Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Распознавайте текст на изображениях с помощью ML Kit на Android
Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Вы можете использовать ML Kit для распознавания текста на изображениях или видео, например, текста уличного знака. Основные характеристики этой функции:

Особенность	Разделенный	В комплекте
Название библиотеки	com.google.android.gms:play-services-mlkit-распознавание-текста com.google.android.gms:play-services-mlkit-распознавание-текста-китайский com.google.android.gms:play-services-mlkit-распознавание-текста-деванагари com.google.android.gms:play-services-mlkit-распознавание-текста-японский com.google.android.gms:play-services-mlkit-распознавание-текста-корейский	com.google.mlkit:распознавание-текста com.google.mlkit:распознавание-текста-китайский com.google.mlkit:распознавание-текста-деванагари com.google.mlkit:распознавание-текста-японский com.google.mlkit:распознавание-текста-корейский
Выполнение	Модель динамически загружается через сервисы Google Play.	Модель статически привязывается к вашему приложению во время сборки.
Размер приложения	Увеличение размера примерно на 260 КБ на архитектуру скрипта.	Увеличение размера примерно на 4 МБ на скрипт для каждой архитектуры.
Время инициализации	Возможно, придется подождать, пока модель загрузится перед первым использованием.	Модель доступна немедленно.
Производительность	В режиме реального времени на большинстве устройств для библиотеки латинского алфавита, на других — медленнее.	В режиме реального времени на большинстве устройств для библиотеки латинского алфавита, на других — медленнее.

Попробуйте это

Поэкспериментируйте с образцом приложения , чтобы увидеть пример использования этого API.
Попробуйте выполнить код самостоятельно с помощью codelab .

Прежде чем начать

Для этого API требуется Android API уровня 21 или выше. Убедитесь, что файл сборки вашего приложения использует значение minSdkVersion 21 или выше.

В файле build.gradle на уровне проекта обязательно включите репозиторий Maven от Google в разделы buildscript и allprojects .

Добавьте зависимости для библиотек Android ML Kit в файл gradle уровня приложения вашего модуля, который обычно называется app/build.gradle :

Для объединения модели с вашим приложением:

dependencies {
  // To recognize Latin script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition:16.0.1'

  // To recognize Chinese script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.1'

  // To recognize Devanagari script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-devanagari:16.0.1'

  // To recognize Japanese script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-japanese:16.0.1'

  // To recognize Korean script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-korean:16.0.1'
}

Для использования модели в Google Play Services:

dependencies {
  // To recognize Latin script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1'

  // To recognize Chinese script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese:16.0.1'

  // To recognize Devanagari script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari:16.0.1'

  // To recognize Japanese script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese:16.0.1'

  // To recognize Korean script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean:16.0.1'
}

Если вы решили использовать модель в Google Play Services , вы можете настроить свое приложение на автоматическую загрузку модели на устройство после установки приложения из Play Store. Для этого добавьте следующее объявление в файл AndroidManifest.xml вашего приложения:
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="ocr" >
      
</application>
```
Вы также можете явно проверить доступность модели и запросить загрузку через API ModuleInstallClient служб Google Play. Если вы не включите загрузку модели во время установки или не запросите явную загрузку, модель будет загружена при первом запуске сканера. Запросы, которые вы сделаете до завершения загрузки, не дадут никаких результатов.

1. Создайте экземпляр `TextRecognizer`

Создайте экземпляр TextRecognizer , передав параметры, относящиеся к библиотеке, зависимость от которой вы объявили выше:

Котлин

// When using Latin script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS)

// When using Chinese script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build())

// When using Devanagari script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(DevanagariTextRecognizerOptions.Builder().build())

// When using Japanese script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(JapaneseTextRecognizerOptions.Builder().build())

// When using Korean script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(KoreanTextRecognizerOptions.Builder().build())

Ява

// When using Latin script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

// When using Chinese script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(new ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build());

// When using Devanagari script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(new DevanagariTextRecognizerOptions.Builder().build());

// When using Japanese script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(new JapaneseTextRecognizerOptions.Builder().build());

// When using Korean script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(new KoreanTextRecognizerOptions.Builder().build());

2. Подготовьте входное изображение.

Чтобы распознать текст на изображении, создайте объект InputImage из Bitmap , media.Image , ByteBuffer , массива байтов или файла на устройстве. Затем передайте объект InputImage методу processImage TextRecognizer .

Вы можете создать объект InputImage из разных источников, каждый из которых описан ниже.

Использование `media.Image`

Чтобы создать объект InputImage из объекта media.Image , например, при захвате изображения с камеры устройства, передайте объект media.Image и поворот изображения в InputImage.fromMediaImage() .

Если вы используете библиотеку CameraX , классы OnImageCapturedListener и ImageAnalysis.Analyzer вычисляют значение поворота автоматически.

Котлин

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
            // ...
        }
    }
}

Ява

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
          // ...
        }
    }
}

Если вы не используете библиотеку камеры, которая выдает угол поворота изображения, вы можете рассчитать его на основе угла поворота устройства и ориентации датчика камеры на устройстве:

Котлин

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

Ява

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;
}

Затем передайте объект media.Image и значение угла поворота в InputImage.fromMediaImage() :

Котлин

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

Java

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

Использование URI файла

Чтобы создать объект InputImage из URI файла, передайте контекст приложения и URI файла в InputImage.fromFilePath() . Это полезно, когда вы используете намерение ACTION_GET_CONTENT , чтобы предложить пользователю выбрать изображение из своего приложения галереи.

Котлин

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();
}

Использование `ByteBuffer` или `ByteArray`

Чтобы создать объект InputImage из ByteBuffer или ByteArray , сначала вычислите степень поворота изображения, как описано ранее для ввода media.Image . Затем создайте объект InputImage с буфером или массивом, вместе с высотой изображения, шириной, форматом кодировки цвета и степенью поворота:

Котлин

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

Ява

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

Использование `Bitmap`

Чтобы создать объект InputImage из объекта Bitmap , сделайте следующее объявление:

Котлин

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

Java

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

Изображение представлено объектом Bitmap вместе с градусами поворота.

3. Обработайте изображение.

Передайте изображение в метод process :

Котлин

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

Ява

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

Примечание: Если вы используете API CameraX , обязательно закройте ImageProxy после завершения его использования, например, добавив OnCompleteListener к Task возвращаемому методом process . См. класс VisionProcessorBase в примере приложения быстрого запуска для примера.

4. Извлечение текста из блоков распознанного текста

Если операция распознавания текста прошла успешно, объект Text передается прослушивателю успеха. Объект Text содержит полный текст, распознанный на изображении, и ноль или более объектов TextBlock .

Каждый TextBlock представляет собой прямоугольный блок текста, содержащий ноль или более объектов Line . Каждый объект Line представляет собой строку текста, содержащую ноль или более объектов Element . Каждый объект Element представляет собой слово или словоподобную сущность, содержащую ноль или более объектов Symbol . Каждый объект Symbol представляет собой символ, цифру или словоподобную сущность.

Для каждого объекта TextBlock , Line , Element и Symbol вы можете получить текст, распознанный в области, граничные координаты области и многие другие атрибуты, такие как информация о повороте, оценка достоверности и т. д.

Например:

Котлин

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

Ява

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

Руководство по вводу изображений

Для точного распознавания текста ML Kit входные изображения должны содержать текст, представленный достаточным количеством пиксельных данных. В идеале каждый символ должен быть размером не менее 16x16 пикселей. Обычно нет никакого преимущества в точности для символов размером более 24x24 пикселей.
Так, например, изображение 640x480 может хорошо подойти для сканирования визитной карточки, которая занимает всю ширину изображения. Для сканирования документа, напечатанного на бумаге формата Letter, может потребоваться изображение размером 720x1280 пикселей.
Плохая фокусировка изображения может повлиять на точность распознавания текста. Если вы не получаете приемлемых результатов, попробуйте попросить пользователя повторно захватить изображение.
Если вы распознаете текст в приложении реального времени, вам следует учитывать общие размеры входных изображений. Более мелкие изображения могут обрабатываться быстрее. Чтобы сократить задержку, убедитесь, что текст занимает как можно большую часть изображения, и снимайте изображения с более низким разрешением (помня о требованиях к точности, упомянутых выше). Для получения дополнительной информации см. Советы по повышению производительности .

Советы по повышению производительности

Если вы используете API Camera или camera2 , заглушите вызовы детектора. Если новый видеокадр становится доступен во время работы детектора, удалите кадр. См. класс VisionProcessorBase в примере приложения быстрого запуска для примера.
Если вы используете API CameraX , убедитесь, что стратегия обратного давления установлена на значение по умолчанию ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST . Это гарантирует, что для анализа будет доставлено только одно изображение за раз. Если при занятости анализатора будет создано больше изображений, они будут автоматически удалены и не будут поставлены в очередь на доставку. После того, как анализируемое изображение будет закрыто вызовом ImageProxy.close(), будет доставлено следующее последнее изображение.
Если вы используете вывод детектора для наложения графики на входное изображение, сначала получите результат из ML Kit, затем визуализируйте изображение и наложение за один шаг. Это визуализирует поверхность дисплея только один раз для каждого входного кадра. См. классы CameraSourcePreview и GraphicOverlay в примере приложения быстрого запуска для примера.
Если вы используете API Camera2, захватывайте изображения в формате ImageFormat.YUV_420_888 . Если вы используете старый API Camera, захватывайте изображения в формате ImageFormat.NV21 .
Рассмотрите возможность захвата изображений с более низким разрешением. Однако также помните о требованиях API к размерам изображений.

Распознавайте текст на изображениях с помощью ML Kit на Android Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Попробуйте это

Прежде чем начать

1. Создайте экземпляр TextRecognizer

Котлин

Ява

2. Подготовьте входное изображение.

Использование media.Image

Котлин

Ява

Котлин

Ява

Котлин

Java

Использование URI файла

Котлин

Java

Использование ByteBuffer или ByteArray

Котлин

Ява

Использование Bitmap

Котлин

Java

3. Обработайте изображение.

Котлин

Ява

4. Извлечение текста из блоков распознанного текста

Котлин

Ява

Руководство по вводу изображений

Советы по повышению производительности

Распознавайте текст на изображениях с помощью ML Kit на Android
Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

1. Создайте экземпляр `TextRecognizer`

Использование `media.Image`

Использование `ByteBuffer` или `ByteArray`

Использование `Bitmap`