前言

疫情期间隔三差五就要做核酸，随时都要准备身份证给大白扫描识别。写一篇文章聊聊其中用到的技术吧，顺道缅怀这段难忘的经历，希望大家的生活彻底告别的疫情影响，早日回归正常！

身份证扫描主要用到是文字识别技术（OCR）。这类技术方案已经很多了，本文介绍基于 CameraX + MLKit 的实现方式。其中 CameraX 用来实现相机的取景和预览，MLKit 用来进行图片中的文字识别。

1. CameraX 实现相机预览

1.1 CameraX 简介

Android 自 5.0 开始引入了全新的相机框架 Camera2 ，相较于之前的 Camera1 对多摄像头的支持更加友好，功能更加强大，但使用成本也更高。此背景下谷歌发布了 CameraX，它基于 Camera2 封装，大大提高了 API 的易用性。我们可以用很少的代码搭建出面向特定场景的相机应用，OCR 就是一种典型的相机应用场景 。

CameraX 引入 UseCase 的概念完成各种相机能力，UseCase 有利于功能模块的解耦，聚焦特定领域进行功能开发。CameraX 默认提供了几个常用的 UseCase 实现，能够满足大多数场景下的使用

• Preview : 提供相机取景和预览
• ImageCapture：拍照并保存图片
• ImageAnalysis：处理预览帧图片

本文 OCR 场景中将会使用到 Preview 和 ImageAnalysis 这两个 UseCase。Preview 帮助我们实现相机的取景和预览，ImageAnalysis 帮助我们将采集的图片送入 OCR 分析。

接下来让我们使用 CameraX 一步步完成相机预览功能

1.2 工程引入 CameraX

首先，在 Gradle 中引入 CameraX 相关库如下

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，需要使用相机，所以在 AndroidManifest 中申请相机权限

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"
    tools:ignore="PermissionImpliesUnsupportedChromeOsHardware" />

1.3 获取 ProcessCameraProvider

CameraX 通过 ProcessCameraProvider 访问相机实例。顾名思义，ProcessCamera 表示每个 Application Process 期间可使用的相机服务，所以 ProcessCameraProvider 是一个进程单例，通过 getInstance 创建并获取。创建是一个异步过程，所以借助 CameraProviderFuture 异步返回：

// 通过 cameraProviderFuture 异步返回创建的 ProcessCameraProvider 实例
val cameraProviderFuture = ProcessCameraProvider.getInstance(context)

//监听 ProcessCameraProvider 获取成功
cameraProviderFuture.addListener(
    Runnable {
        //获取 cameraProvider
        val cameraProvider = cameraProviderFuture.get()
        ...
    }, 
    ContextCompat.getMainExecutor(context) // Runnable 运行的 Executor
)

在 Runnable 中成功获取 ProcessCameraProvider 单例，接下来可以用它来组装 UseCase ，实现相机功能了。

CameraX 的一个重要特征是 LifecycleAware，相机可以根据应用的前后台情况自动开启或关闭，降低开发者的心智负担。ProcessCameraProvider 添加 UseCase 时会关联 LifecycleOwner。

UseCase 根据 Lifecycle 调用 onStateAttached/onStateDetatched，当我们自定义 UseCase 时，可以在这里进行一些自定义前/后处理。

1.4 添加 Preview UseCase

//选择后置镜头
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 的创建非常简单，如下：

val preview = Preview.Builder().build().apply {
    setSurfaceProvider(previewView.surfaceProvider)
}

创建 Preview 的关键是设置渲染用的 Surface，这是通过 PreviewView 获取的。

PreviewView 是 CameraX 提供的用于显示相机预览流的自定义 View，它内部可以根据需要切换 TexureView 或者 SurfaceView。

SurfaceView 有更好的性能，但在 Android 7.0 之前无法实现旋转、透明、动画等常规自定义 View 的功能，需要使用 TextureView 替代。PreviewView 默认使用性能优先的 SurfaceView，如果希望其有更好的兼容性，可以设置 previewView.implementationMode = PreviewView.ImplementationMode.COMPATIBLE

1.5 布局 PreviewView

我们可以像下面这样在 xml 中布局使用 PreviewView

<FrameLayout
    android:id="@+id/container">
        <androidx.camera.view.PreviewView
            android:id="@+id/previewView" />
</FrameLayout>

如果我们使用 Compose 渲染 UI ，可以借助 AndroidView 显示 PreviewView，Compose 展示相机预览的代码大体如下所示：

@Composable
fun CameraScreen() {

    //获取 ProcessCameraProvider
    val cameraProviderFuture = remember {
        ProcessCameraProvider.getInstance(context)
    }
    
    // 显示预览
    AndroidView(
        modifier = Modifier.fillMaxSize(),
        factory = { ctx ->
            PreviewView(ctx).apply {
                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 实现文字识别

2.1 MLKit 简介

MLKit 是谷歌的面向移动端开发者的机器学习库，帮助移动应用在离线状态下使用各种端智能技术，例如：

• 智能视觉处理：二维码扫描、文字识别、人脸检测、物体捕捉等；
• 自然语言处理：语言识别、智能回复、自动翻译等

这些端上的技术让应用变得更加智能的同时依然保持高性能，更重要的是这一切都是免费的，且不依赖 GMS（Google Mobile Service）。

2.2 工程引入 MLKit

本文我们主要使用到 MLKit 的文字识别功能，只需要添加以下依赖即可:

implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0-beta6'

text-recognition-chinese 可以识别中文字符，另外也有其他的 Artifact 可以识别日文韩文等非拉丁系的语言。

2.3 CameraX 实现图像分析

前面我们通过 Preview 实现了相机预览，接下来我们为 CameraProvider 添加 ImageAnalysis ，它可以接收相机的预览帧用于图像分析和处理。

val imageAnalysis = ImageAnalysis.Builder()
    .setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST).build()
    .apply {
        //设置图像分析器
        setAnalyzer(
            Executors.newSingleThreadExecutor(),
            OcrAnalyzer { result: String ->
                //基于 MLKit 处理 OCR，并返回 result
            } 
        )
    }

...

cameraProvider.bindToLifecycle(
    LocalLifecycleOwner.current,
    cameraSelector,
    preview,
    imageAnalysis // 增加 ImageAnalysis 能力，关联 Lifecycle

setBackpressureStrategy 是设置预览帧的生产消费的缓冲策略，其默认值 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST 表示在每一帧没有分析结束之前，新的渲染帧会自动丢弃，避免排队。

ImageAnalysis#setAnalyzer 添加自定义图像分析器，这里我们定义一个 OcrAnalyzer，它基于 MLKit 实现 OCR 功能。

2.4 自定义 OcrAnalyzer

class OcrAnalyzer(
    private val onRecognized : (result: String) -> Unit
) : ImageAnalysis.Analyzer {

    // 获取可识别中文的 TextRecognition
    private val recognition = 
        TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build())
        
    // 对 Image 进行处理
    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 获取所需的信息并返回
                    extractText(textBlocks)?.let { onRecognized(it) }
                    imageProxy.close()
                }.addOnFailureListener {
                    imageProxy.close()
                }
        } 
    }
}

ImageAnalysis.Analyzer 返回的 ImageProxy 中包含了预览帧信息：

• imageProxy.image： 图像信息
• ImageInfo.rotationDegrees：根据设备情况获得的图片旋转角度。

InputImage.fromMediaImage 根据这两个参数获取具体的 InputImage，后者提交 recognition 处理。这里的 recognition 是一个可识别中文的 TextRecognition。

2.5 解析 TextBlocks

经过 TextRecognition 文字识别后将返回 Block/Line/Element 这样的数据结构，这种结构有利于进一步细粒度的解析。

Block 代表一个自然段落，由若干 Line（行） 组成，每一个 Line 又包含多个 Element（单词） 。

假设我们希望从身份证中获取姓名以及身份证号，虽然不确定身份证这样的排版会被识别为怎样的 Block，但是姓名和身份证号肯定处于不同 Line 中。我们定义 extractText 方法，将所有的 Block 下的 Line 聚合到一起，统一进行解析：

private fun extractText(textBlocks: List<Text.TextBlock>): 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("公民身份证号码")) {
            id = lineText.substringAfter("公民身份证号码")
        }
    }
    return "$name\n$id"
}

成功识别文字后的效果如下：

结束语

透过文字识别这样一个小的应用场景，我们切实感受到了 CameraX 以及 MLKit 开箱即用般的的易用性。作为谷歌官方工具包，它们还与 Compose 等其他 Jetpack 组件有着不错的兼容性。感谢谷歌强大地开发者生态，让开发者们可以低成本的开发自己的移动应用。

• CameraX：https://developer.android.com/training/camerax
• MLKit：https://developers.google.com/ml-kit