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Text in Bildern mit ML Kit auf Android-Geräten erkennen

Mit ML Kit können Sie Text in Bildern oder Videos erkennen, z. B. den Text eines Straßenschilds. Die Hauptmerkmale dieser Funktion sind:

Text Recognition API
Beschreibung	Erkennt lateinischen Text in Bildern oder Videos.
Name der Bibliothek	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition`
Implementierung	Die Bibliothek wird dynamisch über die Google Play-Dienste heruntergeladen.
Auswirkungen auf die App-Größe	260KB
Initialisierungszeit	Möglicherweise müssen Sie warten, bis die Mediathek heruntergeladen ist.
Leistung	In Echtzeit auf den meisten Geräten.

Testen

Probieren Sie die Beispiel-App aus, um sich ein Anwendungsbeispiel dieser API anzusehen.
Probiere den Code selbst mit dem Codelab aus.

Hinweis

Für diese API ist Android API-Level 19 oder höher erforderlich. Achten Sie darauf, dass die Build-Datei Ihrer Anwendung einen minSdkVersion-Wert von 19 oder höher verwendet.

Achten Sie darauf, dass Sie in der Datei build.gradle auf Projektebene das Maven-Repository von Google in die Abschnitte buildscript und allprojects aufnehmen.
Fügen Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken in die Gradle-Datei des Moduls auf App-Ebene ein, die normalerweise app/build.gradle ist:
```
dependencies {
  // ...

  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:18.0.2'
}
```
Optional, aber empfohlen: Du kannst deine App so konfigurieren, dass das ML-Modell automatisch nach der Installation aus dem Play Store auf das Gerät heruntergeladen wird. Fügen Sie dazu der Datei AndroidManifest.xml Ihrer Anwendung die folgende Deklaration hinzu:
```
<application ...>
  ...
  <meta-data
      android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
      android:value="ocr" />
  
</application>
```
Sie können die Modellverfügbarkeit auch explizit überprüfen und den Download über die ModuleInstallClient API der Google Play-Dienste anfordern.

Wenn Sie das Herunterladen von Modellen während der Installation nicht aktivieren, wird das Modell beim ersten Ausführen des On-Device-Detektors heruntergeladen. Anfragen, die vor dem Download gesendet werden, liefern keine Ergebnisse.

1. Instanz von `TextRecognizer` erstellen

Erstellen Sie eine Instanz von TextRecognizer:

Kotlin

val recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS)TextRecognitionActivity.kt

Java

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

2. Eingabebild vorbereiten

Wenn Sie Text in einem Bild erkennen möchten, erstellen Sie ein InputImage-Objekt aus einem Bitmap-, media.Image-, ByteBuffer-, Bytearray oder einer Datei auf dem Gerät. Übergeben Sie dann das Objekt InputImage an die Methode processImage von TextRecognizer.

Sie können ein InputImage-Objekt aus verschiedenen Quellen erstellen. Dies wird im Folgenden erläutert.

Mit einem `media.Image`

Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem media.Image-Objekt erstellen möchten, z. B. wenn Sie ein Bild von der Kamera eines Geräts aufnehmen, übergeben Sie das Objekt media.Image und die Rotation des Bildes an InputImage.fromMediaImage().

Wenn Sie die KameraX-Bibliothek verwenden, berechnen die Klassen OnImageCapturedListener und ImageAnalysis.Analyzer den Rotationswert für Sie.

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
          // ...
        }
    }
}

Wenn Sie keine Kamerabibliothek verwenden, die Ihnen den Grad der Drehung des Bildes angibt, können Sie ihn anhand des Grads der Drehung und der Ausrichtung des Kamerasensors im Gerät berechnen:

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
}MLKitVisionImage.kt

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;
}

Übergeben Sie dann das Objekt media.Image und den Rotationsgradwert an InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)MLKitVisionImage.kt

Java

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

Datei-URI verwenden

Übergeben Sie den Anwendungskontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath(), um ein InputImage-Objekt aus einem Datei-URI zu erstellen. Dies ist nützlich, wenn Sie den Intent ACTION_GET_CONTENT verwenden, um den Nutzer aufzufordern, ein Bild aus der Galerie-App auszuwählen.

Kotlin

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

Java

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

Mit `ByteBuffer` oder `ByteArray`

Berechnen Sie zum Erstellen eines InputImage-Objekts aus einem ByteBuffer oder einem ByteArray zuerst den Grad der Bilddrehung, wie zuvor für die media.Image-Eingabe beschrieben. Erstellen Sie dann das Objekt InputImage mit dem Zwischenspeicher oder Array, zusammen mit Höhe, Breite, Farbcodierungsformat und Rotationsgrad des Bildes:

Kotlin

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

Java

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

Mit einem `Bitmap`

Erstellen Sie zum Anlegen eines InputImage-Objekts aus einem Bitmap-Objekt die folgende Deklaration:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)MLKitVisionImage.kt

Java

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

Das Bild wird durch ein Bitmap-Objekt zusammen mit einem Rotationsgrad dargestellt.

3. Bild verarbeiten

Übergeben Sie das Bild an die Methode process:

Kotlin

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

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
                                // ...
                            }
                        });TextRecognitionActivity.java

Hinweis: Wenn Sie die CameraX API verwenden, müssen Sie ImageProxy schließen, wenn Sie die API nicht mehr verwenden. Fügen Sie beispielsweise OnCompleteListener zu Task hinzu, das von der Methode process zurückgegeben wird. Ein Beispiel finden Sie in der Kurzanleitungs-Beispielanwendung in der Klasse VisionProcessorBase.

4. Text aus Textblöcken erkennen

Wenn die Texterkennung erfolgreich ist, wird ein Text-Objekt an den Erfolgs-Listener übergeben. Ein Text-Objekt enthält den im Bild erkannten vollständigen Text und null oder mehr TextBlock-Objekte.

Jeder TextBlock steht für einen rechteckigen Textblock, der null oder mehr Line-Objekte enthält. Jedes Line-Objekt steht für eine Textzeile, die null oder mehr Element-Objekte enthält. Jedes Element-Objekt stellt ein Wort oder eine wortähnliche Entität dar, die null oder mehr Symbol-Objekte enthält. Jedes Symbol-Objekt stellt ein Zeichen, eine Ziffer oder eine wortähnliche Entität dar.

Für jedes TextBlock-, Line-, Element- und Symbol-Objekt können Sie den Text in der Region, die Begrenzungskoordinaten der Region und viele andere Attribute wie Rotationsinformationen, Konfidenzwert usw. erkennen.

Beispiel:

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
        }
    }
}TextRecognitionActivity.kt

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();
            }
        }
    }
}TextRecognitionActivity.java

Richtlinien für Eingabebilder

Damit ML Kit Text präzise erkennen kann, müssen Eingabebilder Text enthalten, der durch genügend Pixeldaten dargestellt wird. Idealerweise sollte jedes Zeichen mindestens 16 x 16 Pixel groß sein. Zeichen, die größer als 24 x 24 Pixel sind, haben im Allgemeinen keinen Vorteil.

Ein Bild mit 640 × 480 kann also gut zum Scannen einer Visitenkarte verwendet werden, die die volle Breite des Bildes einnimmt. Zum Scannen eines Dokuments, das auf Briefpapier gedruckt wird, ist möglicherweise ein Bild mit 720 x 1280 Pixeln erforderlich.
Ein schlechter Bildfokus kann die Genauigkeit der Texterkennung beeinträchtigen. Wenn du keine akzeptablen Ergebnisse erhältst, bitte den Nutzer, das Bild noch einmal aufzunehmen.
Wenn Sie Text in einer Echtzeitanwendung erkennen, sollten Sie die Gesamtabmessungen der Eingabebilder berücksichtigen. Kleinere Bilder können schneller verarbeitet werden. Damit die Latenz verringert wird, muss der Text einen möglichst großen Teil des Bilds einnehmen und Bilder mit niedrigerer Auflösung erfassen. Beachte dabei die oben genannten Anforderungen an die Genauigkeit. Weitere Informationen finden Sie unter Tipps zur Leistungssteigerung.

Tipps zur Verbesserung der Leistung

Wenn Sie die Camera oder camera2 API verwenden, drosseln Sie Aufrufe an den Detektor. Wenn während der Ausführung des Detektors ein neuer Videoframe verfügbar ist, lassen Sie den Frame fallen. Ein Beispiel finden Sie in der Kurzanleitungs-Beispielanwendung in der Klasse VisionProcessorBase.
Achten Sie bei Verwendung der CameraX API darauf, dass die Rückdruckstrategie auf den Standardwert ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST festgelegt ist. Dadurch wird garantiert, dass jeweils nur ein Bild zur Analyse übermittelt wird. Wenn das Analyseprogramm ausgelastet ist, werden mehr Bilder erstellt, damit sie nicht zur Auslieferung in die Warteschlange gestellt werden. Sobald das analysierte Bild durch Aufrufen von ImageProxy.close() geschlossen wird, wird das nächste neueste Bild gesendet.
Wenn Sie die Ausgabe des Detektors verwenden, um Grafiken auf dem Eingabebild einzublenden, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus ML Kit ab und rendern dann das Bild und das Overlay in einem einzigen Schritt. Wird für jeden Eingabeframe nur einmal auf der Anzeigeoberfläche gerendert. Ein Beispiel findest du in den Beispielklassen CameraSourcePreview und GraphicOverlay.
Wenn Sie die Camera2 API verwenden, nehmen Sie Bilder im Format ImageFormat.YUV_420_888 auf. Wenn Sie die ältere Camera API verwenden, nehmen Sie Bilder im Format ImageFormat.NV21 auf.
Bilder mit einer geringeren Auflösung aufnehmen Beachten Sie jedoch die Anforderungen an die Bildabmessungen dieser API.

Text in Bildern mit ML Kit auf Android-Geräten erkennen

Testen

Hinweis

1. Instanz von TextRecognizer erstellen

Kotlin

Java

2. Eingabebild vorbereiten

Mit einem media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Datei-URI verwenden

Kotlin

Java

Mit ByteBuffer oder ByteArray

Kotlin

Java

Mit einem Bitmap

Kotlin

Java

3. Bild verarbeiten

Kotlin

Java

4. Text aus Textblöcken erkennen

Kotlin

Java

Richtlinien für Eingabebilder

Tipps zur Verbesserung der Leistung

1. Instanz von `TextRecognizer` erstellen

Mit einem `media.Image`

Mit `ByteBuffer` oder `ByteArray`

Mit einem `Bitmap`