ImgTranslator

基于tesseract 的OCR实时扫描工具，目前只有手机号扫描

 使用方法：

 在project 的build.gradle中添加

allprojects {
      repositories {
	...
	maven { url 'https://jitpack.io' }
      }
    }

 在module的build.gradle中添加

dependencies {
	compile 'com.github.SiKang123:ImgTranslator:lastVersion'
}

 在Application中初始化

ImageTranslator.getInstance().init(ApplicationContext);

 传入需要识别的图片

Bitmap bmp=需要识别的图片，在扫描识别的场景中，就是相机预览图中取出的扫描区域;
    Translator translator = new PhoneNumberTranslator();
    //开始识别
    ImageTranslator.getInstance().translate(translator, rotateToDegrees(bmp, 90), new ImageTranslator.TesseractCallback() {
      @Override
      public void onResult(String result) {
	Log.d("scantest", "扫描结果：  " + result);
      }
      @Override
      public void onFail(String reason) {
	Log.d("scantest", "解析失败：  " + reason);
      }
    });

 

 代码提交

这种方法还可以针对 身份证扫描、邮箱扫描、银行卡号 等做相应的识别算法，如果有感兴趣的朋友愿意分享自己的算法，非常欢迎提交代码，提交代码格式如下：

以手机号识别为例，我创建了一个PhoneNumberTranslator类 假如你想实现一个邮箱扫描：

1、实现一个算法类,继承Translator

public class EmailTranslator extends Translator{
/**
* 你使用的字库名字
*/
@Override
public String initLanguage() {
    return "email";
}

/**
* @params 从相机预览图中传入的 扫描区域Bitmap
* 在这里实现你对图片中的email的过滤、捕捉等处理，然后返回捕捉到的email区域bitmap
* 如果可以断定图片中没有email，return null即可
*/
@Override
public Bitmap catchText(Bitmap bitmap) {
    return emailBitmap;
}

 /**
* 对于扫描结果的筛选
* 如果catchText() 捕捉到了email，那么这个包含email的Bitmap会交由 tess-two识别，最终的识别结果，会用正则公式来筛选需要的内容
* 比如这里返回了一个email的正则表达式，最终会将识别结果中的所有email返回，如果不需要筛选，这里return "" 即可
*/
@Override
public String filterRule() {
    return "^(\w)+(\.\w+)*@(\w)+((\.\w+)+)$";
}
}

2、提交你的字库 将你使用的字库文件提交到 https://github.com/SiKang123/tessdata ，比如这里用的是email字库，那么就将email.traineddata 文件，提交到这个地址

3、提交你的代码，我测试后，上线代码