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身份證掃主要需要到文字識技術(shù)（OCR）。這類技術(shù)方案經(jīng)很多了本文介紹于 CameraX + MLKit 的實(shí)現(xiàn)方式。中 CameraX 用來實(shí)現(xiàn)機(jī)的取景預(yù)覽，MLKit 用來進(jìn)行圖中的文字別。1. CameraX 實(shí)現(xiàn)相機(jī)預(yù)覽1.1 CameraX 簡介Android 自 5.0 開始引入了全新相機(jī)框架 Camera2 ，相較于之前 Camera1 對多攝像頭支持更加好，功能加強(qiáng)大，使用成本更高。此景下谷歌布了 CameraX，它基于 Camera2 封裝，大大提了 API 的易用性。我們可用很少的碼搭建出向特定場的相機(jī)應(yīng)，OCR 就是一種型的相機(jī)用場景 。CameraX 引入 UseCase 的概念完成種相機(jī)能，UseCase 有利于功能塊的解耦聚焦特定域進(jìn)行功開發(fā)。CameraX 默認(rèn)提供了幾個常的 UseCase 實(shí)現(xiàn)，能滿足大多場景下的用Preview : 提供相機(jī)取景和預(yù)ImageCapture：拍照并保存圖ImageAnalysis：處理預(yù)覽幀片本文 OCR 場景中將會使到 Preview 和 ImageAnalysis 這兩個 UseCase。Preview 幫助我們實(shí)現(xiàn)相機(jī)取景和預(yù)，ImageAnalysis 幫助我們采集的圖送入 OCR 分析。接下來讓們使用 CameraX 一步步完成相機(jī)覽功能1.2 工程引入 CameraX首先，在 Gradle 中引入 CameraX 相關(guān)庫如下implementation?"androidx.camera:camera-lifecycle:1.2.0"implementation?"androidx.camera:camera-view:1.2.0"implementation?"androidx.camera:camera-camera2:1.2.0"另外，需要使用相，所以在 AndroidManifest 中申請相機(jī)權(quán)限1.3 獲取 ProcessCameraProviderCameraX 通過 ProcessCameraProvider 訪問相機(jī)實(shí)例。名思義，ProcessCamera ?表示每個 Application Process 期間可使用相機(jī)服務(wù)所以 ProcessCameraProvider 是一個進(jìn)單例，通 getInstance 創(chuàng)建并獲取。建是一個步過程，以借助 CameraProviderFuture 異步返回//?通過?cameraProviderFuture?異步返回創(chuàng)建?ProcessCameraProvider?實(shí)例val?cameraProviderFuture?=?ProcessCameraProvider.getInstance(context)//監(jiān)聽?ProcessCameraProvider?獲取成功cameraProviderFuture.addListener(????Runnable?{????????//獲取?cameraProvider???????val?cameraProvider?=?cameraProviderFuture.get()???????...????},????ContextCompat.getMainExecutor(context)?//?Runnable?運(yùn)行?Executor)在 Runnable 中成功獲 ProcessCameraProvider 單例，接下來以用它來裝 UseCase ，實(shí)現(xiàn)相功能了。CameraX 的一個重要特征 LifecycleAware，相機(jī)可根據(jù)應(yīng)用前后臺情自動開啟關(guān)閉，降開發(fā)者的智負(fù)擔(dān)。ProcessCameraProvider 添加 UseCase 時會關(guān)聯(lián) LifecycleOwner。UseCase 根據(jù) Lifecycle 調(diào)用 onStateAttached / onStateDetatched，當(dāng)我們定義 UseCase 時，可以在這里進(jìn)一些自定前 / 后處理。1.4 添加 Preview UseCase//選擇后置鏡頭val?cameraSelector?=????CameraSelector.Builder().requireLensFacing(CameraSelector.LENS_FACING_BACK).build()//添加?Preivew?UseCase?cameraProvider.bindToLifecycle(?????lifecycleOwner,??????cameraSelector,?????preview)如上，ProcessCameraProvicer#bindToLifecycle 添加 Preview 。Preview UseCase 的創(chuàng)建非簡單，如：val?preview?=?Preview.Builder().build().ly?{????setSurfaceProvider(previewView.surfaceProvider)}創(chuàng)建 Preview 的關(guān)鍵是設(shè)置染用的 Surface，這是通過 PreviewView 獲取的。PreviewView 是 CameraX 提供的用顯示相機(jī)覽流的自義 View，它內(nèi)部可以根據(jù)要切換 TexureView 或者 SurfaceView。SurfaceView 有更好的性能，在 Android 7.0 之前無法實(shí)旋轉(zhuǎn)、透、動畫等規(guī)自定義 View 的能力，時需要使 TextureView 替代。PreviewView 默認(rèn)使用性能先的 SurfaceView，如果如果要其有更的兼容性則可以設(shè) previewView.implementationMode = PreviewView.ImplementationMode.COMPATIBLE1.5 布局 PreviewView我們可以像下這樣在 xml 中布局使用 PreviewView???????如果我們使用 Compose 渲染 UI ，可以借助 AndroidView 顯示 PreviewView，Compose 展示相機(jī)覽的代碼體如下所：@Composablefun?CameraScreen()?{????//獲取?ProcessCameraProvider????val?cameraProviderFuture?=?remember?{???????ProcessCameraProvider.getInstance(context)????}???????//?顯示預(yù)覽???AndroidView(???????modifier?=?Modifier.fillMaxSize(),????????factory?=?{?ctx?->???????????PreviewView(ctx).ly?{?????????????cameraProviderFuture.addListener({????????????????val?cameraProvider?=?cameraProviderFuture.get()?????????????????val?preview?=?//略?????????????????val?cameraSelector?=?//略????????????????????????????????cameraProvider.unbindAll()?????????????????cameraProvider.bindToLifecycle(????????????????????LocalLifecycleOwner.current,????????????????????cameraSelector,????????????????????preview?????????????????)???????????????????????},?ContextCompat.getMainExecutor(previewView.context))???????}????})????}2. MLKit 實(shí)現(xiàn)文字識別2.1 MLKit 簡介MLKit 是谷歌的面向移端開發(fā)者機(jī)器學(xué)習(xí)，幫助移應(yīng)用在離狀態(tài)下使各種端智技術(shù)，例：智能視處理：二碼掃描、字識別、臉檢測、體捕捉等自然語言理：語言別、智能復(fù)、自動譯等這些上的技術(shù)應(yīng)用變得加智能的時依然保高性能，重要的是一切都是費(fèi)的，且依賴 GMS（Google Mobile Service）。2.2 工程引入 MLKit本文我們主使用到 MLKit 的文字識功能，只要添加以依賴即可:implementation?'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0-6'text-recognition-chinese 可以識別中文字，另外也其他的 Artifact 可以識別日文文等非拉系的語言2.3 CameraX 實(shí)現(xiàn)圖像分析前我們通過 Preview 實(shí)現(xiàn)了相機(jī)預(yù)，接下來們?yōu)?CameraProvider 添加 ImageAnalysis ，它可以收相機(jī)的覽幀用于像分析和理。val?imageAnalysis?=?ImageAnalysis.Builder)????.setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST).build()????.ly????????//設(shè)置圖像分器???????setAnalyzer??????????Executors.newSingleThreadExecutor(),??????????OcrAnalyzer??result:?String?-?????????????//基于?MLKit?處理?OCR，并返回?result?????????????????????cameraProvider.bindToLifecycle????LocalLifecycleOwner.current,????cameraSelector,????preview,????imageAnalysis?//?增加?ImageAnalysis?能力，關(guān)?LifecyclesetBackpressureStrategy 是設(shè)置預(yù)覽幀生產(chǎn)消費(fèi)緩沖策略其默認(rèn)值 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST 表示在每幀沒有分結(jié)束之前新的渲染會自動丟，避免排。ImageAnalysis#setAnalyzer 添加自定義圖像析器，這我們定義個 OcrAnalyzer，它基于 MLKit 實(shí)現(xiàn) OCR 功能。2.4 自定義 OcrAnalyzerclass?OcrAnalyzer(????private?val?onRecognized?:?(result:?String)?->?Unit)?:?ImageAnalysis.Analyzer?{????//?獲取可別中文?TextRecognition????private?val?recognition?=????????TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build())???????????//?對?Image?進(jìn)行處理???override?fun?analyze(imageProxy:?ImageProxy)?{???????val?image?=?imageProxy.image???????if?(image?!=?null)?{???????????val?imageRotation?=?imageProxy.imageInfo.rotationDegrees??????????val?inputImage?=?InputImage.fromMediaImage(image,?imageRotation)???????????recognition.process(inputImage)?????????????.addOnSuccessListener?{?recognizedText?->?????????????????val?textBlocks?=?recognizedText.textBlocks?????????????????//解析?textBlocks?獲取所需的息并返?????????????????extractText(textBlocks)?.let?{?onRecognized(it)?}?????????????????imageProxy.close()??????????????}.addOnFailureListener?{?????????????????imageProxy.close()?????????????}????????}????}}ImageAnalysis.Analyzer 返回的 ImageProxy 中包含了覽幀信息imageProxy.image：圖像信息ImageInfo.rotationDegrees：根據(jù)設(shè)備情況獲的圖片旋角度。InputImage.fromMediaImage 根據(jù)這兩個數(shù)獲取具的 InputImage，后者提交 recognition 處理。這的 recognition 是一個可識中文的 TextRecognition。2.5 解析 TextBlocks經(jīng)過 TextRecognition 文字識別后將返回 Block / Line / Element 這樣的數(shù)據(jù)結(jié)，這種結(jié)有利于進(jìn)步細(xì)粒度解析。Block 代表一個自段落，由干 Line（行） 組成，每個 Line 又包含多個 Element（單詞） 。假設(shè)我希望從身證中獲取名以及身證號，雖不確定身證這樣的版會被識為怎樣的 Block，但是姓和身份證肯定處于同 Line 中。我們定義 extractText 方法，將所有的 Block 下的 Line 聚合到一起，一進(jìn)行解：private?fun?extractText(textBlocks:?List):?String?{????val?lines?=?textBlocks.flatMap?{?it.lines?}????var?name?=?"unknown"????var?id?=?"unknown"????lines.forEach?{???????val?lineText?=?it.elements.joinToString?{?it.text?}???????if?(lineText.contains("姓名"))?{???????????name?=?lineText.substringAfter("姓名")???????}???????if?(lineText.contains("公民身份號碼"))?{???????????id?=?lineText.substringAfter("公民身份證碼")???????}????}????return?"$name\n$id"}成功識別文字后的果如下：束語透過字識別這一個小的用場景，們切實(shí)感到了 CameraX 以及 MLKit 開箱即用的的易用。作為谷官方工具，它們還 Compose 等其他 Jetpack 組件有著不錯的兼性。感謝歌強(qiáng)大的發(fā)者生態(tài)讓開發(fā)者可以低成地開發(fā)自的移動應(yīng)。CameraX：https://developer.android.com/training/cameraxMLKit：https://developers.google.com/ml-kit本文來自微信公號：AndroidPub （ID：gh_e312d1adb6ec），作者：fundroid