Android の ML Kit で画像内のテキストを認識する

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

ML Kit を使用すると、画像や動画内のテキスト(道路標識のテキストなど)を認識できます。この機能の主な特徴は次のとおりです。

テキスト認識 API
説明画像や動画内のラテン文字テキストを認識する。
ライブラリ名com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition
実装ライブラリは Google Play 開発者サービスを介して動的にダウンロードされます。
アプリのサイズへの影響260KB
初期化時間場合によっては、ライブラリがダウンロードされるまで待ってから使用する必要があります。
パフォーマンス大半のデバイスでリアルタイムです。

試してみる

始める前に

  1. プロジェクト レベルの build.gradle ファイルの buildscript セクションと allprojects セクションの両方に Google の Maven リポジトリを組み込みます。
  2. ML Kit Android ライブラリの依存関係をモジュールのアプリレベルの Gradle ファイル(通常は app/build.gradle)に追加します。
    dependencies {
      // ...
    
      implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:18.0.2'
    }
    
  3. 任意(推奨): Play ストアからアプリをインストールした後、デバイスに ML モデルを自動的にダウンロードするようにアプリを構成できます。 そのためには、アプリの AndroidManifest.xml ファイルに次の宣言を追加します。

    <application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="ocr" />
      <!-- To use multiple models: android:value="ocr,model2,model3" -->
    </application>
    
    インストール時モデルのダウンロードを有効にしない場合、モデルはデバイス検出機能を初めて実行する際にダウンロードされます。ダウンロードが完了する前にリクエストを送信しても、結果は生成されません。

1. TextRecognizer のインスタンスを作成する

TextRecognizer のインスタンスを作成します。

Kotlin

val recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS)

Java

TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

2. 入力画像を準備する

画像内のテキストを認識するには、Bitmapmedia.ImageByteBuffer、バイト配列、またはデバイス上のファイルから InputImage オブジェクトを作成します。次に、InputImage オブジェクトを TextRecognizerprocessImage メソッドに渡します。

さまざまなソースから InputImage オブジェクトを作成できます。以下では、この各オブジェクトについて説明します。

media.Image の使用

media.Image オブジェクトから InputImage オブジェクト(デバイスのカメラから画像をキャプチャする場合など)を作成するには、media.Image オブジェクトと画像の回転を InputImage.fromMediaImage() に渡します。

CameraX ライブラリを使用する場合は、OnImageCapturedListener クラスと ImageAnalysis.Analyzer クラスによって回転値が計算されます。

Kotlin

private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) {
        val mediaImage = imageProxy.image
        if (mediaImage != null) {
            val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

Java

private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy) {
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        if (mediaImage != null) {
          InputImage image =
                InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees());
          // Pass image to an ML Kit Vision API
          // ...
        }
    }
}

画像の回転角度を取得するカメラ ライブラリを使用しない場合は、デバイスの回転角度とデバイス内のカメラセンサーの向きから計算できます。

Kotlin

private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270)
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
@Throws(CameraAccessException::class)
private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, isFrontFacing: Boolean): Int {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
    var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)

    // Get the device's sensor orientation.
    val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360
    }
    return rotationCompensation
}

Java

private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270);
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, boolean isFrontFacing)
        throws CameraAccessException {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
    int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);

    // Get the device's sensor orientation.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360;
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360;
    }
    return rotationCompensation;
}

次に、media.Image オブジェクトと回転角度値を InputImage.fromMediaImage() に渡します。

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

ファイル URI の使用

InputImage オブジェクトをファイルの URI から作成するには、アプリのコンテキストとファイルの URI を InputImage.fromFilePath() に渡します。これは、ACTION_GET_CONTENT インテントを使用して、ギャラリー アプリから画像を選択するようにユーザーに促すときに便利です。

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

ByteBuffer または ByteArray の使用

ByteBuffer または ByteArray から InputImage オブジェクトを作成するには、まず、media.Image の入力について前述したように、画像の回転角度を計算します。次に、画像の高さ、幅、カラー エンコード形式、回転角度とともに、バッファまたは配列を含む InputImage オブジェクトを作成します。

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);

Bitmap の使用

Bitmap オブジェクトから InputImage オブジェクトを作成するには、次の宣言を行います。

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);

画像は Bitmap オブジェクトと回転角度で表されます。

3.画像を処理する

画像を process メソッドに渡します。

Kotlin

val result = recognizer.process(image)
        .addOnSuccessListener { visionText ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }

Java

Task<Text> result =
        recognizer.process(image)
                .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Text>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(Text visionText) {
                        // Task completed successfully
                        // ...
                    }
                })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });

4. 認識されたテキストのブロックからテキストを抽出する

テキスト認識オペレーションが成功すると、Text オブジェクトが成功リスナーに渡されます。Text オブジェクトには、画像で認識された全テキストと、0 個以上の TextBlock オブジェクトが含まれています。

TextBlock は四角形のテキスト ブロックを表し、それぞれのブロックに 0 個以上の Line オブジェクトが含まれます。各 Line オブジェクトは、0 個以上の Element オブジェクトを含むテキスト行を表します。各 Element オブジェクトは、単語または単語に似たエンティティを表します。エンティティには 0 個以上の Symbol オブジェクトが含まれます。各 Symbol オブジェクトは、文字、数字、または単語のようなエンティティを表します。

TextBlockLineElementSymbol のそれぞれのオブジェクトについて、領域内で認識されたテキスト、領域の境界座標、その他多くの情報(回転情報、信頼スコアなど)を取得できます。

例:

Kotlin

val resultText = result.text
for (block in result.textBlocks) {
    val blockText = block.text
    val blockCornerPoints = block.cornerPoints
    val blockFrame = block.boundingBox
    for (line in block.lines) {
        val lineText = line.text
        val lineCornerPoints = line.cornerPoints
        val lineFrame = line.boundingBox
        for (element in line.elements) {
            val elementText = element.text
            val elementCornerPoints = element.cornerPoints
            val elementFrame = element.boundingBox
        }
    }
}

Java

String resultText = result.getText();
for (Text.TextBlock block : result.getTextBlocks()) {
    String blockText = block.getText();
    Point[] blockCornerPoints = block.getCornerPoints();
    Rect blockFrame = block.getBoundingBox();
    for (Text.Line line : block.getLines()) {
        String lineText = line.getText();
        Point[] lineCornerPoints = line.getCornerPoints();
        Rect lineFrame = line.getBoundingBox();
        for (Text.Element element : line.getElements()) {
            String elementText = element.getText();
            Point[] elementCornerPoints = element.getCornerPoints();
            Rect elementFrame = element.getBoundingBox();
            for (Text.Symbol symbol : element.getSymbols()) {
                String symbolText = symbol.getText();
                Point[] symbolCornerPoints = symbol.getCornerPoints();
                Rect symbolFrame = symbol.getBoundingBox();
            }
        }
    }
}

入力画像に関するガイドライン

  • ML Kit でテキストを正確に認識するためには、入力画像に含まれているテキストが十分なピクセルデータによって表示されている必要があります。各文字は 16x16 ピクセル以上にするのが理想的です。一般に、文字が 24x24 ピクセルより大きくなることによる精度上のメリットはありません。

    たとえば、640x480 の画像は、画像の全幅を占める名刺をスキャンする場合に適しています。レターサイズの用紙に印刷された文書をスキャンする場合は、720x1280 ピクセルの画像が必要になることがあります。

  • 画像がぼやけていると、テキスト認識の精度に影響します。満足のいく結果が得られない場合は、ユーザーに画像をキャプチャし直すよう求めてください。

  • リアルタイム アプリケーションでテキストを認識する場合は、入力画像の全体サイズを考慮する必要があります。サイズが小さいほど処理は高速になります。レイテンシを短縮するには、テキストが画像のできるだけ多くの部分を占有するようにし、画像を低解像度でキャプチャします(上記の精度要件に留意してください)。詳細については、パフォーマンスを改善するためのヒントをご覧ください。

パフォーマンスを向上させるためのヒント

  • Camera または camera2 API を使用する場合、検出器の呼び出しのスロットリングを行います。検出器の実行中に新しい動画フレームが使用可能になった場合は、そのフレームをドロップします。例については、クイックスタート サンプルアプリの VisionProcessorBase クラスをご覧ください。
  • CameraX API を使用する場合は、バックプレッシャー戦略がデフォルト値 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST に設定されていることを確認します。 一度に 1 つのイメージのみが分析のために配信されることが保証されます。アナライザがビジー状態のときにさらに生成されるイメージは、自動的に破棄され、配信のキューに入りません。分析されている画像を ImageProxy.close() で閉じると、次に新しいイメージが配信されます。
  • 検出器の出力を使用して入力画像の上にグラフィックスをオーバーレイする場合は、まず ML Kit から検出結果を取得し、画像とオーバーレイを 1 つのステップでレンダリングします。これにより、ディスプレイ サーフェスへのレンダリングは入力フレームごとに 1 回で済みます。例については、クイックスタート サンプルアプリの CameraSourcePreview クラスと GraphicOverlay クラスをご覧ください。
  • Camera2 API を使用する場合は、ImageFormat.YUV_420_888 形式で画像をキャプチャします。古い Camera API を使用する場合は、ImageFormat.NV21 形式で画像をキャプチャします。
  • より低い解像度で画像をキャプチャすることを検討してください。ただし、この API の画像サイズに関する要件にも留意してください。