Android 識別身份證號碼（圖片識別）

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，不保障何時就用不了了，本地識別基於tess_two，位置對的話識別準確率達到90%以上。

詳細

代碼下載：http://www.demodashi.com/demo/11963.html

 

前些天下午沒什麼事，朋友有個需求，說要識別身份證上面的身份證號碼，恰好閒着，就幫他解決了一下，不說多完美，可是至少算是解決需求了，好了，閒話少說。

先來看一下個人DEMO吧

接下來咱們一個個介紹

 

1、聯網識別

也是從別人的Demo裏截出來的，其實也是用的別人的一個在線接口，可是我看了看應該算「非正常調用」（這個意思你們本身理解吧）。下面分析一下這個方法的優劣點吧。

優勢：速度極快，上傳照片，會返回身份證上全部信息，包括姓名 地址 出生等等

缺點：「非正常」調用就有必定的不可靠性，若是哪天人家關了或者改了這個接口，就比較尷尬了，固然你能夠選擇購買人家的正式版。

2、本地識別

基於Tess_two作的識別，這個你們可放心使用。先看一下大概怎麼使用吧！

 

首先引用：

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

 

而後使用，其實使用起來很簡單，可是要注意幾點

 

1.要在SD卡有他的識別庫，這個庫你能夠理解爲一個字典，這個字典能夠本身訓練，由於我是用的別人訓練好的（只包含英文和數字），因此就不說怎麼訓練了，百度一下會有不少。

2.須要注意的是，放他字典的路徑文件夾名必須爲「tessdata」，不然報錯

好了，準備工做作好了，接下來介紹怎麼使用，我直接貼核心代碼，代碼有註釋，看不懂的留言或者私信我

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//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（固然大家也能夠傳Bitmap）       * @param url       */      private  void  localre(String url) {          //把圖片轉爲Bitmap          Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile(url);          //建立Tess          final  TessBaseAPI baseApi = new  TessBaseAPI();          //下面這一塊代碼爲裁取身份證號碼區域（不然識別亂碼，不許確）          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現在了一個ImageView上，這個能夠沒有          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裏          tv_result.setText(baseApi.getUTF8Text());          //收尾          baseApi.clear();          baseApi.end();      }

OK,就這麼簡單，圖片清晰切裁取區域正確的狀況下，準確度幾乎100%；

給你們舉個身份證照片的例子吧，不然裁取號碼會不

 

上一張結果圖

實時識別

 

其實就是本地識別的拓展版，把攝像頭的數據轉爲Bitmap,去識別，仍是貼核心代碼吧，看不懂的本身下Demo研究。

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/**       * 攝像頭數據回調       * @param data       * @param camera       */      @Override      public  void  onPreviewFrame( byte [] data, Camera camera) {          camera.addCallbackBuffer(data);          //將byte數組轉爲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;      }

3、源碼包截圖

4、其餘

Ok，就這樣吧！核心也就這些東西，有問題的能夠留言或私信，有好的解決辦法也能夠交流，，出於隱私，就把人家的信息打碼， 不過識別出來準確度是100%。

 

 

 

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