Riconoscere il testo nelle immagini con ML Kit su iOS

In questa pagina viene descritta una versione precedente di Text Recognition API, che faceva parte di ML Kit per Firebase. La funzionalità di questa API è stata suddivisa in due nuove API (scopri di più):

• Sul dispositivo text recognition fa parte del nuovo SDK ML Kit autonomo, che puoi utilizzare con senza Firebase.
• Cloud text recognition fa parte di Firebase ML, che include tutto il ML basato su cloud di Firebase le funzionalità di machine learning.

Puoi utilizzare ML Kit per riconoscere il testo nelle immagini. ML Kit ha sia un'interfaccia un'API per uso generico adatta al riconoscimento del testo nelle immagini, come di un segnale stradale e un'API ottimizzata per il riconoscimento del testo documenti. L'API per uso generico dispone di modelli sia on-device che basati su cloud. Il riconoscimento del testo dei documenti è disponibile solo come modello basato su cloud. Consulta le panoramica per un confronto modelli cloud e on-device.

Prima di iniziare

1. Se non hai già aggiunto Firebase alla tua app, puoi farlo seguendo le istruzioni riportate in passaggi nella Guida introduttiva.
2. Includi le librerie del kit ML nel tuo podfile:

   pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
   # If using an on-device API:
   pod 'Firebase/MLVisionTextModel', '6.25.0'
   

   Dopo aver installato o aggiornato i pod del progetto, assicurati di aprire Xcode utilizzando il suo .xcworkspace.
3. Nell'app, importa Firebase:

   Swift

   import Firebase

   Objective-C

   @import Firebase;

4. Se vuoi utilizzare il modello basato su cloud e non hai già abilitato le API basate su cloud per il tuo progetto, fallo ora:

   1. Apri il ML Kit. API della console Firebase.

   2. Se non hai già eseguito l'upgrade del progetto a un piano tariffario Blaze, fai clic su Per farlo, esegui l'upgrade. Ti verrà chiesto di eseguire l'upgrade solo se non è incluso nel piano Blaze.)

      Solo i progetti a livello Blaze possono utilizzare le API basate su cloud.

   3. Se le API basate su cloud non sono già abilitate, fai clic su Abilita basate su cloud per le API.
   di Gemini Advanced.
   Prima di eseguire il deployment in produzione di un'app che utilizza un'API Cloud, devi: alcune misure aggiuntive per prevenire e mitigare dell'accesso non autorizzato all'API.

   Se vuoi utilizzare solo il modello on-device, puoi saltare questo passaggio.

Ora puoi iniziare a riconoscere il testo nelle immagini.

Linee guida per l'immagine di input

• Affinché ML Kit riconosca accuratamente il testo, le immagini di input devono contenere di testo rappresentato da un numero sufficiente di dati di pixel. Idealmente, per la lingua latina di testo, ogni carattere deve essere di almeno 16 x 16 pixel. Per il cinese, in giapponese e coreano (supportato solo dalle API basate su cloud), ciascuna deve essere di 24 x 24 pixel. Per tutte le lingue, in genere non c'è maggiore di 24 x 24 pixel.

  Ad esempio, un'immagine di 640 x 480 potrebbe essere l'ideale per scansionare un biglietto da visita che occupa l'intera larghezza dell'immagine. Per eseguire la scansione di un documento stampato su carta in formato lettera, potrebbe essere necessaria un'immagine di 720 x 1280 pixel.

• Una messa a fuoco scadente dell'immagine può influire sulla precisione del riconoscimento del testo. In caso contrario ottenere risultati accettabili, prova a chiedere all'utente di recuperare l'immagine.

• Se stai riconoscendo dei testi in un'applicazione in tempo reale, quando vuoi considerare le dimensioni complessive delle immagini di input. Le immagini più piccole possono essere elaborate più velocemente, quindi per ridurre la latenza, acquisisci le immagini a risoluzioni inferiori (tenendo presente i requisiti di accuratezza sopra indicati) e assicurati che il testo occupi il maggior spazio possibile dell'immagine. Consulta anche Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale.

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Riconosce il testo nelle immagini

Per riconoscere il testo in un'immagine utilizzando un modello on-device o basato su cloud, eseguire il riconoscimento del testo come descritto di seguito.

1. Esegui il riconoscimento del testo

Passa l'immagine come "UIImage" o "CMSampleBufferRef" alla "process(_:completion:)" di "VisionTextRiconoscimento" :

1. Ottieni un'istanza di VisionTextRecognizer chiamando onDeviceTextRecognizer o cloudTextRecognizer:

   Swift

   Per utilizzare il modello on-device:

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

   Per utilizzare il modello cloud:

   L'utilizzo di ML Kit per accedere alle funzionalità di Cloud ML è soggetto ai Licenza piattaforma Google Cloud Contratto e Servizio Termini specifici e verranno fatturati di conseguenza. Per i dati di fatturazione, consulta Prezzi di 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

   Per utilizzare il modello on-device:

   FIRVision *vision = [FIRVision vision];
   FIRVisionTextRecognizer *textRecognizer = [vision onDeviceTextRecognizer];

   Per utilizzare il modello cloud:

   L'utilizzo di ML Kit per accedere alla funzionalità Cloud ML è soggetto al Contratto di licenza della piattaforma Google Cloud e ai Termini specifici di servizio e viene fatturato di conseguenza. Per i dati di fatturazione, consulta Prezzi di 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];

2. Crea un oggetto VisionImage utilizzando un UIImage o un CMSampleBufferRef.

   Per usare un UIImage:

   1. Se necessario, ruota l'immagine in modo che imageOrientation è .up.
   2. Crea un oggetto VisionImage utilizzando il UIImage ruotato correttamente. Non specificare alcun metadato di rotazione (l'impostazione predefinita) è necessario utilizzare il valore .topLeft.

      Swift

      let image = VisionImage(image: uiImage)

      Objective-C

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

   Per usare un CMSampleBufferRef:

   1. Crea un oggetto VisionImageMetadata che specifichi l'orientamento dei dati dell'immagine contenuti buffer CMSampleBufferRef.

      Per ottenere l'orientamento dell'immagine:

      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;
        }
      }

      Quindi, crea l'oggetto metadati:

      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];

   2. Crea un oggetto VisionImage utilizzando il metodo Oggetto CMSampleBufferRef e metadati di rotazione:

      Swift

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

      Objective-C

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

3. Quindi, passa l'immagine al metodo 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. Estrai testo da blocchi di testo riconosciuto

Se il riconoscimento del testo viene eseguito correttamente, viene restituito Oggetto ["VisionText"][VisionText]. Un oggetto "VisionText" contiene il testo completo riconosciuti nell'immagine e zero o più [`VisionTextBlock]][VisionTextBlock] di oggetti strutturati. Ogni "VisionTextBlock" rappresenta un blocco di testo rettangolare, che contiene zero o più oggetti ["VisionTextLine"][VisionTextLine]. Ogni "VisionTextLine" contiene zero o più oggetti ["VisionTextElement"][VisionTextElement], che rappresentano parole ed entità simili a parole (date, numeri, ecc.). Per ogni oggetto "VisionTextBlock", "VisionTextLine" e "VisionTextElement", puoi ottenere il testo riconosciuto nella regione e le coordinate di delimitazione di regione. Ad esempio:

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;
    }
  }
}

Nota: le lingue riconosciute vengono fornite solo quando si utilizza il modello cloud. Per identificare le lingue con il modello on-device, utilizza l'API di rilevamento della lingua di ML Kit.

Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale

Se vuoi utilizzare il modello on-device per riconoscere il testo in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le frequenze frame migliori:

• Limita le chiamate al riconoscimento del testo. Se un nuovo frame video diventa disponibile mentre il riconoscitore di testo è in esecuzione, inseriscilo.
• Se utilizzi l'output del riconoscimento del testo per sovrapporre gli elementi grafici l'immagine di input, occorre prima ottenere il risultato da ML Kit, quindi eseguire il rendering dell'immagine e la sovrapposizione in un solo passaggio. In questo modo, puoi visualizzare i contenuti solo una volta per ogni frame di input. Guarda previewOverlayView. e FIRDetectionOverlayView nell'app di esempio Showcase.
• Prova ad acquisire immagini a una risoluzione inferiore. Tuttavia, tieni presente anche i requisiti relativi alle dimensioni delle immagini di questa API.

Passaggi successivi

• Prima di eseguire il deployment in produzione di un'app che utilizza un'API Cloud, devi: alcune misure aggiuntive per prevenire e mitigare dell'accesso non autorizzato all'API.

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Riconoscere il testo nelle immagini dei documenti

Per riconoscere il testo di un documento, configura ed esegui l'interfaccia come descritto di seguito.

L'utilizzo di ML Kit per accedere alle funzionalità di Cloud ML è soggetto ai Licenza piattaforma Google Cloud Contratto e Servizio Termini specifici e verranno fatturati di conseguenza. Per i dati di fatturazione, consulta Prezzi di Firebase.

L'API di riconoscimento del testo dei documenti, descritta di seguito, fornisce un'interfaccia che è pensato per essere più comodo per lavorare con le immagini di documenti. Tuttavia, se preferisci l'interfaccia fornita dall'API di testo sparso, puoi utilizzarla per eseguire la scansione dei documenti configurando lo strumento di riconoscimento del testo cloud in modo da utilizzare il modello di testo denso.

Per utilizzare l'API per il riconoscimento del testo dei documenti:

1. Esegui il riconoscimento del testo

Trasmetti l'immagine come UIImage o CMSampleBufferRef al process(_:completion:) di VisionDocumentTextRecognizer :

1. Ricevi un'istanza di VisionDocumentTextRecognizer chiamando 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];

2. Crea un oggetto VisionImage utilizzando un UIImage o un CMSampleBufferRef.

   Per usare un UIImage:

   1. Se necessario, ruota l'immagine in modo che imageOrientation è .up.
   2. Crea un oggetto VisionImage utilizzando il UIImage ruotato correttamente. Non specificare alcun metadato di rotazione (l'impostazione predefinita) è necessario utilizzare il valore .topLeft.

      Swift

      let image = VisionImage(image: uiImage)

      Objective-C

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

   Per utilizzare un CMSampleBufferRef:

   1. Crea un oggetto VisionImageMetadata che specifichi l'orientamento dei dati dell'immagine contenuti buffer CMSampleBufferRef.

      Per ottenere l'orientamento dell'immagine:

      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;
        }
      }

      Quindi, crea l'oggetto metadati:

      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];

   2. Crea un oggetto VisionImage utilizzando il metodo Oggetto CMSampleBufferRef e metadati di rotazione:

      Swift

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

      Objective-C

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

3. Quindi, passa l'immagine al metodo 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. Estrarre il testo da blocchi di testo riconosciuto

Se il riconoscimento del testo viene eseguito correttamente, viene restituito VisionDocumentText. Un oggetto VisionDocumentText contiene tutto il testo riconosciuto nell'immagine e una gerarchia di oggetti che rifletta la struttura del documento riconosciuto:

• VisionDocumentTextBlock
• VisionDocumentTextParagraph
• VisionDocumentTextWord
• VisionDocumentTextSymbol

Per ogni VisionDocumentTextBlock, VisionDocumentTextParagraph, VisionDocumentTextWord e VisionDocumentTextSymbol, puoi ottenere testo riconosciuto nella regione e le coordinate di delimitazione della regione.

Ad esempio:

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;
      }
    }
  }
}

Passaggi successivi

• Prima di eseguire il deployment in produzione di un'app che utilizza un'API Cloud, devi svolgere alcuni passaggi aggiuntivi per prevenire e ridurre l'effetto dell'accesso non autorizzato all'API.