Conjurer文字OCR识别

我将rmtheis的android-ocr库转为了kotlin版本并进行了以下重构：

1. 将取景框控件ViewfinderView和识别API、相机进行解耦
2. 去掉Handler和AsyncTask的写法，改为使用协程来进行异步操作
3. 将识别API封装成独立的类，方便自定义UI时直接调用
4. 增加了传入图片进行识别的功能
5. 去掉了实时预览的逻辑
6. 修复拍照后无法再自动聚焦的BUG
7. 增加了若干配置功能

目录

• 1、引用方式
• 2、内部依赖库
• 3、使用教程
• 4、注意事项
• 扩展

1、引用方式

由于jcenter删库跑路，请大家添加mavenCentral依赖

repositories {
    ...
    mavenCentral()
    ...
}

在你需要调用的module里的dependencies中加入以下依赖

implementation 'ink.lodz:conjurer:1.0.0'

2、内部依赖库

Conjurer引用了OCR的开源库，你可以确认你的项目，排除重复的引用。

    dependencies {
        api 'com.rmtheis:tess-two:9.1.0'
    }

3、使用教程

Conjurer默认为你提供了两种调用方式，一种是调起相机拍照识别，另一种是传入图片异步识别。完整的调用方式如下：

Conjurer.create()
    .setDataPath(path)//设置训练文件存储路径，不设置默认存储在应用的沙盒目录下
    .setTrainedDataFileName("xxxxx.zip")//设置训练文件，请将自己的训练文件压缩到zip里，并放在assets目录下，工程已经内置了英文和数字的训练文件
    .setLanguage(Constant.DEFAULT_LANGUAGE)//设置识别语言，不设置默认英文
    .setEngineMode(TessBaseAPI.OEM_TESSERACT_ONLY)//设置识别引擎模式，不设置默认TessBaseAPI.OEM_TESSERACT_ONLY
    .setPageSegMode(TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO_OSD)//设置页面分段模式，不设置默认TessBaseAPI.PageSegMode.PSM_AUTO_OSD
    .setBlackList("")//设置识别黑名单
    .setWhiteList("0123456789")//设置识别白名单，必须设置要识别的值，否则无法识别出想要的结果
    .addOcrResultTransformer(XXXTransformer())//添加识别结果转换器，可通过自定义的算法对识别结果进行优化，提升识别率
    .setOnConjurerListener(object :OnConjurerListener{//添加识别监听器
        override fun onInit(status: InitStatus) {}//初始化状态回调
        override fun onOcrResult(bean: OcrResultBean) {}//识别结果回调
        override fun onError(type: Int, t: Throwable, msg: String) {}//异常回调
    })
    .openCamera(getContext())//调起相机拍照识别
    //.recogAsync(getContext(), bitmap)//传入图片异步识别，除了bitmap也支持base64传入图片

• 白名单setWhiteList(XXXX)切勿设置空字符串，否则识别不出结果
• 白名单不设置时的默认值：Constant.DEFAULT_WHITELIST
• 黑名单不设置时的默认值：Constant.DEFAULT_BLACKLIST
• 训练文件用zip压缩时，请不要在最外层用文件夹包裹，避免解压错误
• 请根据实际业务需要到tessdata下载对应语言的训练包
• 如果有添加识别结果转换器addOcrResultTransformer()，相机拍照的识别结果页面会展示转换器处理过后的内容，并非原始识别内容
• 我简单实现了默认英文识别、身份证识别、中文大写数字金额识别和手机号识别的用例，具体调用方法可以参考demo

4、注意事项

目前OCR的开源库仍然存在较多的限制，若在项目中使用须注意以下情况：

1）OCR识别率较低的场景：

• 手写体文字（基本识别不出来）
• 复杂背景（例如文字的背景存在很多线条或花纹，会干扰识别）
• 文字存在高亮色差时识别率低（基本只能识别到高亮色的文字，其他文字识别不到）
• 文字颜色和背景颜色十分相近（混合在一起识别率较低）
• 同时对中文、英文、数字等多种类文字进行混合识别，例如车牌（毫无识别率可言）

2）OCR识别率较高的场景：

• 识别纯色背景和纯色印刷体文字（例如白底黑字）
• 较大较清晰的文字识别率较高
• 识别单一的文字类型，例如纯数字、纯字母、在白名单范围内的纯中文
• 通过添加识别结果转换器可以用算法（例如特定结果验证或者正则表达式）来提升识别率
• 启动相机识别时，要尽量将所要识别的内容充满识别框内，这样识别率高
• 使用图片识别时，要提前对图片进行裁剪，将要识别的区域裁剪出来后再传入，这样识别率高

扩展

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