這個演算法主要針對下圖中這種獨立存在的一串手機號的識別，如果是 ” 手機號：13651761352 “
這種字串，會直接被過濾演算法過濾掉，因為在捕捉字元的過程中，會捕捉到至少14位字元，不符合手機號的11位特徵，這種過濾條件，可以在Demo中自行調整

Demo截圖：

圖一

圖二

圖三

圖四

圖五

圖一：是掃描線沒有對準手機號碼，未捕捉到手機號的狀態，這種狀態下，每一幀都會在10-30ms之內被確定掃描線沒有對準一個> 手機號而被過濾掉，不交給tess-two解析，直接放棄這一幀資料

圖二：是掃描線對準了手機號，經過過濾演算法後，捕捉到一個包含11位字元的蚊子塊，基本確認存在手機號

圖三：是 圖二 狀態下的識別結果

圖四：是被水印干擾的手機號所得到的二值化圖片

圖五：是清除水印後取到的手機號區域（只適用於圖五這種文字底部的干擾）

使用方法

在project 的build.gradle中新增

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

在module的build.gradle中新增

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

}

在Application中初始化

ImageTranslator.getInstance().init(ApplicationContext);

傳入需要識別的圖片

Bitmap bmp=需要識別的圖片，在掃描識別的場景中，就是相機預覽圖中取出的掃描區域;
    Translator translator = new PhoneNumberTranslator();
    //開始識別
    ImageTranslator.getInstance().translate(translator, rotateToDegrees(bmp, 90), new ImageTranslator.TesseractCallback() {
      @Override
 

      public void onResult(String result) {
    Log.d("scantest", "掃描結果：  " + result);
      }
      @Override
      public void onFail(String reason) {
    Log.d("scantest", "解析失敗：  " + reason);
      }
    });

程式碼提交

這種方法還可以針對 身份證掃描、郵箱掃描、銀行卡號 等做相應的識別演算法，如果有感興趣的朋友願意分享自己的演算法，非常歡迎提交程式碼，提交程式碼格式如下：

以手機號識別為例，我建立了一個PhoneNumberTranslator類 假如你想實現一個郵箱掃描：

1、實現一個演算法類,繼承Translator，實現如下三個抽象方法

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


/**
* @params 從相機預覽圖中傳入的 掃描區域Bitmap
* 在這裡實現你對圖片中的email的過濾、捕捉等處理，然後返回捕捉到的email區域bitmap
* 如果可以斷定圖片中沒有email，return null即可
*/
@Override
public Bitmap catchText(Bitmap bitmap) {
    return emailBitmap;
}

 /**
* 對於掃描結果的篩選
* 如果catchText() 捕捉到了email，那麼這個包含email的Bitmap會交由 tess-two識別，最終的識別結果，會用正則公式來篩選需要的內容
* 比如這裡返回了一個email的正則表示式，最終會將識別結果中的所有email返回，如果不需要篩選，這裡return "" 即可
*/
@Override
public String filterRule() {
    return "^(\w)+(\.\w+)*@(\w)+((\.\w+)+)$";
}
}

2、提交你的字型檔

將你使用的字型檔檔案提交到 https://github.com/SiKang123/tessdata ，比如這裡用的是email字型檔，那麼就將email.traineddata 檔案，提交到這個地址

3、提交你的程式碼，我測試後，上線程式碼