概述
Android 身份證號碼識別 （本地，在線，實時），網絡識別用的別人的接口，不保障什么時候就用不了了，本地識別基於tess_two，位置對的話識別准確率達到90%以上。
詳細
前些天下午沒什么事，朋友有個需求，說要識別身份證上面的身份證號碼，剛好閑着，就幫他解決了一下，不說多完美，但是至少算是解決需求了，好了，閑話少說。
先來看一下我的DEMO吧
接下來我們一個個介紹
一、聯網識別
也是從別人的Demo里截出來的，其實也是用的別人的一個在線接口，但是我看了看應該算“非正常調用”（這個意思大家自己理解吧）。下面分析一下這個方法的優劣點吧。
優點：速度極快，上傳照片，會返回身份證上所有信息，包括姓名 地址 出生等等
缺點：“非正常”調用就有一定的不可靠性，如果哪天人家關了或者改了這個接口，就比較尷尬了，當然你可以選擇購買人家的正式版。
二、本地識別
基於Tess_two做的識別，這個大家可放心使用。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，其實使用起來很簡單，但是要注意幾點
1.要在SD卡有他的識別庫，這個庫你可以理解為一個字典，這個字典可以自己訓練，因為我是用的別人訓練好的（只包含英文和數字），所以就不說怎么訓練了，百度一下會有很多。
2.需要注意的是，放他字典的路徑文件夾名必須為“tessdata”，否則報錯
好了，准備工作做好了，接下來介紹怎么使用，我直接貼核心代碼，代碼有注釋，看不懂的留言或者私信我
//訓練數據路徑，tessdata
static final String TESSBASE_PATH = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/";
//識別語言英文
static final String DEFAULT_LANGUAGE = "eng";
/**
* 傳SD卡圖片路徑（當然你們也可以傳Bitmap）
* @param url
*/
private void localre(String url) {
//把圖片轉為Bitmap
Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(url);
//創建Tess
final TessBaseAPI baseApi = new TessBaseAPI();
//下面這一塊代碼為裁取身份證號碼區域（否則識別亂碼，不准確）
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);
//這個只是我將裁取的號碼區展示在了一個ImageView上，這個可以沒有
iv_number.setImageBitmap(bit_hm);
//初始化OCR的訓練數據路徑與語言
baseApi.init(TESSBASE_PATH, DEFAULT_LANGUAGE);
//設置識別模式
baseApi.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_SINGLE_LINE);
//設置要識別的圖片
baseApi.setImage(bit_hm);
//設置字典白名單
baseApi.setVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789Xx");
//把識別內容設置到EditText里
tv_result.setText(baseApi.getUTF8Text());
//收尾
baseApi.clear();
baseApi.end();
}
OK,就這么簡單，圖片清晰切裁取區域正確的情況下，准確度幾乎100%；
給大家舉個身份證照片的例子吧，否則裁取號碼會不
上一張結果圖
實時識別
其實就是本地識別的拓展版，把攝像頭的數據轉為Bitmap,去識別，還是貼核心代碼吧，看不懂的自己下Demo研究。
/**
* 攝像頭數據回調
* @param data
* @param camera
*/
@Override
public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) {
camera.addCallbackBuffer(data);
//將byte數組轉為Bitmap
ByteArrayOutputStream baos;
byte[] rawImage;
Bitmap bitmap;
Camera.Size previewSize = camera.getParameters().getPreviewSize();//獲取尺寸,格式轉換的時候要用到
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圖片的質量[0-100],100最高
rawImage = baos.toByteArray();
//將rawImage轉換成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 {
//裁取圖片中央身份證區域
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));
//截取身份證號碼區域
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);
// 識別
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();
}
}
}
}
/**
* 識別
* @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);
//設置識別模式
baseApi.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_SINGLE_LINE);
//設置要識別的圖片
baseApi.setImage(bm);
baseApi.setVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789Xx");
Log.e(TAG, "localre: "+ baseApi.getUTF8Text());
content = baseApi.getUTF8Text();
baseApi.clear();
baseApi.end();
return content;
}
三、源碼包截圖
四、其他
Ok，就這樣吧！核心也就這些東西，有問題的可以留言或私信，有好的解決辦法也可以交流，，出於隱私，就把人家的信息打碼， 不過識別出來准確度是100%。
注：本文著作權歸作者，由demo大師發表，拒絕轉載，轉載需要作者授權