Android Studio+OpenCV 识别身份证号码---识别身份证号码

上一章使用CLion+OpenCV对身份证号码进行了检测，经过检测我们能拿到身份证号码区域的照片，现在我们对上一章拿到的图片中的数字进行识别

上一章链接：CLion+OpenCV 识别身份证号码---检测身份证号码_xxwbwm的博客-CSDN博客

环境:

Android Studio+OpenCV

下载openCV android 版本

拷贝图中文件到android 项目

库文件：libopencv_java3.so

头文件：opencv 和opencv2整个文件夹

新建android 项目将上一步的文件拷贝到如图位置：

配置CMakelist：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10.2)

project("iddect")

#设置头文件查找路径
include_directories(include)

# -L 指定库的查找路径
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -DANDROID_STL=c++_shared -L${CMAKE_SOURCE_DIR}/../jniLibs/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}")

add_library(
        native-lib
        SHARED
        native-lib.cpp)

find_library(log-lib
              log )

target_link_libraries(native-lib
                       ${log-lib}
                        jnigraphics
                       opencv_java3)

识别OCR 使用google 开源的Tess-Two

build-gradle导入依赖：

implementation 'com.rmtheis:tess-two:7.0.0'

识别模型：

可以使用我源码中的文件可以自己训练，训练模式放在下一章讲解

流程：java把身份证原图给OpenCV(C++) --->Bitmap转Mat

OpenCV检测到身份证后需要把身份证号码图片返回给java做数字识别---->Mat转Bitmap

这里只讲解一下JNI函数中的重要步骤：

转化Mat--->OpenCV检测---->转Bitmap--->java识别

JNIEXPORT jobject JNICALL
Java_com_android_vivid_iddect_ImageProcess_getIdNumber(JNIEnv *env, jclass type, jobject src,
                                                jobject config) {
    Mat src_img;
    Mat dst_img;
    //imshow("src_", src_img);
    //将bitmap转换为Mat型格式数据
    Java_org_opencv_android_Utils_nBitmapToMat2(env, type, src, (jlong) &src_img, 0);

    Mat dst;
    //无损压缩//640*400
    resize(src_img, src_img,FIX_IDCARD_SIZE);
    //imshow("dst", src_img);
    //灰度化
    cvtColor(src_img, dst, COLOR_BGR2GRAY);
    //imshow("gray", dst);

    //二值化
    threshold(dst, dst, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);
    //imshow("threshold", dst);

    //膨胀+发酵
    Mat erodeElement = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 10));
    erode(dst, dst, erodeElement);


    vector< vector > contours;
    vector rects;

    findContours(dst, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Rect rect = boundingRect(contours.at(i));
        //rectangle(dst, rect, Scalar(0, 0, 255));  // 在dst 图片上显示 rect 矩形
        if (rect.width > rect.height * 9) {
            rects.push_back(rect);
            rectangle(dst, rect, Scalar(0,255,255));
            dst_img = src_img(rect);
        }

    }



    if (rects.size() == 1) {
        Rect rect = rects.at(0);
        dst_img = src_img(rect);
    }
    else {
        int lowPoint = 0;
        Rect finalRect;
        for (int i = 0; i < rects.size(); i++)
        {
            Rect rect = rects.at(i);
            Point p = rect.tl();
            if (rect.tl().y > lowPoint) {
                lowPoint = rect.tl().y;
                finalRect = rect;
            }
        }
        rectangle(dst, finalRect, Scalar(255, 255, 0));
        dst_img = src_img(finalRect);
    }

 jobject  bitmap = createBitmap(env,dst_img,config);//将Mat格式的图片转化为bitmap(通过反射)

    end:
    src_img.release();
    dst_img.release();
    dst.release();

    return  bitmap;

    }

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