1.准备工作
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2.实现细节
1.首先是tess-two的用法。
app下的build.gradle的配置如下
android {
defaultConfig {
....
ndk {
abiFilters 'armeabi' //自行选择添加
}
}
}
dependencies {
compile 'com.rmtheis:tess-two:8.0.0'
}识别方法：
public String detectText(Bitmap bitmap) {
TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
String path = ""; //训练数据路径
tessBaseAPI.setDebug(true);
tessBaseAPI.init(path, "eng"); //eng为识别语言
tessBaseAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_WHITELIST, "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"); // 识别白名单
tessBaseAPI.setVariable(TessBaseAPI.VAR_CHAR_BLACKLIST, "!@#$%^&*()_+=-[]}{;:'\"\\|~`,./<>?"); // 识别黑名单
tessBaseAPI.setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO_OSD);//设置识别模式
tessBaseAPI.setImage(bitmap); //设置需要识别图片的bitmap
String inspection = tessBaseAPI.getHOCRText(0);
tessBaseAPI.end();
return inspection ;
}训练数据可以在tessdata下载，里面包含各种语言。当然你自己也可以训练它，有兴趣的可以学习一下相关内容。
2.从tess-two的用法可以知道，我们最终需要的是识别图片的Bitmap。在扫码项目中我们找到在DecodeHandler类的decode方法中，我们会得到一个PlanarYUVLuminanceSource类的实例。在使用HybridBinarizer算法解析数据源，最终采用MultiFormatReader解析图像出结果。代码大致如下：
Result rawResult = null;
MultiFormatReader mMultiFormatReade = new MultiFormatReader();
try {
PlanarYUVLuminanceSource source =
new PlanarYUVLuminanceSource(```, false);
BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));
rawResult = mMultiFormatReader.decode(bitmap, mHints);
} catch (ReaderException ignored) {
} finally {
mMultiFormatReader.reset();
}看完后懵逼了，没有Bitmap。经过一番查找，找到了在旧版的zxing中PlanarYUVLuminanceSource类有renderCroppedGreyscaleBitmap方法，不知为何去除了。。。
3.之后修改了一些相机的参数信息，适配了部分设备的预览效果。基本的页面修改了一下。这里就不赘述了。
走一波，如下效果：
可以发现除了数字以外，它将中文识别为了字母。其实问题首先是我们使用了英文的训练数据，同时白名单设置了a~z的字母。当然你也不能将字母设置为黑名单，那样只会让识别不出的字符识别为乱七八糟的数字。
这里我给出的建议是利用正则去筛选，这样你可以识别你想要的各种格式数据。我这里只是做了手机号的简单识别，大家可以举一反三去处理。
public static String getTelNum(String sParam){
if(TextUtils.isEmpty(sParam)){
return "";
}
Pattern pattern = Pattern.compile("(1|861)(3|5|7|8)\\d{9}$*");
Matcher matcher = pattern.matcher(sParam);
StringBuilder bf = new StringBuilder();
while (matcher.find()) {
bf.append(matcher.group()).append(",");
}
int len = bf.length();
if (len > 0) {
bf.deleteCharAt(len - 1);
}
return bf.toString();
}修改后如下：（同时支持多个号码）
当然本项目也保留了扫码功能（可在DecodeHandler中自己添加条码格式）：
细心的同学可以从图中看到扫描框的大小都不一样，这里我是改成了可以手动调节大小的扫描框。毕竟扫码模式下，框大一点还是比较好识别（将二维码放入框中有时就费时间）。扫数字这些文字时，框小一点会好识别。具体可以下载自行体验。
最后我将代码已经上传至Github：Tesseract-OCR-Scanner
总结
以上所述是小编给大家介绍的Android实现扫一扫识别数字功能，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对创新互联网站的支持！
