.createBitmap(bitmap, width/ 2 - dip2px( 150 ),height / 2 - dip2px( 92 ), dip2px( 300 ), dip2px( 185 ));
int x, y, w, h;
x = ( int ) (bitmap1.getWidth() * 0.340 );
y = ( int ) (bitmap1.getHeight() * 0.800 );
w = ( int ) (bitmap1.getWidth() * 0.6 + 0 .5f);
h = ( int ) (bitmap1.getHeight() * 0.12 + 0 .5f);
Bitmap bit_hm = Bitmap.createBitmap(bitmap1, x, y, w, h);
if (bit_hm != null ){
String localre = localre(bit_hm);
if (localre.length() == 18 ) {
Log.e(TAG, "onPreviewFrame: " +localre );
Toast.makeText(getApplicationContext(),localre,Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
}
}
}
/**
* 识别
* @param bm
* @return
*/
private String localre(Bitmap bm) {
String content = "" ;
bm = bm.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true );
iv_result.setImageBitmap(bm);
TessBaseAPI baseApi = new TessBaseAPI();
baseApi.init(TESSBASE_PATH, DEFAULT_LANGUAGE);
baseApi.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_SINGLE_LINE);
baseApi.setImage(bm);
baseApi.setVariable( "tessedit_char_whitelist" , "0123456789Xx" );
Log.e(TAG, "localre: " + baseApi.getUTF8Text());
content = baseApi.getUTF8Text();
baseApi.clear();
baseApi.end();
return content;
}
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三、源码包截图
四、其他
Ok,就这样吧!核心也就这些东西,有问题的可以留言或私信,有好的解决办法也可以交流,,出于隐私,就把人家的信息打码, 不过识别出来准确度是100%。
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