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Android | 教你如何用代码一键实现银行卡绑定

华为开发者论坛 人气:1

前言

  小编前面几期文章分别给大家介绍了用代码实现微笑抓拍、证件照DIY、拍照翻译的功能开发(链接见文章末尾),本次小编给大家带来的是用代码一键实现银行卡识别与绑定功能。


银行卡识别的应用场景

  介绍开发步骤前,我们先来谈谈银行卡识别的具体应用场景,银行APP、移动支付、缴费类APP、电商类APP或者其它带支付功能的APP在使用过程中往往会遇到如下常见的几个应用场景:

  • 绑卡支付
      常用于支付类APP,或者带支付功能的APP,用来绑定信用卡、银联借记卡,提供在线支付功能。
  • 转账汇款
      常用于银行或者支付类APP,用来给本行或者他行用户进行转账。
  • 实名认证、身份审核
      比如社交类APP,通过银行卡关联的身份信息完成快速的实名认证、身份审核等操作。
      不管是绑卡、转账汇款还是身份审核,涉及到银行卡操作的都会遇到一个关键的步骤,录入银行卡信息,如银行卡号、有效期等;由于银行卡号码往往较长,手工录入很容易出错,而且手工录入卡号信息,操作繁琐,使用体验不佳;借助HMS ML Kit 银行卡专用识别能力,则可以轻松应对以上场景,快速、精准的录入银行卡信息,改善用户使用体验。

如何使用华为银行卡识别服务

  银行卡识别服务可以将银行卡信息通过视频流方式输入,得到图像中银行卡的卡号、有效期等重要文本信息。该服务配合SFZ识别,可以为用户提供实名认证、身份审核、卡号录入等实用功能,降低输入成本,为用户提供更加友好的操作体验。

  银行卡识别提供处理插件。开发者可以集成银行卡识别插件,无需实现相机视频流数据的处理,从而实现银行卡识别能力的快速集成。


集成银行卡识别服务关键流程


  由于华为提供了银行卡识别插件,开发者可以直接调用银行卡插件,因此开发步骤更加简单了,仅仅需要拉起界面获取结果就可以完成卡号的识别。


开发实战

1 开发准备

1.1 在项目级gradle里添加华为maven仓

  打开AndroidStudio项目级build.gradle文件,增量添加如下maven地址:

buildscript {
    repositories {        
        maven {url 'http:/https://img.qb5200.com/download-x/developer.huawei.com/repo/'}
    }    }allprojects {
    repositories {       
        maven { url 'http:/https://img.qb5200.com/download-x/developer.huawei.com/repo/'}
    }
  }

1.2 在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖

dependencies{  
  // 引入基础SDK 
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-bcr:1.0.3.303' 
  // 引入银行卡识别plugin包 
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-card-bcr-plugin:1.0.3.300' 
  // 引入银行卡识别模型包 
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-card-bcr-model:1.0.3.300' 
  }

1.3 在AndroidManifest.xml文件里面增量添加模型自动下载

  要使应用程序能够在用户从华为应用市场安装您的应用程序后,自动将最新的机器学习模型更新到用户设备,请将以下语句添加到该应用程序的AndroidManifest.xml文件中:

<manifest 
   ... 
   <meta-data              
       android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY"   
       android:value= "bcr"/> 
       <!--If multiple models are required,set the parameter as follows:        
       android:value="object,ocr,face,label,icr,bcr,imgseg"-->  
   ... </manifest>

1.4 在AndroidManifest.xml文件里面申请相机和存储权限

<!--相机权限--> <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" /> 
<!--使用存储权限--><uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

2 代码开发关键步骤

2.1 创建识别结果回调函数

  重载onSuccess, onCanceled, onFailure, onDenied四个方法;onSuccess 表示识别成功,MLBcrCaptureResult为识别返回结果,onCanceled 表示用户取消,onFailure 表示识别失败,onDenied 表示相机不可用等场景。

private MLBcrCapture.Callback callback = new MLBcrCapture.Callback() { 
    @Override 
    public void onSuccess(MLBcrCaptureResult bankCardResult){ 
        // 识别成功处理。 
    }  
    @Override 
    public void onCanceled(){ 
        // 用户取消处理。 
    }  
    // 识别不到任何文字信息或识别过程发生系统异常的回调方法。 
    // retCode:错误码。 
    // bitmap:检测失败的卡证图片。 
    @Override 
    public void onFailure(int retCode, Bitmap bitmap){ 
        // 识别异常处理。 
    } 
    @Override 
    public void onDenied(){ 
        // 相机不支持等场景处理。 
    }   };

2.2 设置识别参数,调用识别器captureFrame接口进行识别,识别结果会通过步骤2.1的回调函数返回

private void startCaptureActivity(MLBcrCapture.Callback callback) { 
    MLBcrCaptureConfig config = new MLBcrCaptureConfig.Factory() 
         // 设置识别界面横竖屏,支持三种模式: 
        // MLBcrCaptureConfig.ORIENTATION_AUTO: 自适应模式,由物理感应器决定显示方向。 
        // MLBcrCaptureConfig.ORIENTATION_LANDSCAPE: 横屏模式。 
        // MLBcrCaptureConfig.ORIENTATION_PORTRAIT: 竖屏模式。 
        .setOrientation(MLBcrCaptureConfig.ORIENTATION_AUTO) 
        .create(); 
    MLBcrCapture bankCapture = MLBcrCaptureFactory.getInstance().getBcrCapture(config); 
    bankCapture.captureFrame(this, callback); }

2.3 在检测按钮的回调中,调用步骤2.2中定义的方法,实现银行卡识别

@Override 
public void onClick(View v) { 
    switch (v.getId()) { 
        // 检测按钮。 
        case R.id.detect: 
            startCaptureActivity(callback); 
            break; 
        default: 
            break; 
    } }

3 Demo效果

  给大家看下Demo效果:


github源码

  源码已经上传github,大家也可以在github上一起完善该功能。
  github源码地址:https://github.com/HMS-MLKit/HUAWEI-HMS-MLKit-Sample

更详细的开发指南参考华为开发者联盟官网
华为开发者联盟机器学习服务开发指南


往期链接:Android | 教你如何用代码开发一个拍照翻译小程序
内容来源:https:/https://img.qb5200.com/download-x/developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201217390745110144&fid=18
原作者:AI_talking

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