Android 识别身份证号码（图片识别）

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，不保障何时就用不了了，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

代码下载：http://www.demodashi.com/demo/11963.html

 

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，恰好闲着，就帮他解决了一下，不说多完美，可是至少算是解决需求了，好了，闲话少说。

先来看一下个人DEMO吧

接下来咱们一个个介绍

 

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，可是我看了看应该算“非正常调用”（这个意思你们本身理解吧）。下面分析一下这个方法的优劣点吧。

优势：速度极快，上传照片，会返回身份证上全部信息，包括姓名 地址 出生等等

缺点：“非正常”调用就有必定的不可靠性，若是哪天人家关了或者改了这个接口，就比较尴尬了，固然你能够选择购买人家的正式版。

2、本地识别

基于Tess_two作的识别，这个你们可放心使用。先看一下大概怎么使用吧！

 

首先引用：

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

 

而后使用，其实使用起来很简单，可是要注意几点

 

1.要在SD卡有他的识别库，这个库你能够理解为一个字典，这个字典能够本身训练，由于我是用的别人训练好的（只包含英文和数字），因此就不说怎么训练了，百度一下会有不少。

2.须要注意的是，放他字典的路径文件夹名必须为“tessdata”，不然报错

好了，准备工做作好了，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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//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（固然大家也能够传Bitmap）       * @param url       */      private  void  localre(String url) {          //把图片转为Bitmap          Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(url);          //建立Tess          final  TessBaseAPI baseApi = new  TessBaseAPI();          //下面这一块代码为裁取身份证号码区域（不然识别乱码，不许确）          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现在了一个ImageView上，这个能够没有          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状况下，准确度几乎100%；

给你们举个身份证照片的例子吧，不然裁取号码会不

 

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，仍是贴核心代码吧，看不懂的本身下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);          //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;      }

3、源码包截图

4、其余

Ok，就这样吧！核心也就这些东西，有问题的能够留言或私信，有好的解决办法也能够交流，，出于隐私，就把人家的信息打码， 不过识别出来准确度是100%。

 

 

 

代码下载：http://www.demodashi.com/demo/11963.html