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基于PaddleOCR开发uni-app离线身份证识别插件_百度开源paddleocr本地离线识别

作者：木道寻08 | 2024-06-24 23:00:17

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百度开源paddleocr本地离线识别

目录

目的

准备工作  

1、HbuilderX

2、Android Studio 并配置 NDK 

3、基于PaddleOCR的离线身份证识别插件

开始

1、在android sudio创建一个项目，并创建一个Module

 2、将ocr插件和uniapp-v8-release.aar引入libs目录下

 3、修改module包下的build.gradle

 4、添加OCRModule.java文件

5、将module打包aar包

6、打开Hbuilder新建一个uni-app项目

 7、修改package.json中的配置

8、在mainifest.json配置中引入我们的原生插件 

9、编写uni-app页面代码

10、制作自定义基座打包并运行到手机上

总结

目的

        之前做了基于PaddleOCR的DBNet多分类文本检测网络之身份证识别，可以得到一个不超过3M大小的模型，通过了解PaddleOCR的端侧部署，我们也可以将身份证检测模型移植到手机中，做成一款uni-app手机端离线身份证识别的应用。

准备工作  

为了不占用过多篇幅，这里不讲解Android studio如何下载和SDK配置，请自行查找资料。

1、HbuilderX

2、Android Studio 并配置 NDK 

请根据 Android Studio 用户指南中的安装及配置 NDK 和 CMake 内容，预先配置好 NDK 。

3、基于PaddleOCR的离线身份证识别插件

插件包结构：

开始

1、在android sudio创建一个项目，并创建一个Module

 2、将ocr插件和uniapp-v8-release.aar引入libs目录下

 3、修改module包下的build.gradle

  1. apply plugin: 'com.android.library'
  2.  
  3. android {
  4.     compileSdkVersion 32
  5.  
  6.     defaultConfig {
  7.         minSdkVersion 21
  8.         targetSdkVersion 32
  9.         versionCode 1
  10.         versionName "1.0"
  11.  
  12.         testInstrumentationRunner "androidx.test.runner.AndroidJUnitRunner"
  13.         consumerProguardFiles "consumer-rules.pro"
  14.     }
  15.  
  16.     buildTypes {
  17.         release {
  18.             minifyEnabled false
  19.             proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
  20.         }
  21.     }
  22.  
  23.     sourceSets {
  24.         main {
  25.             jniLibs.srcDirs = ['libs']
  26.         }
  27.     }
  28.  
  29.     repositories {
  30.         flatDir {
  31.             dirs('libs')
  32.         }
  33.     }
  34.  
  35.     compileOptions {
  36.         sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
  37.         targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
  38.     }
  39. }
  40.  
  41. dependencies {
  42.     implementation fileTree(dir: "libs", include: ["*.jar"])
  43.     implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.2.0'
  44.     testImplementation 'junit:junit:4.12'
  45.     androidTestImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.3'
  46.     androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.4.0'
  47.  
  48.     compileOnly(name: 'uniapp-v8-release', ext: 'aar')
  49.     compileOnly 'com.alibaba:fastjson:1.1.46.android'
  50.  
  51.     implementation(name: 'ocr', ext: 'aar')
  52. }

 4、添加OCRModule.java文件

  1. public class OCRModule extends UniModule {
  2.     private final String TYPE_IDCARD = "idcard";
  3.  
  4.     public OCRPredictor ocrPredictor = null;
  5.     public UniJSCallback callback = null;
  6.  
  7.     @UniJSMethod(uiThread = true)
  8.     public void ocrAsyncFunc(JSONObject options, final UniJSCallback callback) {
  9.         Log.d("OCRModule", "ocrAsyncFunc--" + options);
  10.         this.callback = callback;
  11.         ocrPredictor = OCRPredictor.getInstance(mUniSDKInstance.getContext());
  12.         if (TYPE_IDCARD.equals(options.getString("type"))) {
  13.             idcard();
  14.         } else {
  15.             if (options.containsKey("filePath")) {
  16.                 String filePath = options.getString("filePath");
  17.                 if (!TextUtils.isEmpty(filePath) && filePath.contains("file://")) {
  18.                     filePath = filePath.replace("file://", "");
  19.                 }
  20.                 ocrPredictor.predictor(filePath, new OnImagePredictorListener() {
  21.                     @Override
  22.                     public void success(String result, ArrayList<OCRResultModel> ocrResultModelList, Bitmap bitmap) {
  23.                         JSONArray jsonArray = new JSONArray();
  24.                         for (OCRResultModel ocrResultModel : ocrResultModelList) {
  25.                             JSONObject jsonObject = new JSONObject();
  26.                             if (!TextUtils.isEmpty(ocrResultModel.getLabel())) {
  27.                                 jsonObject.put("words", ocrResultModel.getLabel());
  28.  
  29.                                 JSONArray objects = new JSONArray();
  30.                                 for (Point point : ocrResultModel.getPoints()) {
  31.                                     JSONArray points = new JSONArray();
  32.                                     points.add(point.x);
  33.                                     points.add(point.y);
  34.                                     objects.add(points);
  35.                                 }
  36.                                 jsonObject.put("location", objects);
  37.                                 jsonObject.put("score", ocrResultModel.getConfidence());
  38.                                 jsonArray.add(jsonObject);
  39.                             }
  40.                         }
  41.  
  42.                         String jsonString = jsonArray.toJSONString();
  43.                         Log.d("OCRModule", "ocrResult--" + result);
  44.                         Log.d("OCRModule", "ocrResult--" + jsonString);
  45.                         callback.invoke(jsonString);
  46.                     }
  47.                 });
  48.             } else if (options.containsKey("base64")) {
  49.                 String base64 = options.getString("base64");
  50.                 ocrPredictor.predictorBase64(base64, new OnImagePredictorListener() {
  51.                     @Override
  52.                     public void success(String result, ArrayList<OCRResultModel> ocrResultModelList, Bitmap bitmap) {
  53.                         JSONArray jsonArray = new JSONArray();
  54.                         for (OCRResultModel ocrResultModel : ocrResultModelList) {
  55.                             JSONObject jsonObject = new JSONObject();
  56.                             if (!TextUtils.isEmpty(ocrResultModel.getLabel())) {
  57.                                 jsonObject.put("words", ocrResultModel.getLabel());
  58.  
  59.                                 JSONArray objects = new JSONArray();
  60.                                 for (Point point : ocrResultModel.getPoints()) {
  61.                                     JSONArray points = new JSONArray();
  62.                                     points.add(point.x);
  63.                                     points.add(point.y);
  64.                                     objects.add(points);
  65.                                 }
  66.                                 jsonObject.put("location", objects);
  67.                                 jsonObject.put("score", ocrResultModel.getConfidence());
  68.                                 jsonArray.add(jsonObject);
  69.                             }
  70.                         }
  71.  
  72.                         String jsonString = jsonArray.toJSONString();
  73.                         Log.d("OCRModule", "ocrResult--" + result);
  74.                         Log.d("OCRModule", "ocrResult--" + jsonString);
  75.                         callback.invoke(jsonString);
  76.                     }
  77.                 });
  78.             } else {
  79.                 this.callback.invoke("");
  80.             }
  81.         }
  82.     }
  83.  
  84.     private static final int REQUEST_CODE_PICK_IMAGE = 200;
  85.     private static final int REQUEST_CODE_PICK_IMAGE_FRONT = 201;
  86.     private static final int REQUEST_CODE_PICK_IMAGE_BACK = 202;
  87.     private static final int REQUEST_CODE_CAMERA = 102;
  88.  
  89.     private void idcard() {
  90.         Intent intent = new Intent(mUniSDKInstance.getContext(), CameraActivity.class);
  91.         intent.putExtra(CameraActivity.KEY_CONTENT_TYPE, CameraActivity.CONTENT_TYPE_ID_CARD);
  92.         ((Activity) mUniSDKInstance.getContext()).startActivityForResult(intent, REQUEST_CODE_PICK_IMAGE);
  93.     }
  94.  
  95.     @Override
  96.     public void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
  97.         if (REQUEST_CODE_PICK_IMAGE == requestCode) {
  98.             if (data != null) {
  99.                 String result = data.getStringExtra(CameraActivity.KEY_CONTENT_RESULT);
  100.                 Log.d("OCRModule", "ocrResult--" + result);
  101.                 this.callback.invoke(result);
  102.             } else {
  103.                 this.callback.invoke("");
  104.             }
  105.         } else {
  106.             super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
  107.         }
  108.     }
  109. }

5、将module打包aar包

 

6、打开Hbuilder新建一个uni-app项目

将插件包和我们打的aar包如下放置：

注：这里ocr_module_support-release.aar改名为TomatoOCR.aar，改不改名无所谓。

 

 7、修改package.json中的配置

注意：name名是我们的插件名，class是我们编写的识别入口的类

        "plugins": [
                {
                    "type": "module",
                    "name": "YY-TomatoOCR",
                    "class": "com.tomato.ocr.OCRModule"
                }
            ],

  1. {
  2. 	"name": "YY-TomatoOCR",
  3. 	"id": "YY-TomatoOCR",
  4. 	"version": "1.0.3",
  5. 	"description": "离线版文字识别",
  6. 	"_dp_type": "nativeplugin",
  7. 	"_dp_nativeplugin": {
  8. 		"android": {
  9. 			"plugins": [
  10. 				{
  11. 					"type": "module",
  12. 					"name": "YY-TomatoOCR",
  13. 					"class": "com.tomato.ocr.OCRModule"
  14. 				}
  15. 			],
  16. 			"hooksClass": "",
  17. 			"integrateType": "aar",
  18. 			"dependencies": [
  19. 			],
  20. 			"excludeDependencies": [],
  21. 			"compileOptions": {
  22. 				"sourceCompatibility": "1.8",
  23. 				"targetCompatibility": "1.8"
  24. 			},
  25. 			"abis": [
  26. 				"armeabi-v7a",
  27. 				"arm64-v8a"
  28. 			],
  29. 			"minSdkVersion": "21",
  30. 			"useAndroidX": true,
  31. 			"permissions": [
  32. 				"android.permission.CAMERA",
  33. 				"android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE",
  34. 				"android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"
  35. 			]
  36. 		}
  37. 	}
  38. }

8、在mainifest.json配置中引入我们的原生插件 

9、编写uni-app页面代码

  1. <template>
  2. 	<div>
  3. 		<button type="primary" @click="takePhoto">拍照OCR识别</button>
  4. 		<button type="primary" @click="idcard">身份证识别</button>
  5. 	</div>
  6. </template>
  7.  
  8. <script>
  9. 	var ocrModule = uni.requireNativePlugin("YY-TomatoOCR")
  10. 	// var ocrModule = uni.requireNativePlugin("OCRModule")
  11. 	const modal = uni.requireNativePlugin('modal');
  12. 	export default {
  13. 		onLoad() {},
  14. 		methods: {
  15. 			takePhoto() {
  16. 				uni.chooseImage({
  17. 					count: 6, //默认9
  18. 					sizeType: ['original', 'compressed'], //可以指定是原图还是压缩图，默认二者都有
  19. 					sourceType: ['camera'], //从相册选择
  20. 					success: function(res) {
  21. 						console.log(JSON.stringify(res.tempFilePaths));
  22.  
  23. 						uni.getImageInfo({
  24. 							src: res.tempFilePaths[0],
  25. 							success: function(image) {
  26. 								// 调用异步方法
  27. 								ocrModule.ocrAsyncFunc({
  28. 										'filePath': image.path
  29. 									},
  30. 									(ret) => {
  31. 										modal.toast({
  32. 											message: ret,
  33. 											duration: 30
  34. 										});
  35. 									})
  36. 							}
  37. 						});
  38. 					}
  39. 				});
  40. 			},
  41. 			idcard() {
  42. 				ocrModule.ocrAsyncFunc({
  43. 						'type': 'idcard'
  44. 					},
  45. 					(ret) => {
  46. 						modal.toast({
  47. 							message: ret,
  48. 							duration: 30
  49. 						});
  50. 					})
  51. 			}
  52. 		}
  53. 	}
  54. </script>

10、制作自定义基座打包并运行到手机上

 完毕！！！

总结

         以上就是制作uni-app离线文字识别和身份证识别全流程步骤，当然如果你不会Android开发也没关系，在uni-app的插件市场中已经发布了本插件。

 插件市场地址：本地离线文字识别TomatoOCR - DCloud 插件市场

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