之前做手机号扫描，更换了很多方案，过程中的笔记都在这篇文章里，有兴趣可以看看
Ocr使用流程：/mr_sk/article/details/72877492
这里把算法整理了一下，封装了一个library（含Demo），地址：/SiKang123/ImgTranslator
如果需要自己更改算法，可以直接改这个demo ：/SiKang123/ocrTest
这个算法主要针对下图中这种独立存在的一串手机号的识别，如果是” 手机号：13651761352 “
这种字符串，会直接被过滤算法过滤掉，因为在捕捉字符的过程中，会捕捉到至少14位字符，不符合手机号的11位特征，这种过滤条件，可以在Demo中自行调整
Demo截图：
图一
图二
图三
图四
图五
图一：是扫描线没有对准手机号码，未捕捉到手机号的状态，这种状态下，每一帧都会在10-30ms之内被确定扫描线没有对准一个> 手机号而被过滤掉，不交给tess-two解析，直接放弃这一帧数据
图二：是扫描线对准了手机号，经过过滤算法后，捕捉到一个包含11位字符的蚊子块，基本确认存在手机号
图三：是 图二 状态下的识别结果
图四：是被水印干扰的手机号所得到的二值化图片
图五：是清除水印后取到的手机号区域（只适用于图五这种文字底部的干扰）
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() {@Overridepublic void onResult(String result) {Log.d("scantest", "扫描结果： " + result);}@Overridepublic 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，实现如下三个抽象方法
public class EmailTranslator extends Translator{/*** 你使用的字库名字*/@Overridepublic 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*/@Overridepublic 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*/@Overridepublic 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 /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
