Android 识别身份证号码(图片识别)

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

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接下来我们一个个介绍(Demo我会放在最下面)

1.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。

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2.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:

compile 'com.rmtheis:tess-two:6.0.0'

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

    //训练数据路径,tessdata
    static final String TESSBASE_PATH = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/";
    //识别语言英文
    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) {
        //把图片转为Bitmap
        Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(url);
        //创建Tess
        final TessBaseAPI baseApi = new TessBaseAPI();
        //下面这一块代码为裁取身份证号码区域(否则识别乱码,不准确)
        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);
        //这个只是我将裁取的号码区展示在了一个ImageView上,这个可以没有
        iv_number.setImageBitmap(bit_hm);
        //初始化OCR的训练数据路径与语言
        baseApi.init(TESSBASE_PATH, DEFAULT_LANGUAGE);
        //设置识别模式
        baseApi.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_SINGLE_LINE);
        //设置要识别的图片
        baseApi.setImage(bit_hm);
        //设置字典白名单
        baseApi.setVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789Xx");
        //把识别内容设置到EditText里
        tv_result.setText(baseApi.getUTF8Text());
        //收尾
        baseApi.clear();
        baseApi.end();
    }

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,否则裁取号码会不正确

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上一张结果图

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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。

    /**
     * 摄像头数据回调
     * @param data
     * @param camera
     */
    @Override
    public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) {
        camera.addCallbackBuffer(data);
        //将byte数组转为Bitmap
        ByteArrayOutputStream baos;
        byte[] rawImage;
        Bitmap bitmap;
        Camera.Size previewSize = camera.getParameters().getPreviewSize();//获取尺寸,格式转换的时候要用到
        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);// 80--JPG图片的质量[0-100],100最高
        rawImage = baos.toByteArray();
        //将rawImage转换成bitmap
        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 {
            //裁取图片中央身份证区域
            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));
            //截取身份证号码区域
            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);
           // 识别
            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);
        //设置识别模式
        baseApi.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_SINGLE_LINE);
        //设置要识别的图片
        baseApi.setImage(bm);
        baseApi.setVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789Xx");
        Log.e(TAG, "localre: "+ baseApi.getUTF8Text());
        content = baseApi.getUTF8Text();
        baseApi.clear();
        baseApi.end();
        return content;
    }

Paste_Image.png
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,喜欢的话点个喜欢或者给个Start吧,出于隐私,就把人家的信息打码, 不过识别出来准确度是100%

GitHub直达:https://github.com/bertsir/IDCardRecognition

2019.10.21 提示:全面屏手机需要调整裁切参数,否则实时识别无效!!!

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