Android OCR数字识别

由于工作需要，需要对快递单上的手机号码进行快速扫描识别。查询各种OCR识别方式后还是决定采用Android+Tesseract进行识别。

今天开始记录开发过程。首先是开发环境的配置。

我的Android Studio 版本是最新的4.0。

1：环境搭建,新建项目，采用JAVA编程。

项目建成后开始部署OCR识别包。

首先需要下载OCR识别包。但由于该识别包内包含了英文所以对于识别数字来说有点厚重冗余。所以在在网上搜索后得到了一个只包含数字的OCR识别包。资源会上传到资源中。

在APP目录下新建资源包assets 右键在项目下选择NEW 在选择Folder然后选择Assets Folder .将OCR识别文件复制到该资源目录下。存放到该目录下的原因是需要将OCR识别包拷贝到手机的SD卡下。方便以后进行OCR识别。

OCR识别包部署完成。

2：开始配置OCR的导入。

在配置文件builder.gradle中导入google的识别包。

我使用的是9.1目前是最新版。可以根据需要来下载最新版本。识别包导入后可以进行正常开发了。

二开始布局开发及基本的自定义相机应用。

1：在布局之前先在配置文件 AndroidManifest.xml 中申请权限。

SD卡的读写权限。

相机的使用权限。

其他权限可以根据应用的情况来进行申请。

判断并申请权限。

import android.Manifest;
import android.app.Activity;
import android.content.Context;
import android.content.pm.PackageManager;
import android.widget.Toast;import androidx.core.app.ActivityCompat;public class permission {//申请权限public void permission(Context context, Activity activity) {//判断权限。如果没有SD卡的写权限，没有相机的权限则开始申请权限。if (ActivityCompat.checkSelfPermission(context, Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED &&ActivityCompat.checkSelfPermission(context, Manifest.permission.CAMERA) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {//没有权限开始进行申请。if (ActivityCompat.shouldShowRequestPermissionRationale(activity, Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE) &&ActivityCompat.shouldShowRequestPermissionRationale(activity, Manifest.permission.CAMERA)) {//开始提示信息Toast.makeText(context, "请先申请权限再进行操作。", Toast.LENGTH_SHORT).show();} else {ActivityCompat.requestPermissions(activity, new String[]{Manifest.permission.CAMERA,Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE, Manifest.permission.CALL_PHONE},1);}}}
}

权限申请后开始在主程序中调用该方法进行权限申请。

开始自定义相机开发。

这里只说相机开发的注意点，以及相机的蒙版开发过程中遇到的坑和解决办法。

1：相机开发。

我这里用的是 android.hardware.Camera 进行的自定义相机的开发。这种架构以及属于淘汰阶段。但也可以正常使用。

相机在预览过程中如果需要得到Bitmap 的话一定要先进行数据流的转换因为Camera默认的格式是YuvImage格式所以需要在重写预览的事件。也就是 camera.setPreviewCallback(new Camera.PreviewCallback()) 重写这个事件。在此事件中有data参数。该参数是相机预览中的数据流。通过转换可以得到Bitmap从而可以进行图片的裁剪。

2：相机的蒙版。

相机蒙版开发中由于资料较少，所以研究了比较长的时间。在这里记录一下可以让后来的人或者自己以后少走弯路。

新建java class 继承 view .

蒙版的建立其实就是画笔的定义。也就是层。

在画布Canvas 固定的情况下我们可以定义不同的Paint 来进行绘画。从而可以达到蒙版的效果。

首先定义第一个Paint .这个用来绘画蒙版的底层。在这一层中一定要采用混合图像模式。这样才会形成中间亮四周黑的效果。

也就是：

//设置 抗锯齿
paint.setAntiAlias(true);
//设置 抖动
paint.setDither(true);
//设置混合图像为清除模式。
paint.setXfermode(new PorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.CLEAR));

在这里采用清除模式可以将制定的区域进行清除。

最为重要的是如果想得到这个效果一定要重写 Canvas的onDraw事件。

定义第二个paint 重要是用来绘制边框。

定义第三个paint 可以用来绘制四角的短线。最终效果如下：

这样也就形成了最终的蒙版。

数字识别

在UI设计完成并可以对生成的Bitmap进行裁剪后我们可以调用OCR来进行图片的识别。

由于是实时进行图片的识别。所以最好重新建立一个线程。在单独的线程中进行操作。

这样就可以实时进行图片的识别。

//将识别文件拷贝到SD卡中。目前我这里是不管文件在不在都进行拷贝。
private void ocrfilecopy() {//在SD卡中创建存放识别库的目录。该目录名必须是tessdata 这个文件名是在API使用中规定了的。//定义tessdata目录在SD 卡的路径。String Chisim_dir = Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/tessdata";//定义识别文件的绝对路径和文件名。chi_sim.traineddata 识别文件名。String orc_filename = Chisim_dir + "/chi_sim.traineddata";Log.i("path", Chisim_dir);//检查是否存在此目录。如果存在则不创建，否则则创建目录。File dirfile = new File(Chisim_dir);if (dirfile.exists() == false) {//目录不存在。则创建。dirfile.mkdir();Log.i("提示信息", "目录已创建。");}//目录创建完成后将OCR识别文件CHI_SIM拷贝到该目录下。//判断识别文件Chi_sim.traineddata是否存在。File ocrfile = new File(orc_filename);//不管识别文件是否存在先删除在创建。ocrfile.delete();//开始创建文件。//首先文件是存放在资源文件夹assets下的。所以要先获取资源；AssetManager assetManager;assetManager = getAssets();//开始读取识别文件并开始复制。输入。InputStream inputStream;//开始写入文件。输出。OutputStream outputStream;try {//将识别文件读入到输入流中。inputStream = assetManager.open("chi_sim.traineddata");//创建目标文件。outputStream = new FileOutputStream(orc_filename);//开始复制，每次复制1024k的字节。byte[] buff = new byte[1024];//开始循环写入。int ll_count;while ((ll_count = inputStream.read(buff)) != -1) {outputStream.write(buff, 0, ll_count);}//释放资源outputStream.flush();outputStream.close();inputStream.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}
}//开始识别图片中的数字。
private String disocrnumber(Bitmap bitmap) {String number = null;//定义使用的字符集。String orctype = "chi_sim";//实例化  ocr  APITessBaseAPI tessbaseapi = new TessBaseAPI();//开始初始化 指定识别所用的资源位置。在SD卡中的位置。tessbaseapi.init(Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath(), orctype);//初始化后开始识别图片。设置需要识别的图片。tessbaseapi.setImage(bitmap);//得到识别内容number = tessbaseapi.getUTF8Text();Log.i("fasdasdfsdafasd", "number=" + number);return number;
}

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