前言

说不焦虑其实是假的，因为无论是现在还是最近几年，很早就有人察觉Android开发的野蛮生长时代已经过去。过去的优势是市场需要，这个技术少有人有，所以在抢占市场的时候，基本上满足需要就已经可以了。但是现在，各式各样的APP层出不穷，APP的质量成为新的竞争标准。这也意味着不管是系统设计还是性能优化等方面，市场都给Android开发者提出了更高的要求。那么，Android是不是真的不吃香了呢？其实不是的，高级及以上还有很大的需求缺口，非常稀缺人才。但是初级开发者真的已经不吃香了。丧气的说一句，初级学者在市场中的竞争优势其实是很少的。

我们一样也可以从Android开发的需求岗位来了解目前的市场情况。

本文知识点

身份证识别整体架构

• 效果演示
• 身份证识别的应用场景
• 项目核心架构

身份证识别关键技术

• NDK开发的原理
• 什么是JNI
• OpenCV架构体系
• OCR技术架构

身份证识别项目实战

• 关键架构
• 核心步骤与手写实现
• 同步运行下IOS windows
• Android架构

一.什么是身份证识别

关键问题分析：找到号码所在区域→获取号码图片→识别身份证号码

二.核心

OpenCV:
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library是一个跨平台的计算机视觉库。IBM 1999 年开始研发，用C++ 提供接口Mat 数据结构

应用领域:
图像处理. 人脸识别.手势识别.人机交互动作识别.运动跟踪.物体识别 图像分割

Tess-two：
OCR的全称是Optical Character Recognition是一个对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。

tess-two是TesseraToolsForAndroid的一个git分支

使用特征：

1：简单易用
2：开源且支持离线使用
3：为 Android平台定制的java api

NDK开发：：

三.详细架构

问题：

1： 什么是灰度图
2： 什么是二值化为什么？
3： 轮廓检测是什么
4： 图像膨胀是什么
5： 图片分割会导致OOM吗？
6： OCR文本训练如何进行
7： 图文识别的API是怎样的？

3.1图像识别核心步骤-灰度化

3.2图像识别核心步骤-二值化

3.3图像识别核心步骤-轮廓检测

所有连续的闭包用矩形框起来

3.4图像识别核心步骤-膨胀

3.5图像识别核心步骤-轮廓筛选

3.6文字识别

OCR文字样本→记忆文本→直文字识别

总结

图片上传怎么做？

不能说，接口怎么实现，我就怎么调用，虽然我也是这么做的

要明白：

1：明白什么是Http，从而知道http如何上传图片
2：使用okhttp，retrofit怎么是实现这个过程

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最后，借用我最喜欢的乔布斯语录，作为本文的结尾：

人这一辈子没法做太多的事情，所以每一件都要做得精彩绝伦。
你的时间有限，所以不要为别人而活。不要被教条所限，不要活在别人的观念里。不要让别人的意见左右自己内心的声音。
最重要的是，勇敢的去追随自己的心灵和直觉，只有自己的心灵和直觉才知道你自己的真实想法，其他一切都是次要。