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Reconhecer texto em imagens com o Kit de ML no iOS

Você pode usar o Kit de ML para reconhecer texto em imagens ou vídeos, como o texto de uma placa de rua. As principais características desse recurso são:

API Text Recognition v2
Descrição	Reconhecer texto em imagens ou vídeos, oferecer suporte a scripts latino, chinês, devanágari, japonês e coreano e uma ampla variedade de idiomas.
Nomes de SDK	`GoogleMLKit/TextRecognition GoogleMLKit/TextRecognitionChinese GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese GoogleMLKit/TextRecognitionKorean`
Implementação	Os recursos são vinculados estaticamente ao app no tempo de build
Impacto no tamanho do app	Cerca de 38 MB por SDK de script
Desempenho	Tempo real na maioria dos dispositivos para o SDK do script latino, que é mais lento para outros.

Testar

Teste o app de exemplo para conferir um exemplo de uso dessa API.
Teste o código com o codelab (link em inglês).

Antes de começar

Inclua os seguintes pods do kit de ML no seu 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'

Depois de instalar ou atualizar os pods do seu projeto, abra o projeto do Xcode usando o .xcworkspace. O Kit de ML é compatível com a versão 12.4 ou mais recente do Xcode.

1. Criar uma instância de `TextRecognizer`

Crie uma instância de TextRecognizer chamando +textRecognizer(options:) e transmitindo as opções relacionadas ao SDK que você declarou como dependência acima:

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. Preparar a imagem de entrada

Transmita a imagem como um UIImage ou um CMSampleBufferRef para o método process(_:completion:) do TextRecognizer:

Crie um objeto VisionImage usando um UIImage ou um CMSampleBuffer.

Se você usa um UIImage, siga estas etapas:

Crie um objeto VisionImage com o UIImage. Especifique o .orientation correto.

Swift

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

Objective-C

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

Se você usa um CMSampleBuffer, siga estas etapas:

Especifique a orientação dos dados da imagem contidos em CMSampleBuffer.

Para conferir a orientação da imagem:

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;
  }
}

Crie um objeto VisionImage usando o objeto CMSampleBuffer e a orientação:

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. Processar a imagem

Depois, transmita a imagem para o método process(_:completion:):

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. Extrair texto de blocos de texto reconhecido

Se a operação de reconhecimento de texto for bem-sucedida, ela retornará um objeto Text. Um objeto Text contém o texto completo reconhecido na imagem e zero ou mais objetos TextBlock.

Cada TextBlock representa um bloco de texto retangular, que contém zero ou mais objetos TextLine. Cada objeto TextLine contém zero ou mais objetos TextElement, que representam palavras e entidades semelhantes, como datas e números.

Para cada objeto TextBlock, TextLine e TextElement, é possível receber o texto reconhecido na região e as coordenadas delimitadoras da região.

Exemplo:

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;
    }
  }
}

Diretrizes para imagens de entrada

Para que o Kit de ML reconheça o texto com precisão, as imagens de entrada precisam conter texto representado por dados de pixel suficientes. O ideal é que cada caractere tenha pelo menos 16 x 16 pixels. Geralmente, não há benefício de precisão em usar caracteres maiores que 24 x 24 pixels.

Por exemplo, uma imagem de 640 x 480 pixels pode funcionar para digitalizar um cartão de visita que ocupa toda a largura da imagem. Para digitalizar um documento impresso em papel de tamanho carta, talvez seja necessária uma imagem de 720 x 1280 pixels.
O foco inadequado da imagem pode afetar a precisão do reconhecimento de texto. Se você não está conseguindo resultados aceitáveis, peça para o usuário recapturar a imagem.
Se você estiver fazendo reconhecimento de texto em um aplicativo em tempo real, considere as dimensões gerais das imagens de entrada. Imagens menores podem ser processadas mais rapidamente. Para reduzir a latência, garanta que o texto ocupe o máximo possível da imagem e capture imagens em resoluções mais baixas. Lembre-se dos requisitos de precisão mencionados acima. Para mais informações, consulte Dicas para melhorar o desempenho.

Dicas para melhorar o desempenho

Para processar frames de vídeo, use a API síncrona results(in:) do detector. Chame esse método da função captureOutput(_, didOutput:from:) do AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate para receber resultados de forma síncrona do frame de vídeo especificado. Mantenha o alwaysDiscardsLateVideoFrames de AVCaptureVideoDataOutput como true para limitar as chamadas ao detector. Se um novo frame de vídeo ficar disponível enquanto o detector estiver em execução, ele será descartado.
Se você usar a saída do detector para sobrepor elementos gráficos na imagem de entrada, primeiro acesse o resultado do Kit de ML e, em seguida, renderize a imagem e a sobreposição em uma única etapa. Ao fazer isso, você renderiza a superfície de exibição apenas uma vez para cada frame de entrada processado. Consulte updatePreviewOverlayViewWithLastFrame no exemplo do guia de início rápido do Kit de ML.
Tente capturar imagens em uma resolução mais baixa. No entanto, lembre-se também dos requisitos de dimensão de imagem da API.
Para evitar uma possível degradação do desempenho, não execute várias instâncias de TextRecognizer com diferentes opções de script ao mesmo tempo.

Reconhecer texto em imagens com o Kit de ML no iOS

Testar

Antes de começar

1. Criar uma instância de TextRecognizer

Swift

Objective-C

2. Preparar a imagem de entrada

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

3. Processar a imagem

Swift

Objective-C

4. Extrair texto de blocos de texto reconhecido

Swift

Objective-C

Diretrizes para imagens de entrada

Dicas para melhorar o desempenho

1. Criar uma instância de `TextRecognizer`