Rozpoznawanie tekstu w obrazach za pomocą ML Kit na Androidzie

Do rozpoznawania tekstu na obrazach możesz używać pakietu ML Kit. ML Kit zawiera ogólnego przeznaczenia API, odpowiedni do rozpoznawania tekstu na obrazach, takiego jak i tekstu znaku drogowego oraz interfejs API zoptymalizowany pod kątem rozpoznawania tekstu dokumenty. Interfejs API do zwykłych obciążeń obejmuje modele działające na urządzeniu i w chmurze. Rozpoznawanie tekstu dokumentów jest dostępne tylko jako model działający w chmurze. Zobacz przegląd, aby porównać w chmurze i na urządzeniu.

Zanim zaczniesz

  1. Jeśli jeszcze nie masz tego za sobą, dodaj Firebase do swojego projektu na Androida.
  2. Dodaj do modułu zależności między bibliotekami ML Kit na Androida Plik Gradle (na poziomie aplikacji) (zwykle app/build.gradle): 
    apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.google.gms.google-services'

dependencies {
  // ...

  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3'
}
  3. Opcjonalne, ale zalecane: jeśli używasz interfejsu API działającego na urządzeniu, skonfiguruj automatycznie pobiera model ML na urządzenie po tym, jak aplikacja zostanie ze Sklepu Play.

    Aby to zrobić, dodaj tę deklarację do Plik AndroidManifest.xml:

    <application ...>
  ...
  <meta-data
      android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
      android:value="ocr" />
  <!-- To use multiple models: android:value="ocr,model2,model3" -->
</application>
     Jeśli nie włączysz pobierania modelu w czasie instalacji, model zostanie pobrane przy pierwszym uruchomieniu detektora na urządzeniu. Twoje prośby przed zakończeniem pobierania nie przyniesie żadnych wyników.

  4. Jeśli chcesz używać modelu działającego w chmurze, który nie został jeszcze włączony interfejsów API działających w chmurze w Twoim projekcie, zrób to teraz:

    1. Otwórz ML Kit Strona interfejsów API w konsoli Firebase.

    2. Jeśli w swoim projekcie nie korzystasz jeszcze z abonamentu Blaze, kliknij Aby to zrobić, przejdź na wyższą wersję. (Prośba o uaktualnienie wyświetli się tylko wtedy, gdy projekt nie jest objęty abonamentem Blaze).

      Tylko projekty na poziomie Blaze mogą korzystać z interfejsów API działających w chmurze.

    3. Jeśli interfejsy API działające w chmurze nie są włączone, kliknij Włącz działające w chmurze interfejsów API.
    .

    Jeśli chcesz używać tylko modelu na urządzeniu, możesz pominąć ten krok.

Teraz możesz zacząć rozpoznawać tekst na obrazach.

Wytyczne dotyczące obrazu wejściowego

  • Aby ML Kit mógł dokładnie rozpoznawać tekst, obrazy wejściowe muszą zawierać który jest reprezentowany przez wystarczającą ilość danych pikseli. najlepiej dla alfabetu łacińskiego tekstu, każdy znak powinien mieć co najmniej 16 x 16 pikseli. W przypadku języka chińskiego, tekst w języku japońskim i koreańskim (obsługiwany tylko przez interfejsy API działające w chmurze), każdy powinien mieć rozmiar 24 x 24 piksele. Dla wszystkich języków zwykle nie ma funkcji w przypadku znaków większych niż 24 x 24 piksele.

    Na przykład obraz o wymiarach 640 x 480 może się sprawdzić do zeskanowania wizytówki zajmuje całą szerokość obrazu. Aby zeskanować dokument wydrukowany na na papierze w formacie letter, może być wymagany obraz o wymiarach 720 x 1280 pikseli.

  • Słaba ostrość obrazu może obniżyć dokładność rozpoznawania tekstu. Jeśli nim nie jesteś uzyskać akceptowalne wyniki, poproś użytkownika o ponowne przechwycenie obrazu.

  • Jeśli rozpoznajesz tekst w aplikacji działającej w czasie rzeczywistym, możesz też należy wziąć pod uwagę ogólne wymiary obrazów wejściowych. Mniejszy szybsze przetwarzanie obrazów. Aby zmniejszyć opóźnienia, należy robić zdjęcia mniejsza rozdzielczość (pamiętając o powyższych wymaganiach dotyczących dokładności) aby tekst zajmował jak największą część obrazu. Zobacz też Wskazówki, jak zwiększyć skuteczność w czasie rzeczywistym.

Rozpoznawanie tekstu w obrazach

Aby rozpoznać tekst na obrazie za pomocą modelu działającego na urządzeniu lub w chmurze: uruchom moduł rozpoznawania tekstu w sposób opisany poniżej.

1. Uruchom moduł rozpoznawania tekstu

Aby rozpoznać tekst na obrazie, utwórz obiekt FirebaseVisionImage z obiektu Bitmap, media.Image, ByteBuffer, tablicy bajtów lub pliku w urządzenia. Następnie przekaż obiekt FirebaseVisionImage do funkcji Metoda processImage użytkownika FirebaseVisionTextRecognizer.

  1. Utwórz obiekt FirebaseVisionImage na podstawie swojego obrazu.

    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie media.Image, np. podczas przechwytywania obrazu z z aparatu urządzenia, przekazać obiekt media.Image oraz w kierunku FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

      Jeśli używasz tagu CameraX, OnImageCapturedListener oraz ImageAnalysis.Analyzer klasy obliczają wartość rotacji więc wystarczy zmienić rotację na jeden z zestawów ML Kit Stały ROTATION_ przed nawiązaniem połączenia FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

      Java

      private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) {
        switch (degrees) {
            case 0:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            case 90:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            case 180:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            case 270:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            default:
                throw new IllegalArgumentException(
                        "Rotation must be 0, 90, 180, or 270.");
        }
    }

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) {
        if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) {
            return;
        }
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees);
        FirebaseVisionImage image =
                FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
        // Pass image to an ML Kit Vision API
        // ...
    }
}

      Kotlin+KTX

      private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {
    private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) {
        0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.")
    }

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) {
        val mediaImage = imageProxy?.image
        val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees)
        if (mediaImage != null) {
            val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

      Jeśli nie korzystasz z biblioteki aparatu zapewniającej obrót obrazu, może go obliczyć na podstawie obrotu urządzenia i orientacji aparatu czujnik w urządzeniu:

      Java

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

/**
 * 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, Context context)
        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);

    // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
    // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
    // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);
    rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360;

    // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
    int result;
    switch (rotationCompensation) {
        case 0:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            break;
        case 90:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            break;
        case 180:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            break;
        case 270:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            break;
        default:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation);
    }
    return result;
}
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180)
}
/**
 * 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, context: Context): 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)

    // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
    // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
    // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
    val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!
    rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360

    // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
    val result: Int
    when (rotationCompensation) {
        0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> {
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
            Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation")
        }
    }
    return result
}
      VisionImage.kt

      Następnie przekaż obiekt media.Image oraz wartość rotacji do FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt
    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku FirebaseVisionImage.fromFilePath() Jest to przydatne, gdy użyj intencji ACTION_GET_CONTENT, aby zachęcić użytkownika do wyboru obraz z aplikacji Galeria.

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
      VisionImage.kt
    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie ByteBuffer lub tablicy bajtów, najpierw oblicz wartość obrazu w sposób opisany powyżej dla danych wejściowych media.Image.

      Następnie utwórz obiekt FirebaseVisionImageMetadata określającą wysokość, szerokość i format kodowania kolorów obrazu i rotacja:

      Java

      FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480)   // 480x360 is typically sufficient for
        .setHeight(360)  // image recognition
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build();
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
        .setHeight(360) // image recognition
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build()
      VisionImage.kt

      Za pomocą bufora lub tablicy oraz obiektu metadanych utwórz FirebaseVisionImage obiekt:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
      VisionImage.kt
    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie Obiekt Bitmap:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt
      Obraz reprezentowany przez obiekt Bitmap musi być pionowo bez konieczności dodatkowego obracania.

  2. Pobierz instancję FirebaseVisionTextRecognizer.

    Aby używać modelu na urządzeniu:

    Java 

    FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getOnDeviceTextRecognizer();

    Kotlin+KTX 

    val detector = FirebaseVision.getInstance()
        .onDeviceTextRecognizer

    Aby używać modelu działającego w chmurze:

    Java 

    FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getCloudTextRecognizer();
// Or, to change the default settings:
//   FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
//          .getCloudTextRecognizer(options);
     
    // Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions options = new FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions.Builder()
        .setLanguageHints(Arrays.asList("en", "hi"))
        .build();

    Kotlin+KTX 

    val detector = FirebaseVision.getInstance().cloudTextRecognizer
// Or, to change the default settings:
// val detector = FirebaseVision.getInstance().getCloudTextRecognizer(options)
     
    // Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
val options = FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions.Builder()
        .setLanguageHints(listOf("en", "hi"))
        .build()

  3. Na koniec przekaż obraz do metody processImage:

    Java 

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

    Kotlin+KTX 

    val result = detector.processImage(image)
        .addOnSuccessListener { firebaseVisionText ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }

2. Wyodrębnianie tekstu z bloków rozpoznanego tekstu

Jeśli rozpoznawanie tekstu się powiedzie, Do powodzenia zostanie przekazany obiekt FirebaseVisionText słuchacz. Obiekt FirebaseVisionText zawiera pełny tekst rozpoznany w i zero lub więcej obiektów TextBlock.

Każdy element TextBlock to prostokątny blok tekstu, zawierający zero lub więcej obiektów Line. Każdy obiekt Line zawiera 0 lub więcej obiekty Element, które reprezentują słowa i słowa elementów (dat, liczb itp.).

Dla każdego obiektu TextBlock, Line i Element można wyświetlić tekst rozpoznawane w regionie i współrzędne graniczne regionu.

Przykład:

Java 

String resultText = result.getText();
for (FirebaseVisionText.TextBlock block: result.getTextBlocks()) {
    String blockText = block.getText();
    Float blockConfidence = block.getConfidence();
    List<RecognizedLanguage> blockLanguages = block.getRecognizedLanguages();
    Point[] blockCornerPoints = block.getCornerPoints();
    Rect blockFrame = block.getBoundingBox();
    for (FirebaseVisionText.Line line: block.getLines()) {
        String lineText = line.getText();
        Float lineConfidence = line.getConfidence();
        List<RecognizedLanguage> lineLanguages = line.getRecognizedLanguages();
        Point[] lineCornerPoints = line.getCornerPoints();
        Rect lineFrame = line.getBoundingBox();
        for (FirebaseVisionText.Element element: line.getElements()) {
            String elementText = element.getText();
            Float elementConfidence = element.getConfidence();
            List<RecognizedLanguage> elementLanguages = element.getRecognizedLanguages();
            Point[] elementCornerPoints = element.getCornerPoints();
            Rect elementFrame = element.getBoundingBox();
        }
    }
}

Kotlin+KTX 

val resultText = result.text
for (block in result.textBlocks) {
    val blockText = block.text
    val blockConfidence = block.confidence
    val blockLanguages = block.recognizedLanguages
    val blockCornerPoints = block.cornerPoints
    val blockFrame = block.boundingBox
    for (line in block.lines) {
        val lineText = line.text
        val lineConfidence = line.confidence
        val lineLanguages = line.recognizedLanguages
        val lineCornerPoints = line.cornerPoints
        val lineFrame = line.boundingBox
        for (element in line.elements) {
            val elementText = element.text
            val elementConfidence = element.confidence
            val elementLanguages = element.recognizedLanguages
            val elementCornerPoints = element.cornerPoints
            val elementFrame = element.boundingBox
        }
    }
}

Wskazówki dotyczące poprawy skuteczności w czasie rzeczywistym

Jeśli chcesz używać modelu na urządzeniu do rozpoznawania tekstu w czasie rzeczywistym zastosuj się do tych wskazówek, by uzyskać najlepszą liczbę klatek na sekundę:

  • Ogranicz wywołania do modułu rozpoznawania tekstu. Jeśli nowa klatka wideo dostępne podczas działania modułu rozpoznawania tekstu, upuść ramkę.
  • Jeśli używasz danych wyjściowych modułu rozpoznawania tekstu do nakładania grafiki na obrazu wejściowego, najpierw pobierz wynik z ML Kit, a następnie wyrenderuj obraz i nakładanie nakładek w jednym kroku. W ten sposób renderowanie na powierzchni tylko raz na każdą ramkę wejściową.

  • Jeśli korzystasz z interfejsu API Camera2, rób zdjęcia w Format: ImageFormat.YUV_420_888.

    Jeśli używasz starszej wersji interfejsu Camera API, rób zdjęcia w Format: ImageFormat.NV21.

  • Rozważ robienie zdjęć w niższej rozdzielczości. Pamiętaj jednak, wymagania dotyczące wymiarów obrazów w tym interfejsie API.

Dalsze kroki

Rozpoznawanie tekstu na obrazach dokumentów

Aby rozpoznać tekst dokumentu, skonfiguruj i uruchom rozpoznawania tekstu dokumentu, zgodnie z opisem poniżej.

Opisany poniżej interfejs API rozpoznawania tekstu dokumentów zapewnia interfejs, ma ułatwić pracę z obrazami dokumentów. Pamiętaj jednak: jeśli wolisz interfejs dostarczony przez FirebaseVisionTextRecognizer API, możesz go używać do skanowania dokumentów, konfigurując tekst w chmurze modułu rozpoznawania, aby używać modelu gęstego tekstu.

Aby użyć interfejsu API rozpoznawania tekstu dokumentów:

1. Uruchom moduł rozpoznawania tekstu

Aby rozpoznać tekst na obrazie, utwórz obiekt FirebaseVisionImage na podstawie Bitmap, media.Image, ByteBuffer, tablica bajtów lub plik na urządzeniu. Następnie przekaż obiekt FirebaseVisionImage do funkcji Metoda processImage użytkownika FirebaseVisionDocumentTextRecognizer.

  1. Utwórz obiekt FirebaseVisionImage na podstawie swojego obrazu.

    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie media.Image, np. podczas przechwytywania obrazu z z aparatu urządzenia, przekazać obiekt media.Image oraz w kierunku FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

      Jeśli używasz tagu CameraX, OnImageCapturedListener oraz ImageAnalysis.Analyzer klasy obliczają wartość rotacji więc wystarczy zmienić rotację na jeden z zestawów ML Kit Stały ROTATION_ przed nawiązaniem połączenia FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

      Java

      private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) {
        switch (degrees) {
            case 0:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            case 90:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            case 180:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            case 270:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            default:
                throw new IllegalArgumentException(
                        "Rotation must be 0, 90, 180, or 270.");
        }
    }

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) {
        if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) {
            return;
        }
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees);
        FirebaseVisionImage image =
                FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
        // Pass image to an ML Kit Vision API
        // ...
    }
}

      Kotlin+KTX

      private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {
    private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) {
        0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.")
    }

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) {
        val mediaImage = imageProxy?.image
        val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees)
        if (mediaImage != null) {
            val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

      Jeśli nie korzystasz z biblioteki aparatu zapewniającej obrót obrazu, może go obliczyć na podstawie obrotu urządzenia i orientacji aparatu czujnik w urządzeniu:

      Java

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

/**
 * 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, Context context)
        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);

    // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
    // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
    // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);
    rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360;

    // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
    int result;
    switch (rotationCompensation) {
        case 0:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            break;
        case 90:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            break;
        case 180:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            break;
        case 270:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            break;
        default:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation);
    }
    return result;
}
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180)
}
/**
 * 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, context: Context): 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)

    // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
    // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
    // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
    val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!
    rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360

    // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
    val result: Int
    when (rotationCompensation) {
        0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> {
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
            Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation")
        }
    }
    return result
}
      VisionImage.kt

      Następnie przekaż obiekt media.Image oraz wartość rotacji do FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt
    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku FirebaseVisionImage.fromFilePath() Jest to przydatne, gdy użyj intencji ACTION_GET_CONTENT, aby zachęcić użytkownika do wyboru obraz z aplikacji Galeria.

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
      VisionImage.kt
    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie ByteBuffer lub tablicy bajtów, najpierw oblicz wartość obrazu w sposób opisany powyżej dla danych wejściowych media.Image.

      Następnie utwórz obiekt FirebaseVisionImageMetadata określającą wysokość, szerokość i format kodowania kolorów obrazu i rotacja:

      Java

      FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480)   // 480x360 is typically sufficient for
        .setHeight(360)  // image recognition
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build();
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
        .setHeight(360) // image recognition
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build()
      VisionImage.kt

      Za pomocą bufora lub tablicy oraz obiektu metadanych utwórz FirebaseVisionImage obiekt:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
      VisionImage.kt
    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie Obiekt Bitmap:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt
      Obraz reprezentowany przez obiekt Bitmap musi być pionowo bez konieczności dodatkowego obracania.

  2. Pobierz instancję FirebaseVisionDocumentTextRecognizer:

    Java 

    FirebaseVisionDocumentTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getCloudDocumentTextRecognizer();
     
    // Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
FirebaseVisionCloudDocumentRecognizerOptions options =
        new FirebaseVisionCloudDocumentRecognizerOptions.Builder()
                .setLanguageHints(Arrays.asList("en", "hi"))
                .build();
FirebaseVisionDocumentTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getCloudDocumentTextRecognizer(options);

    Kotlin+KTX 

    val detector = FirebaseVision.getInstance()
        .cloudDocumentTextRecognizer
     
    // Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
val options = FirebaseVisionCloudDocumentRecognizerOptions.Builder()
        .setLanguageHints(listOf("en", "hi"))
        .build()
val detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getCloudDocumentTextRecognizer(options)

  3. Na koniec przekaż obraz do metody processImage:

    Java 

    detector.processImage(myImage)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<FirebaseVisionDocumentText>() {
            @Override
            public void onSuccess(FirebaseVisionDocumentText result) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });

    Kotlin+KTX 

    detector.processImage(myImage)
        .addOnSuccessListener { firebaseVisionDocumentText ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }

2. Wyodrębnianie tekstu z bloków rozpoznanego tekstu

Jeśli rozpoznawanie tekstu się powiedzie, zwróci błąd FirebaseVisionDocumentText. O Obiekt FirebaseVisionDocumentText zawiera pełny tekst rozpoznany w i hierarchię obiektów, które odzwierciedlają strukturę rozpoznawanych dokument:

Dla każdego obiektu Block, Paragraph, Word i Symbol można uzyskać tekstu rozpoznawanego w regionie oraz jego współrzędnych geograficznych.

Przykład:

Java 

String resultText = result.getText();
for (FirebaseVisionDocumentText.Block block: result.getBlocks()) {
    String blockText = block.getText();
    Float blockConfidence = block.getConfidence();
    List<RecognizedLanguage> blockRecognizedLanguages = block.getRecognizedLanguages();
    Rect blockFrame = block.getBoundingBox();
    for (FirebaseVisionDocumentText.Paragraph paragraph: block.getParagraphs()) {
        String paragraphText = paragraph.getText();
        Float paragraphConfidence = paragraph.getConfidence();
        List<RecognizedLanguage> paragraphRecognizedLanguages = paragraph.getRecognizedLanguages();
        Rect paragraphFrame = paragraph.getBoundingBox();
        for (FirebaseVisionDocumentText.Word word: paragraph.getWords()) {
            String wordText = word.getText();
            Float wordConfidence = word.getConfidence();
            List<RecognizedLanguage> wordRecognizedLanguages = word.getRecognizedLanguages();
            Rect wordFrame = word.getBoundingBox();
            for (FirebaseVisionDocumentText.Symbol symbol: word.getSymbols()) {
                String symbolText = symbol.getText();
                Float symbolConfidence = symbol.getConfidence();
                List<RecognizedLanguage> symbolRecognizedLanguages = symbol.getRecognizedLanguages();
                Rect symbolFrame = symbol.getBoundingBox();
            }
        }
    }
}

Kotlin+KTX 

val resultText = result.text
for (block in result.blocks) {
    val blockText = block.text
    val blockConfidence = block.confidence
    val blockRecognizedLanguages = block.recognizedLanguages
    val blockFrame = block.boundingBox
    for (paragraph in block.paragraphs) {
        val paragraphText = paragraph.text
        val paragraphConfidence = paragraph.confidence
        val paragraphRecognizedLanguages = paragraph.recognizedLanguages
        val paragraphFrame = paragraph.boundingBox
        for (word in paragraph.words) {
            val wordText = word.text
            val wordConfidence = word.confidence
            val wordRecognizedLanguages = word.recognizedLanguages
            val wordFrame = word.boundingBox
            for (symbol in word.symbols) {
                val symbolText = symbol.text
                val symbolConfidence = symbol.confidence
                val symbolRecognizedLanguages = symbol.recognizedLanguages
                val symbolFrame = symbol.boundingBox
            }
        }
    }
}

Dalsze kroki