จดจำข้อความในรูปภาพด้วย ML Kit บน iOS

คุณใช้ ML Kit เพื่อจดจำข้อความในรูปภาพหรือวิดีโอได้ เช่น ข้อความป้ายข้างถนน ลักษณะหลักของฟีเจอร์นี้ ได้แก่

API การจดจำข้อความ v2
คำอธิบายจดจำข้อความในรูปภาพหรือวิดีโอ รองรับอักษรละติน จีน เทวนาครี ญี่ปุ่น และเกาหลี รวมถึงภาษาที่หลากหลาย
ชื่อ SDKGoogleMLKit/TextRecognition
GoogleMLKit/TextRecognitionChinese
GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari
GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese
GoogleMLKit/TextRecognitionKorean
การใช้งานเนื้อหาจะลิงก์แบบคงที่กับแอป ณ เวลาบิลด์
ผลกระทบต่อขนาดแอปประมาณ 38 MB ต่อ SDK ของสคริปต์ 1 รายการ
การแสดงSDK สคริปต์ภาษาละตินเป็น SDK แบบเรียลไทม์ในอุปกรณ์ส่วนใหญ่ แต่จะช้ากว่าสำหรับอุปกรณ์อื่นๆ

ลองเลย

  • ทดลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อดูตัวอย่างการใช้งาน API นี้
  • ลองใช้โค้ดด้วยตนเองโดยใช้ Codelab

ก่อนเริ่มต้น

  1. รวมพ็อด ML Kit ต่อไปนี้ใน Podfile 
    # To recognize Latin script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognition', '3.2.0'
# To recognize Chinese script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionChinese', '3.2.0'
# To recognize Devanagari script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari', '3.2.0'
# To recognize Japanese script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese', '3.2.0'
# To recognize Korean script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionKorean', '3.2.0'
  2. หลังจากติดตั้งหรืออัปเดตพ็อดของโปรเจ็กต์แล้ว ให้เปิดโปรเจ็กต์ Xcode โดยใช้ .xcworkspace ของโปรเจ็กต์ดังกล่าว Xcode เวอร์ชัน 12.4 ขึ้นไปรองรับ ML Kit

1. สร้างอินสแตนซ์ของ TextRecognizer

สร้างอินสแตนซ์ของ TextRecognizer โดยการเรียก +textRecognizer(options:) โดยส่งตัวเลือกที่เกี่ยวข้องกับ SDK ที่คุณประกาศว่าเป็นแบบพึ่งพาด้านบน

Swift

// When using Latin script recognition SDK
let latinOptions = TextRecognizerOptions()
let latinTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Chinese script recognition SDK
let chineseOptions = ChineseTextRecognizerOptions()
let chineseTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Devanagari script recognition SDK
let devanagariOptions = DevanagariTextRecognizerOptions()
let devanagariTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Japanese script recognition SDK
let japaneseOptions = JapaneseTextRecognizerOptions()
let japaneseTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Korean script recognition SDK
let koreanOptions = KoreanTextRecognizerOptions()
let koreanTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

Objective-C

// When using Latin script recognition SDK
MLKTextRecognizerOptions *latinOptions = [[MLKTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *latinTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Chinese script recognition SDK
MLKChineseTextRecognizerOptions *chineseOptions = [[MLKChineseTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *chineseTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Devanagari script recognition SDK
MLKDevanagariTextRecognizerOptions *devanagariOptions = [[MLKDevanagariTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *devanagariTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Japanese script recognition SDK
MLKJapaneseTextRecognizerOptions *japaneseOptions = [[MLKJapaneseTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *japaneseTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Korean script recognition SDK
MLKKoreanTextRecognizerOptions *koreanOptions = [[MLKKoreanTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *koreanTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

2. เตรียมรูปภาพอินพุต

ส่งต่อรูปภาพเป็น UIImage หรือ CMSampleBufferRef ไปยังเมธอด process(_:completion:) ของ TextRecognizer ดังนี้

สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ UIImage หรือ CMSampleBuffer

หากคุณใช้ UIImage ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

  • สร้างออบเจ็กต์ VisionImage ด้วย UIImage โปรดตรวจสอบว่าได้ระบุ .orientation ที่ถูกต้อง

    Swift

    let image = VisionImage(image: UIImage)
visionImage.orientation = image.imageOrientation

    Objective-C

    MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
visionImage.orientation = image.imageOrientation;

หากคุณใช้ CMSampleBuffer ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

  • ระบุการวางแนวข้อมูลรูปภาพที่อยู่ใน CMSampleBuffer

    วิธีดูการวางแนวรูปภาพ

    Swift

    func imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
  cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
) -> UIImage.Orientation {
  switch deviceOrientation {
  case .portrait:
    return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
  case .landscapeLeft:
    return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
  case .portraitUpsideDown:
    return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
  case .landscapeRight:
    return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
  case .faceDown, .faceUp, .unknown:
    return .up
  }
}

    Objective-C

    - (UIImageOrientation)
  imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                         cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                            : UIImageOrientationRight;

    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                            : UIImageOrientationUp;
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                            : UIImageOrientationLeft;
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                            : UIImageOrientationDown;
    case UIDeviceOrientationUnknown:
    case UIDeviceOrientationFaceUp:
    case UIDeviceOrientationFaceDown:
      return UIImageOrientationUp;
  }
}
  • สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ออบเจ็กต์ CMSampleBuffer และการวางแนวโดยทำดังนี้

    Swift

    let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.orientation = imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
  cameraPosition: cameraPosition)

    Objective-C

     MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
 image.orientation =
   [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                cameraPosition:cameraPosition];

3. ประมวลผลรูปภาพ

จากนั้นส่งรูปภาพไปยังเมธอด process(_:completion:) ดังนี้

Swift

textRecognizer.process(visionImage) { result, error in
  guard error == nil, let result = result else {
    // Error handling
    return
  }
  // Recognized text
}

Objective-C

[textRecognizer processImage:image
                  completion:^(MLKText *_Nullable result,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil || result == nil) {
    // Error handling
    return;
  }
  // Recognized text
}];

4. ดึงข้อความจากบล็อกข้อความที่รู้จัก

หากการจดจำข้อความสำเร็จ ระบบจะแสดงผลออบเจ็กต์ Text ออบเจ็กต์ Text มีข้อความแบบเต็มที่รู้จักในรูปภาพ และออบเจ็กต์ TextBlock อย่างน้อย 0 รายการ

TextBlock แต่ละรายการหมายถึงบล็อกข้อความสี่เหลี่ยมผืนผ้า ซึ่งมีออบเจ็กต์ TextLine ตั้งแต่ 0 รายการขึ้นไป ออบเจ็กต์ TextLine แต่ละรายการจะมีออบเจ็กต์ TextElement ตั้งแต่ 0 รายการขึ้นไปซึ่งแสดงถึงคำและเอนทิตีที่คล้ายคำ เช่น วันที่และตัวเลข

สำหรับออบเจ็กต์ TextBlock, TextLine และ TextElement แต่ละรายการ คุณจะได้รับข้อความที่ยอมรับในภูมิภาคและพิกัดขอบเขตของภูมิภาค

เช่น

Swift

let resultText = result.text
for block in result.blocks {
    let blockText = block.text
    let blockLanguages = block.recognizedLanguages
    let blockCornerPoints = block.cornerPoints
    let blockFrame = block.frame
    for line in block.lines {
        let lineText = line.text
        let lineLanguages = line.recognizedLanguages
        let lineCornerPoints = line.cornerPoints
        let lineFrame = line.frame
        for element in line.elements {
            let elementText = element.text
            let elementCornerPoints = element.cornerPoints
            let elementFrame = element.frame
        }
    }
}

Objective-C

NSString *resultText = result.text;
for (MLKTextBlock *block in result.blocks) {
  NSString *blockText = block.text;
  NSArray<MLKTextRecognizedLanguage *> *blockLanguages = block.recognizedLanguages;
  NSArray<NSValue *> *blockCornerPoints = block.cornerPoints;
  CGRect blockFrame = block.frame;
  for (MLKTextLine *line in block.lines) {
    NSString *lineText = line.text;
    NSArray<MLKTextRecognizedLanguage *> *lineLanguages = line.recognizedLanguages;
    NSArray<NSValue *> *lineCornerPoints = line.cornerPoints;
    CGRect lineFrame = line.frame;
    for (MLKTextElement *element in line.elements) {
      NSString *elementText = element.text;
      NSArray<NSValue *> *elementCornerPoints = element.cornerPoints;
      CGRect elementFrame = element.frame;
    }
  }
}

หลักเกณฑ์เกี่ยวกับรูปภาพอินพุต

  • เพื่อให้ ML Kit จดจำข้อความได้อย่างถูกต้อง รูปภาพที่ป้อนต้องมีข้อความที่แสดงด้วยข้อมูลพิกเซลที่เพียงพอ โดยหลักการแล้ว แต่ละอักขระควรมีขนาดอย่างน้อย 16x16 พิกเซล โดยทั่วไปแล้วไม่ได้ให้ประโยชน์ด้านความถูกต้องของอักขระที่มีขนาดใหญ่กว่า 24x24 พิกเซล

    ตัวอย่างเช่น รูปภาพขนาด 640x480 อาจเหมาะสำหรับการสแกนนามบัตรที่ใช้เต็มความกว้างของรูปภาพ หากต้องการสแกนเอกสารที่พิมพ์บนกระดาษขนาดตัวอักษร คุณอาจต้องใช้รูปภาพขนาด 720x1280 พิกเซล

  • การโฟกัสของรูปภาพที่ไม่ดีอาจส่งผลต่อความแม่นยำในการจดจำข้อความ ถ้าคุณไม่ได้ผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ ให้ลองขอให้ผู้ใช้เรียกคืนรูปภาพ

  • หากกำลังจดจำข้อความในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ คุณควรพิจารณาขนาดโดยรวมของรูปภาพที่ป้อน ระบบจะประมวลผลรูปภาพที่มีขนาดเล็กได้เร็วขึ้น หากต้องการลดเวลาในการตอบสนอง ให้ตรวจสอบว่าข้อความใช้รูปภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และจับภาพที่ความละเอียดต่ำลง (โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดด้านความแม่นยำที่กล่าวไว้ข้างต้น) ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในเคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพ

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพ

  • สำหรับการประมวลผลเฟรมวิดีโอ ให้ใช้ API แบบซิงโครนัส results(in:) ของตัวตรวจจับ เรียกใช้เมธอดนี้จากฟังก์ชัน captureOutput(_, didOutput:from:) ของ AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate เพื่อรับผลการค้นหาแบบซิงโครนัสจากเฟรมวิดีโอที่ระบุ คง alwaysDiscardsLateVideoFrames ของ AVCaptureVideoDataOutput ไว้เป็น true เพื่อเร่งการเรียกตัวตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่ขณะที่ตัวตรวจจับกำลังทำงาน เฟรมจะสูญหายไป
  • หากคุณใช้เอาต์พุตจากตัวตรวจจับเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ให้แสดงผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน แล้วจึงแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะทำให้คุณแสดงผลบนพื้นผิวจอแสดงผล เพียงครั้งเดียวต่อเฟรมอินพุตที่ประมวลผลแล้วแต่ละเฟรม ดูตัวอย่างได้ที่ updatePreviewOverlayViewWithLastFrame ในตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วของ ML Kit
  • ลองจับภาพที่ความละเอียดต่ำลง อย่างไรก็ตาม โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดเกี่ยวกับขนาดรูปภาพของ API นี้ด้วย
  • อย่าเรียกใช้อินสแตนซ์ TextRecognizer หลายรายการที่มีตัวเลือกสคริปต์ที่ต่างกันพร้อมกันเพื่อหลีกเลี่ยงประสิทธิภาพที่ลดลง