了解 2023 年 Google I/O 大会上介绍的 Firebase 亮点。了解详情

Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Nhận dạng văn bản trong hình ảnh bằng Bộ công cụ học máy trên iOS

Bạn có thể dùng Bộ công cụ học máy để nhận dạng văn bản trong hình ảnh. Bộ công cụ học máy có cả API đa năng phù hợp để nhận dạng văn bản trong hình ảnh, chẳng hạn như văn bản của biển báo đường phố và một API được tối ưu hoá để nhận dạng văn bản của tài liệu. API đa năng có cả mô hình trên thiết bị và mô hình trên đám mây. Tính năng nhận dạng văn bản tài liệu hiện chỉ được cung cấp dưới dạng mô hình dựa trên đám mây. Xem Overview (Tổng quan) để so sánh đám mây và trên thiết bị.

Trước khi bắt đầu

Nếu bạn chưa thêm Firebase vào ứng dụng của mình, hãy thực hiện bằng cách làm theo hướng dẫn các bước trong hướng dẫn bắt đầu sử dụng.
Thêm các thư viện Bộ công cụ học máy vào Podfile của bạn:
```
pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
# If using an on-device API:
pod 'Firebase/MLVisionTextModel', '6.25.0'
```
Sau khi cài đặt hoặc cập nhật Nhóm của dự án, hãy nhớ mở Xcode bằng cách sử dụng .xcworkspace của nó.
Trong ứng dụng của bạn, hãy nhập Firebase:
Swift
```
import Firebase
```
Objective-C
```
@import Firebase;
```
Nếu bạn muốn sử dụng mô hình trên đám mây và chưa bật các API trên đám mây cho dự án của bạn, hãy thực hiện ngay bây giờ:
1. Mở Bộ công cụ học máy trang API của bảng điều khiển của Firebase.
2. Nếu bạn chưa nâng cấp dự án của mình lên Gói giá linh hoạt, hãy nhấp vào Hãy nâng cấp để làm điều này. (Bạn sẽ chỉ được nhắc nâng cấp nếu không có trong Kế hoạch linh hoạt.)
  
  Chỉ các dự án cấp Blaze mới có thể sử dụng API trên đám mây.
3. Nếu bạn chưa bật API trên đám mây, hãy nhấp vào Bật API dựa trên đám mây API.
Trước khi triển khai phát hành công khai một ứng dụng sử dụng Cloud API, bạn nên thực hiện một số bước bổ sung để ngăn chặn và giảm thiểu ảnh hưởng của việc truy cập trái phép API.

Nếu chỉ muốn sử dụng mẫu trên thiết bị, bạn có thể bỏ qua bước này.

Bây giờ, bạn đã sẵn sàng bắt đầu nhận dạng văn bản trong hình ảnh.

Nguyên tắc nhập hình ảnh

Để Bộ công cụ học máy nhận dạng chính xác văn bản, hình ảnh đầu vào phải chứa được biểu thị bằng đủ dữ liệu pixel. Lý tưởng cho tiếng Latinh văn bản, mỗi ký tự phải tối thiểu 16x16 pixel. Đối với tiếng Trung, Văn bản tiếng Nhật và tiếng Hàn (chỉ được hỗ trợ bởi API trên đám mây), mỗi loại ký tự phải là 24x24 pixel. Đối với tất cả các ngôn ngữ, thường không có tính chính xác cho các ký tự lớn hơn 24x24 pixel.

Vì vậy, ví dụ: hình ảnh 640x480 có thể phù hợp để quét danh thiếp chiếm toàn bộ chiều rộng của hình ảnh. Để quét tài liệu được in trên giấy có kích thước chữ cái, có thể yêu cầu hình ảnh 720x1280 pixel.
Tiêu điểm hình ảnh kém có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của nhận dạng văn bản. Nếu bạn không để nhận được kết quả có thể chấp nhận được, hãy thử yêu cầu người dùng chụp lại hình ảnh.
Nếu bạn đang nhận dạng được văn bản trong ứng dụng theo thời gian thực, bạn cũng có thể xem xét kích thước tổng thể của các hình ảnh đầu vào. Nhỏ hơn có thể được xử lý nhanh hơn, nên để giảm độ trễ, hãy chụp ảnh ở độ phân giải thấp hơn (lưu ý các yêu cầu về độ chính xác ở trên) và đảm bảo rằng văn bản chiếm nhiều diện tích hình ảnh nhất có thể. Xem thêm Mẹo cải thiện hiệu suất theo thời gian thực.

Nhận biết văn bản trong hình ảnh

Để nhận dạng văn bản trong hình ảnh bằng mô hình trên thiết bị hoặc trên đám mây, chạy trình nhận dạng văn bản như được mô tả bên dưới.

1. Chạy trình nhận dạng văn bản

Truyền hình ảnh dưới dạng "UIImage" hoặc một "CMSampleBufferRef" vào lệnh "Quy trình(_:complete:)" của "VisionTextRecognition:" phương thức:

Nhận thực thể của VisionTextRecognizer bằng cách gọi một trong hai onDeviceTextRecognizer hoặc cloudTextRecognizer:

Swift

Cách sử dụng mẫu trên thiết bị:

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

Cách sử dụng mô hình đám mây:

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

Cách sử dụng mẫu trên thiết bị:

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

Cách sử dụng mô hình đám mây:

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];

Tạo đối tượng VisionImage bằng UIImage hoặc CMSampleBufferRef.

Cách sử dụng UIImage:

Nếu cần, hãy xoay hình ảnh để imageOrientation là .up.
Tạo đối tượng VisionImage bằng chế độ xoay chính xác UIImage. Không chỉ định bất kỳ siêu dữ liệu xoay vòng nào—mặc định bạn phải sử dụng giá trị .topLeft.
Swift
```
let image = VisionImage(image: uiImage)
```
Objective-C
```
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];
```

Cách sử dụng CMSampleBufferRef:

Tạo đối tượng VisionImageMetadata chỉ định của dữ liệu hình ảnh chứa trong Vùng đệm CMSampleBufferRef.

Cách lấy hướng ảnh:

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;
  }
}

Sau đó, hãy tạo đối tượng siêu dữ liệu:

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];

Tạo đối tượng VisionImage bằng Đối tượng CMSampleBufferRef và siêu dữ liệu xoay:

Swift

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

Objective-C

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

Sau đó, hãy truyền hình ảnh đó vào phương thức 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. Trích xuất văn bản từ các khối văn bản được nhận dạng

Nếu thao tác nhận dạng văn bản thành công, thao tác sẽ trả về một Đối tượng [`VisionText`][VisionText]. Đối tượng "VisionText" chứa toàn bộ văn bản nhận dạng được trong hình ảnh và không có hoặc không có [`VisionTextBlock`][VisionTextBlock] . Mỗi "VisionTextBlock" đại diện cho một khối văn bản hình chữ nhật chứa không có hoặc có nhiều đối tượng [`VisionTextLine`][VisionTextLine]. Mỗi "VisionTextLine" đối tượng chứa không hoặc chứa nhiều đối tượng [`VisionTextElement`][VisionTextElement], đại diện cho các từ và những đối tượng giống từ (ngày, số, v.v.). Đối với mỗi đối tượng "VisionTextBlock", "VisionTextLine" và "VisionTextElement", bạn có thể xem văn bản được nhận dạng trong khu vực và toạ độ giới hạn của khu vực. Ví dụ:

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;
    }
  }
}

Mẹo cải thiện hiệu suất theo thời gian thực

Nếu bạn muốn sử dụng mẫu trên thiết bị để nhận dạng văn bản theo thời gian thực hãy làm theo các nguyên tắc sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:

Điều tiết các cuộc gọi đến trình nhận dạng tin nhắn văn bản. Nếu một khung video mới trong khi trình nhận dạng văn bản đang chạy, hãy thả khung.
Nếu bạn đang sử dụng đầu ra của trình nhận dạng văn bản để phủ đồ hoạ lên hình ảnh đầu vào, trước tiên hãy lấy kết quả từ Bộ công cụ học máy, sau đó kết xuất hình ảnh và phủ lên trên trong một bước duy nhất. Khi làm vậy, bạn sẽ kết xuất lên giao diện màn hình một lần cho mỗi khung đầu vào. Xem previewOverlayView và FIRDetectionOverlayView trong ứng dụng mẫu Showcase.
Hãy cân nhắc chụp ảnh ở độ phân giải thấp hơn. Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng các yêu cầu về kích thước hình ảnh của API này.

Các bước tiếp theo

Trước khi triển khai phát hành công khai một ứng dụng sử dụng Cloud API, bạn nên thực hiện một số bước bổ sung nhằm ngăn chặn và giảm thiểu ảnh hưởng của việc truy cập trái phép API.

Nhận dạng văn bản trong hình ảnh của tài liệu

Để nhận dạng văn bản của tài liệu, hãy định cấu hình và chạy ứng dụng trình nhận dạng văn bản tài liệu như được mô tả bên dưới.

API nhận dạng văn bản tài liệu, được mô tả bên dưới, cung cấp giao diện nhằm thuận tiện hơn khi làm việc với hình ảnh của tài liệu. Tuy nhiên, nếu muốn giao diện do API văn bản thưa thớt cung cấp, bạn có thể sử dụng nó bạn có thể quét tài liệu bằng cách định cấu hình trình nhận dạng văn bản trên đám mây thành sử dụng mô hình văn bản dày đặc.

Để sử dụng API nhận dạng văn bản tài liệu:

1. Chạy trình nhận dạng văn bản

Truyền hình ảnh dưới dạng UIImage hoặc CMSampleBufferRef vào process(_:completion:) của VisionDocumentTextRecognizer phương thức:

Nhận một thực thể của VisionDocumentTextRecognizer bằng cách gọi 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];

Tạo đối tượng VisionImage bằng UIImage hoặc CMSampleBufferRef.

Cách sử dụng UIImage:

Nếu cần, hãy xoay hình ảnh để imageOrientation là .up.
Tạo đối tượng VisionImage bằng chế độ xoay chính xác UIImage. Không chỉ định bất kỳ siêu dữ liệu xoay vòng nào—mặc định bạn phải sử dụng giá trị .topLeft.
Swift
```
let image = VisionImage(image: uiImage)
```
Objective-C
```
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];
```

Cách sử dụng CMSampleBufferRef:

Tạo đối tượng VisionImageMetadata chỉ định của dữ liệu hình ảnh chứa trong Vùng đệm CMSampleBufferRef.

Cách lấy hướng ảnh:

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;
  }
}

Sau đó, hãy tạo đối tượng siêu dữ liệu:

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];

Tạo đối tượng VisionImage bằng Đối tượng CMSampleBufferRef và siêu dữ liệu xoay:

Swift

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

Objective-C

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

Sau đó, hãy truyền hình ảnh đó vào phương thức 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. Trích xuất văn bản từ các khối văn bản được nhận dạng

Nếu thao tác nhận dạng văn bản thành công, thao tác sẽ trả về một Đối tượng VisionDocumentText. Đối tượng VisionDocumentText chứa toàn bộ văn bản được ghi nhận trong hình ảnh và một hệ phân cấp các đối tượng phản ánh cấu trúc của tài liệu được công nhận:

Đối với mỗi VisionDocumentTextBlock, VisionDocumentTextParagraph, VisionDocumentTextWord và VisionDocumentTextSymbol, bạn có thể lấy phương thức văn bản được nhận dạng ở khu vực và toạ độ giới hạn của khu vực.

Ví dụ:

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;
      }
    }
  }
}

Các bước tiếp theo

Trước khi triển khai phát hành công khai một ứng dụng sử dụng Cloud API, bạn nên thực hiện một số bước bổ sung nhằm ngăn chặn và giảm thiểu ảnh hưởng của việc truy cập trái phép API.