13.2 Escaneo de documentos, firma y OCR sin conexión

1. Escaneo de documentos

Para capturar y procesar páginas desde la cámara o galería, seguimos estos pasos generales:

1. Detección de bordes y perspectiva:
   • Usar OpenCV o la API de ML Kit para detectar los contornos del documento.
   • Calcular una transformación de perspectiva (warpPerspective) para “enderezar” la imagen.
2. Recorte y mejora de la imagen:
   • Aplicar filtros de contraste/brillo o umbral (binarización) para mejorar la legibilidad.
   • Convertir a escala de grises si es un documento monocromo.
3. Guardado como imagen o PDF:
   • Para API gt21, usar la clase PdfDocument de Android para generar un PDF multipágina.
   • También se puede recurrir a bibliotecas externas como Apache PDFBox o iText (versión AGPL/commercial).

2. Firma electrónica en Android

Para incorporar la firma manuscrita y validarla:

1. Captura de firma:
   • Crear una View personalizada basada en Canvas que registre trazos táctiles (onTouchEvent).
   • Exportar el trazo a un Bitmap transparente.
2. Inserción en PDF o imagen:
   • Usar PdfDocument.Page para dibujar el Bitmap de la firma en la posición deseada.
   • Alternativa: con iText, importar la firma como Image en el documento.
3. Validación y cifrado:
   • Para firma digital real, usar KeyStore de Android con certificados X.509 y PKCS#12.
   • Firmar el hash del documento (SHA-256) con Signature y anclar la firma en objetos PDF conforme a PAdES.

3. OCR sin conexión

Detectar y extraer texto de las imágenes de forma local, sin enviar datos a la nube:

1. Elegir motor OCR:
   • ML Kit On-Device Text Recognition (Android Jetpack).
   • Tesseract OCR integrado vía tess-two o Tesseract Android Tools .
2. Preprocesamiento de imagen:
   • Escalar la imagen a resoluciones adecuadas (p. ej. ancho máximo 1024px).
   • Aplicar binarización adaptativa para mejorar el contraste.
3. Ejecutar reconocimiento de texto:
   • Con ML Kit:
     1. Construir un InputImage a partir de Bitmap o ByteBuffer.
     2. Invocar TextRecognizer.process(inputImage) y procesar el resultado.
   • Con Tesseract:
     1. Inicializar TessBaseAPI con los datos entrenados (.traineddata) incluidos en assets.
     2. Asignar la imagen con setImage(bitmap) y llamar a getUTF8Text().
4. Postprocesamiento:
   • Eliminar caracteres irrelevantes y corregir formatos de números o fechas con expresiones regulares.
   • Indexar el texto extraído para búsquedas y asociación con la imagen original.

Con estos tres puntos desplegados, el usuario avanzado de Android podrá implementar un flujo completo de digitalización, firma y reconocimiento de documentos sin necesidad de conexión a Internet.