Android OpenCV 身份证识别实战

1.识别流程

手机获取身份证图片
计算机图片身份证号码所在的区
- 需要用到OpenCV，进行图像处理
OCR文本训练
记忆样本移植
图像文字识别
- 使用Tesseract-OCR文字

所以身份证别的关键：找到身份证号所在的区域、获取号码图片

2.图片预处理

图片无损压缩

#define DEFAULT_CARD_WIDTH 640
#define DEFAULT_CARD_HEIGHT 400
#define  FIX_CARD_SIZE Size(DEFAULT_CARD_WIDTH,DEFAULT_CARD_HEIGHT)Mat dst;
/*图片无损压缩*/
resize(src_img,src_img,FIX_CARD_SIZE);

图片灰度化，图片的降噪处理：去除噪色提高比对效率
- 图片压缩，加快图片扫描的速度
- 图片提取灰度颜色分量，加快图片比对的效率 035911公式
```
cvtColor(src_img, dst, COLOR_BGR2GRAY);
```
灰度图片二值化：过滤掉颜色浅的区域，留下关键信息
```
threshold(dst, dst, 150, 255, 0);
```

图像膨胀：膨胀成一个块区域便于轮廓检测

Mat erodeElement = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 10));

轮廓检测

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

图片分割

rectangle(src_img, finalRect, Scalar(255, 255, 0));

提取身份证核心区域
```
Mat dst_img = src_img(finalRect);
```

3.Android openCV集成

3.1.将OpenCV头文件放置在main/cpp路径下面

3.2.配置CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.18.1)project("msopencv")
#引入头文件
include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/include)
#编译源文件
file(GLOB all_file  *.cpp *.c)add_library(msopencvSHARED${all_file})add_library( lib_opencv SHARED IMPORTED)
set_target_properties(lib_opencv PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../jniLibs/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}/libopencv_java3.so)find_library( log-liblog)target_link_libraries( # Specifies the target library.msopencvjnigraphicsandroidlib_opencv${log-lib})

3.3.通过native方法获取图片核心区域

/*** 获取图片身份证号核心区域*/
extern "C"
JNIEXPORT jobject JNICALL
Java_com_meishe_msopencv_ImageProcess_getIdNumber(JNIEnv *env, jclass clazz, 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, clazz, 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, 150, 255, CV_THRESH_BINARY);//imshow("threshold", dst);/*膨胀*/Mat erodeElement = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 10));erode(dst, dst, erodeElement);//imshow("erode", dst);/*轮廓检测 arraylist*/vector< vector<Point> > contours;vector<Rect> 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);}}// imshow("轮廓检测", dst);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));//imshow("contours", dst);dst_img = src_img(finalRect);}/*身份证核心区域生成bitmap*/jobject  bitmap = createBitmap(env,dst_img,config);src_img.release();dst_img.release();dst.release();return  bitmap;}

拿到图片核心区域，返回bigtmap

3.4.通过OCR识别图片上的身份证号信息

3.4.1初始化TessBaseAPI

 mSubscribe = Observable.just(1).observeOn(Schedulers.io()).subscribe(new Consumer<Integer>() {@Overridepublic void accept(Integer integer) throws Exception {Log.e("lpf","----doInBackground---");mTessBaseAPI = new TessBaseAPI();try {InputStream is = null;is = getAssets().open(mLanguage + ".traineddata");File file = new File(PathUtils.getTessDir()+File.separator + mLanguage + ".traineddata");if (!file.exists()) {file.getParentFile().mkdirs();FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);byte[] buffer = new byte[2048];int len;while ((len = is.read(buffer)) != -1) {fos.write(buffer, 0, len);}fos.close();}is.close();PathUtils.getTessDir();mTessBaseAPI.init(PathUtils.getRootDir(), mLanguage);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();Log.e("lpf","----copy error:"+e.getMessage());}}
});

3.4.2识别图片上的号码

mTessBaseAPI.setImage(mResultImage);
mTvCardNumberView.setText(mTessBaseAPI.getUTF8Text());

总结：这样就通过OpenCV将身份证号识别出来了，其中traineddata数据是训练的结果，文案训练请查看

身份证号训练教程

源码地址

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3.4.1初始化TessBaseAPI

3.4.2识别图片上的号码

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