在 2024 年演示日活动中，观看有关如何使用 Firebase 构建和运行 AI 赋能应用的演示。立即观看。

تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

التعرّف على النص في الصور باستخدام حزمة تعلُّم الآلة على نظام التشغيل iOS

تصف هذه الصفحة إصدارًا قديمًا من Text Recognition API، والذي كان جزءًا من حزمة تعلّم الآلة في Firebase تم تقسيم وظائف واجهة برمجة التطبيقات هذه إلى واجهتا برمجة تطبيقات جديدتان (مزيد من المعلومات):

المعالجة على الجهاز text recognition هي جزء من حزمة تطوير البرامج (SDK) الجديدة والمستقلة لـ ML Kit، والتي يمكنك استخدامها مع Firebase أو بدونه.
Cloud text recognition هي جزء من Firebase ML، والذي يتضمّن جميع تقنيات تعلُّم الآلة المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية من Firebase الجديدة.

يمكنك استخدام حزمة تعلُّم الآلة للتعرّف على النص في الصور. تحتوي ML Kit على تناسب واجهة برمجة التطبيقات للأغراض العامة التعرف على النص في الصور، مثل ونص لافتة الشارع وواجهة برمجة تطبيقات محسنة للتعرف على نصوص المستندات. تحتوي واجهة برمجة التطبيقات للأغراض العامة على نماذج على الجهاز ونماذج مستنِدة إلى السحابة الإلكترونية. لا يتوفر التعرف على نص المستند إلا كنموذج مستند إلى السحابة الإلكترونية. يمكنك الاطّلاع على نظرة عامة لمقارنة السحابة الإلكترونية والنماذج المتوفّرة على الجهاز فقط.

قبل البدء

إذا لم يسبق لك إضافة Firebase إلى تطبيقك، يمكنك إجراء ذلك من خلال اتّباع الخطوات الأولى في دليل البدء.
تضمين مكتبات ML Kit في Podfile:
```
pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
# If using an on-device API:
pod 'Firebase/MLVisionTextModel', '6.25.0'
```
بعد تثبيت مجموعات مشروعك الصغيرة أو تحديثها، احرص على فتح ملف Xcode باستخدام .xcworkspace.
في تطبيقك، استورد Firebase:
Swift
```
import Firebase
```
Objective-C
```
@import Firebase;
```
إذا أردت استخدام النموذج المستند إلى السحابة الإلكترونية، ولم يسبق لك تفعيل لواجهات برمجة التطبيقات القائمة على السحابة الإلكترونية لمشروعك، عليك القيام بذلك الآن:
1. فتح ML Kit صفحة واجهات برمجة التطبيقات في وحدة تحكُّم Firebase.
2. إذا لم تكن قد أجريت ترقية لمشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على يجب الترقية لإجراء ذلك. (ستتم مطالبتك بالترقية فقط إذا كان مشروعك ليس على خطة Blaze).
  
  يمكن للمشروعات على مستوى Blaze فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
3. إذا لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية مُفعَّلة، انقر على تفعيل البيانات المستندة إلى السحابة الإلكترونية. API.
قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API في قناة الإصدار العلني، يجب إجراء بعض الخطوات الإضافية لمنع وتخفيف تأثير الوصول غير المصرّح به إلى واجهة برمجة التطبيقات

إذا كنت تريد استخدام النموذج على الجهاز فقط، يمكنك تخطّي هذه الخطوة.

أنت الآن جاهز لبدء التعرف على النص في الصور.

إرشادات إدخال الصور

لكي تتعرّف أداة تعلّم الآلة على النص بدقة، يجب أن تحتوي الصور المدخلة على نص يتم تمثيله ببيانات بكسل كافية. من الناحية المثالية، للّغة اللاتينية نص، يجب أن يبلغ حجم كل حرف 16×16 بكسل على الأقل. بالنسبة إلى اللغة الصينية، النصوص اليابانية والكورية (المدعومة فقط من خلال واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية)، يجب أن يكون حجم الحرف 24×24 بكسل. بالنسبة لجميع اللغات، لا يوجد عمومًا على الدقة المحدد للأحرف الأكبر من 24×24 بكسل.

لذلك، على سبيل المثال، قد تعمل صورة بحجم 640×480 جيدًا لمسح بطاقة عمل ضوئيًا تشغل العرض الكامل للصورة لإجراء مسح ضوئي لمستند مطبوع على ورق بحجم حرف، فقد يلزم صورة 720×1280 بكسل.
يمكن أن يؤدي التركيز الضعيف للصورة إلى التأثير سلبًا في دقة التعرّف على النص. إذا لم تكن كذلك والحصول على نتائج مقبولة، فحاول أن تطلب من المستخدم تلخيص الصورة.
إذا كنت تتعرف على النص في تطبيق في الوقت الفعلي، فيمكنك أيضًا يريدون في الاعتبار الأبعاد الكلية لصور الإدخال. أصغر يمكن معالجة الصور بشكل أسرع، لذلك لتقليل وقت الاستجابة، التقط الصور درجات دقة أقل (مع الأخذ في الاعتبار متطلبات الدقة المذكورة أعلاه) التأكد من أن النص يشغل أكبر قدر ممكن من الصورة. راجع أيضًا نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي.

التعرّف على النص في الصور

للتعرّف على النص في صورة باستخدام نموذج على الجهاز أو نموذج مستند إلى السحابة، تشغيل أداة التعرف على النص كما هو موضح أدناه.

1- تشغيل أداة التعرّف على النص

تمرير الصورة كـ "UIImage" أو "CMSampleBufferref" إلى `Process(_:complete:)` لـ `VisionTextRecognizer` :

الحصول على نسخة افتراضية من VisionTextRecognizer عن طريق الاتصال بأي مما يلي onDeviceTextRecognizer أو cloudTextRecognizer:
Swift

لاستخدام النموذج على الجهاز فقط:
```
let vision = Vision.vision()
let textRecognizer = vision.onDeviceTextRecognizer()
```
لاستخدام نموذج السحابة الإلكترونية:

يخضع استخدام أدوات تعلُّم الآلة للوصول إلى وظائف تعلُّم الآلة في السحابة الإلكترونية إلى ترخيص Google Cloud Platform الاتفاقية والخدمة الأحكام المحدَّدة، وتتم فوترتها وفقًا لذلك. للحصول على معلومات الفوترة، راجع صفحة أسعار Firebase
```
let vision = Vision.vision()
let textRecognizer = vision.cloudTextRecognizer()

// Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
let options = VisionCloudTextRecognizerOptions()
options.languageHints = ["en", "hi"]
let textRecognizer = vision.cloudTextRecognizer(options: options)
```
Objective-C

لاستخدام النموذج على الجهاز فقط:
```
FIRVision *vision = [FIRVision vision];
FIRVisionTextRecognizer *textRecognizer = [vision onDeviceTextRecognizer];
```
لاستخدام نموذج السحابة الإلكترونية:

يخضع استخدام أدوات تعلُّم الآلة للوصول إلى وظائف تعلُّم الآلة في السحابة الإلكترونية إلى ترخيص Google Cloud Platform الاتفاقية والخدمة الأحكام المحدَّدة، وتتم فوترتها وفقًا لذلك. للحصول على معلومات الفوترة، راجع صفحة أسعار Firebase
```
FIRVision *vision = [FIRVision vision];
FIRVisionTextRecognizer *textRecognizer = [vision cloudTextRecognizer];

// Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
FIRVisionCloudTextRecognizerOptions *options =
        [[FIRVisionCloudTextRecognizerOptions alloc] init];
options.languageHints = @[@"en", @"hi"];
FIRVisionTextRecognizer *textRecognizer = [vision cloudTextRecognizerWithOptions:options];
```

إنشاء عنصر VisionImage باستخدام UIImage أو CMSampleBufferRef

لاستخدام UIImage:

إذا لزم الأمر، يمكنك تدوير الصورة لتكون imageOrientation الموقع هو .up.
إنشاء عنصر VisionImage باستخدام عنصر التدوير الذي تم تدويره بشكل صحيح UIImage عدم تحديد أي بيانات وصفية حول عرض الإعلانات بالتناوب - البيانات التلقائية القيمة، .topLeft،.
Swift
```
let image = VisionImage(image: uiImage)
```
Objective-C
```
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];
```

لاستخدام CMSampleBufferRef:

أنشئ كائن VisionImageMetadata يحدّد اتجاه بيانات الصورة الواردة في المخزن المؤقت CMSampleBufferRef

للحصول على اتجاه الصورة:

Swift

func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
    ) -> VisionDetectorImageOrientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
        return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
    case .landscapeLeft:
        return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
    case .portraitUpsideDown:
        return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
    case .landscapeRight:
        return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
        return .leftTop
    }
}

Objective-C

- (FIRVisionDetectorImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
      }
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
      }
    default:
      return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
  }
}

بعد ذلك، أنشئ كائن البيانات الوصفية:

Swift

let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
let metadata = VisionImageMetadata()
metadata.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition
)

Objective-C

FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
    AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
metadata.orientation =
    [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                 cameraPosition:cameraPosition];

إنشاء عنصر VisionImage باستخدام عنصر CMSampleBufferRef والبيانات الوصفية بالتناوب:

Swift

let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.metadata = metadata

Objective-C

FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
image.metadata = metadata;

بعد ذلك، اضبط الصورة على طريقة process(_:completion:):

Swift

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

  // Recognized text
}

Objective-C

[textRecognizer processImage:image
                  completion:^(FIRVisionText *_Nullable result,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil || result == nil) {
    // ...
    return;
  }

  // Recognized text
}];

2- استخراج النص من مجموعات النصوص التي تم التعرّف عليها

إذا نجحت عملية التعرف على النص، فستعرض كائن [`VisionText`][VisionText] يحتوي كائن `VisionText` على النص الكامل التي تم التعرّف عليها في الصورة وصفر أو أكثر [`VisionTextBlock`][VisionTextBlock] الأخرى. يمثل كل "VisionTextBlock" كتلة نص مستطيلة تحتوي على صفر أو أكثر من عناصر [`VisionTextLine`][VisionTextLine] كل "VisionTextLine" لا يحتوي الكائن على كائنات [`VisionTextElement`][VisionTextElement] أو أكثر التي تُمثِّل الكلمات والكيانات التي تشبه الكلمات (التواريخ والأرقام وما إلى ذلك). لكل كائن "VisionTextBlock" و"VisionTextLine" و"VisionTextElement" (VisionTextElement) فيمكنك التعرف على النص في المنطقة وإحداثيات الحدود المنطقة. على سبيل المثال:

Swift

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

Objective-C

NSString *resultText = result.text;
for (FIRVisionTextBlock *block in result.blocks) {
  NSString *blockText = block.text;
  NSNumber *blockConfidence = block.confidence;
  NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *blockLanguages = block.recognizedLanguages;
  NSArray<NSValue *> *blockCornerPoints = block.cornerPoints;
  CGRect blockFrame = block.frame;
  for (FIRVisionTextLine *line in block.lines) {
    NSString *lineText = line.text;
    NSNumber *lineConfidence = line.confidence;
    NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *lineLanguages = line.recognizedLanguages;
    NSArray<NSValue *> *lineCornerPoints = line.cornerPoints;
    CGRect lineFrame = line.frame;
    for (FIRVisionTextElement *element in line.elements) {
      NSString *elementText = element.text;
      NSNumber *elementConfidence = element.confidence;
      NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *elementLanguages = element.recognizedLanguages;
      NSArray<NSValue *> *elementCornerPoints = element.cornerPoints;
      CGRect elementFrame = element.frame;
    }
  }
}

نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي

إذا أردت استخدام النموذج على الجهاز فقط للتعرّف على النص في الوقت الفعلي التطبيق، يُرجى اتباع الإرشادات التالية لتحقيق أفضل معدلات عرض الإطارات:

تقييد الطلبات إلى أداة التعرّف على النص. إذا أصبح إطار فيديو جديد يكون متاحًا أثناء تشغيل أداة التعرّف على النص، أفلِت الإطار.
إذا كنت تستخدم ناتج أداة التعرف على النص لتراكب الرسومات على الصورة المدخلة، والحصول أولاً على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة وتراكبها في خطوة واحدة. ومن خلال القيام بذلك، يمكنك العرض على سطح الشاشة مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال اطّلع على previewOverlayView وFIRDetectionOverlayView الفئات في نموذج تطبيق العرض كمثال.
يمكنك التقاط صور بدقة أقل. ومع ذلك، ضع في اعتبارك أيضًا متطلبات أبعاد الصورة في واجهة برمجة التطبيقات هذه.

الخطوات التالية

قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API في قناة الإصدار العلني، يجب إجراء بعض الخطوات الإضافية لمنع وتخفيف تأثير الوصول غير المُصرح به إلى واجهة برمجة التطبيقات.

التعرّف على النص في صور المستندات

للتعرف على نص المستند، قم بتهيئة وتشغيل أداة التعرّف على النص في المستند كما هو موضّح أدناه.

وتوفر واجهة برمجة التطبيقات للتعرف على نص المستندات، الموضحة أدناه، واجهة أن يكون أكثر ملاءمة للعمل على صور المستندات. ومع ذلك، إذا كنت تفضّل استخدام الواجهة التي توفرها واجهة برمجة تطبيقات النصوص المتفرقة، يمكنك استخدامها لمسح المستندات ضوئيًا من خلال ضبط أداة التعرّف على النص في السحابة الإلكترونية استخدام نموذج النص الكثيف.

لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات التعرف على النص في المستندات:

1- تشغيل أداة التعرّف على النص

تمرير الصورة كـ UIImage أو CMSampleBufferRef إلى جهاز process(_:completion:) لـ "VisionDocumentTextRecognizer" :

الحصول على نسخة افتراضية من "VisionDocumentTextRecognizer" من خلال الاتصال cloudDocumentTextRecognizer:

Swift

let vision = Vision.vision()
let textRecognizer = vision.cloudDocumentTextRecognizer()

// Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
let options = VisionCloudDocumentTextRecognizerOptions()
options.languageHints = ["en", "hi"]
let textRecognizer = vision.cloudDocumentTextRecognizer(options: options)

Objective-C

FIRVision *vision = [FIRVision vision];
FIRVisionDocumentTextRecognizer *textRecognizer = [vision cloudDocumentTextRecognizer];

// Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
FIRVisionCloudDocumentTextRecognizerOptions *options =
        [[FIRVisionCloudDocumentTextRecognizerOptions alloc] init];
options.languageHints = @[@"en", @"hi"];
FIRVisionDocumentTextRecognizer *textRecognizer = [vision cloudDocumentTextRecognizerWithOptions:options];

إنشاء عنصر VisionImage باستخدام UIImage أو CMSampleBufferRef

لاستخدام UIImage:

إذا لزم الأمر، يمكنك تدوير الصورة لتكون imageOrientation الموقع هو .up.
إنشاء عنصر VisionImage باستخدام عنصر التدوير الذي تم تدويره بشكل صحيح UIImage عدم تحديد أي بيانات وصفية حول عرض الإعلانات بالتناوب - البيانات التلقائية القيمة، .topLeft،.
Swift
```
let image = VisionImage(image: uiImage)
```
Objective-C
```
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];
```

لاستخدام CMSampleBufferRef:

أنشئ كائن VisionImageMetadata يحدّد اتجاه بيانات الصورة الواردة في المخزن المؤقت CMSampleBufferRef

للحصول على اتجاه الصورة:

Swift

func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
    ) -> VisionDetectorImageOrientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
        return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
    case .landscapeLeft:
        return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
    case .portraitUpsideDown:
        return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
    case .landscapeRight:
        return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
        return .leftTop
    }
}

Objective-C

- (FIRVisionDetectorImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
      }
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
      }
    default:
      return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
  }
}

بعد ذلك، أنشئ كائن البيانات الوصفية:

Swift

let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
let metadata = VisionImageMetadata()
metadata.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition
)

Objective-C

FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
    AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
metadata.orientation =
    [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                 cameraPosition:cameraPosition];

إنشاء عنصر VisionImage باستخدام عنصر CMSampleBufferRef والبيانات الوصفية بالتناوب:

Swift

let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.metadata = metadata

Objective-C

FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
image.metadata = metadata;

بعد ذلك، اضبط الصورة على طريقة process(_:completion:):

Swift

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

  // Recognized text
}

Objective-C

[textRecognizer processImage:image
                  completion:^(FIRVisionDocumentText *_Nullable result,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil || result == nil) {
    // ...
    return;
  }

    // Recognized text
}];

2- استخراج النص من مجموعات النصوص التي تم التعرّف عليها

إذا نجحت عملية التعرف على النص، فستعرض VisionDocumentText. كائن VisionDocumentText يحتوي على النص الكامل المعترف به في الصورة والتسلسل الهرمي للكائنات التي أن تعكس بنية الوثيقة المعترف بها:

لكل VisionDocumentTextBlock وVisionDocumentTextParagraph VisionDocumentTextWord، وكائن VisionDocumentTextSymbol، يمكنك الحصول على للنص المعترف به في المنطقة وإحداثيات الإحاطة بهذه المنطقة.

على سبيل المثال:

Swift

let resultText = result.text
for block in result.blocks {
    let blockText = block.text
    let blockConfidence = block.confidence
    let blockRecognizedLanguages = block.recognizedLanguages
    let blockBreak = block.recognizedBreak
    let blockCornerPoints = block.cornerPoints
    let blockFrame = block.frame
    for paragraph in block.paragraphs {
        let paragraphText = paragraph.text
        let paragraphConfidence = paragraph.confidence
        let paragraphRecognizedLanguages = paragraph.recognizedLanguages
        let paragraphBreak = paragraph.recognizedBreak
        let paragraphCornerPoints = paragraph.cornerPoints
        let paragraphFrame = paragraph.frame
        for word in paragraph.words {
            let wordText = word.text
            let wordConfidence = word.confidence
            let wordRecognizedLanguages = word.recognizedLanguages
            let wordBreak = word.recognizedBreak
            let wordCornerPoints = word.cornerPoints
            let wordFrame = word.frame
            for symbol in word.symbols {
                let symbolText = symbol.text
                let symbolConfidence = symbol.confidence
                let symbolRecognizedLanguages = symbol.recognizedLanguages
                let symbolBreak = symbol.recognizedBreak
                let symbolCornerPoints = symbol.cornerPoints
                let symbolFrame = symbol.frame
            }
        }
    }
}

Objective-C

NSString *resultText = result.text;
for (FIRVisionDocumentTextBlock *block in result.blocks) {
  NSString *blockText = block.text;
  NSNumber *blockConfidence = block.confidence;
  NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *blockRecognizedLanguages = block.recognizedLanguages;
  FIRVisionTextRecognizedBreak *blockBreak = block.recognizedBreak;
  CGRect blockFrame = block.frame;
  for (FIRVisionDocumentTextParagraph *paragraph in block.paragraphs) {
    NSString *paragraphText = paragraph.text;
    NSNumber *paragraphConfidence = paragraph.confidence;
    NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *paragraphRecognizedLanguages = paragraph.recognizedLanguages;
    FIRVisionTextRecognizedBreak *paragraphBreak = paragraph.recognizedBreak;
    CGRect paragraphFrame = paragraph.frame;
    for (FIRVisionDocumentTextWord *word in paragraph.words) {
      NSString *wordText = word.text;
      NSNumber *wordConfidence = word.confidence;
      NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *wordRecognizedLanguages = word.recognizedLanguages;
      FIRVisionTextRecognizedBreak *wordBreak = word.recognizedBreak;
      CGRect wordFrame = word.frame;
      for (FIRVisionDocumentTextSymbol *symbol in word.symbols) {
        NSString *symbolText = symbol.text;
        NSNumber *symbolConfidence = symbol.confidence;
        NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *symbolRecognizedLanguages = symbol.recognizedLanguages;
        FIRVisionTextRecognizedBreak *symbolBreak = symbol.recognizedBreak;
        CGRect symbolFrame = symbol.frame;
      }
    }
  }
}

الخطوات التالية

قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API في قناة الإصدار العلني، يجب إجراء بعض الخطوات الإضافية لمنع وتخفيف تأثير الوصول غير المُصرح به إلى واجهة برمجة التطبيقات.