如何在 OCR Android 应用中准确识别信用卡数字？克服 ML Kit 的挑战

Android

2024-03-04 03:13:23

在基于 OCR 的 Android 应用程序中准确识别信用卡上的数字：克服 ML Kit 的挑战

问题：ML Kit 识别数字困难

如果你开发了一个基于 OCR（光学字符识别）的 Android 应用程序，尤其是一个用于扫描信用卡的应用程序，那么你可能遇到过 Google ML Kit 文本识别 v2 在识别压印卡上的数字时遇到困难的问题。

原因：压印卡和凸起字符

凸起卡（如借记卡和信用卡）上的数字与普通印刷文本不同。这些数字通常压印在卡片表面，凸起，这可能会给 ML Kit 模型带来识别挑战。

解决方法：提升识别精度

为了提高 ML Kit 在识别信用卡数字时的精度，你可以采取以下步骤：

1. 使用自定义文本识别模型

训练一个针对识别凸起卡数字优化的自定义文本识别模型。这将提高模型在处理此类字符时的性能。

2. 图像预处理

在进行文本识别之前，应用图像增强、噪声去除和边缘检测等图像预处理技术。这将提高图像质量，从而改善识别精度。

3. 光照优化

优化图像捕获过程的光照条件。确保在光线充足的情况下进行扫描，或使用适当的照明技术。

4. 文本后处理

在 ML Kit 识别文本后，应用字符级分类器或正则表达式匹配等文本后处理技术。这将进一步提高数字识别的准确性。

5. TensorFlow Lite ML Kit 集成

考虑使用 TensorFlow Lite ML Kit 集成，因为它提供了高效的模型推理，可能有助于提升数字识别精度。

代码示例

import com.google.mlkit.vision.text.TextRecognition;
import com.google.mlkit.vision.text.TextRecognizer;

// 使用自定义文本识别模型
TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(customModelOptions);

// 图像预处理
Bitmap image = ... // 从相机捕获或加载图像
image = ImageUtils.preprocess(image); // 应用图像增强和降噪

// 文本识别
SparseArray<TextBlock> result = recognizer.process(image);

// 文本后处理
for (TextBlock block : result.valueAt(0)) {
    String text = block.getText();
    text = postProcess(text); // 应用字符级分类器或正则表达式匹配
}