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iOS पर Firebase एमएल की मदद से, इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करें

यह पेज इमेज में टेक्स्ट की पहचान करने वाले पुराने वर्शन के बारे में बताता है. इसमें Firebase ML Vision sdk बंद किया गया है. वैकल्पिक तौर पर, आपके पास कॉल Firebase पुष्टि और कॉल करने लायक फ़ंक्शन का इस्तेमाल करने वाले Cloud Vision API की मदद से सिर्फ़ उपयोगकर्ताओं को लॉग किया जा सकता है को ऐक्सेस करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन में जाएं.

इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, Firebase ML का इस्तेमाल किया जा सकता है. Firebase ML के पास दोनों ही अलग-अलग कामों के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले एपीआई हैं जो इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए सही हैं, जैसे एक स्ट्रीट साइन का टेक्स्ट है, और एक API है, जो दस्तावेज़.

शुरू करने से पहले

शुरुआती निर्देश

Firebase डिपेंडेंसी इंस्टॉल और मैनेज करने के लिए, Swift पैकेज मैनेजर का इस्तेमाल करें.

Xcode में, अपना ऐप्लिकेशन प्रोजेक्ट खोलने के लिए, फ़ाइल > पैकेज जोड़ना.
जब कहा जाए, तब Firebase Apple प्लैटफ़ॉर्म SDK टूल का रिपॉज़िटरी जोड़ें:

  https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git

Firebase ML लाइब्रेरी चुनें.
अपने टारगेट की बिल्ड सेटिंग के अन्य लिंकर फ़्लैग सेक्शन में -ObjC फ़्लैग जोड़ें.
यह काम पूरा होने पर, Xcode अपने-आप रिज़ॉल्व और डाउनलोड होना शुरू कर देगा पर निर्भर करता है.

इसके बाद, कुछ इन-ऐप्लिकेशन सेटअप करें:

अपने ऐप्लिकेशन में Firebase इंपोर्ट करें:
Swift
```
import FirebaseMLModelDownloader
```
Objective-C
```
@import FirebaseMLModelDownloader;
```

अगर आपने अपने प्रोजेक्ट के लिए पहले से क्लाउड-आधारित एपीआई चालू नहीं किए हैं, तो ऐसा करें अब:
1. Firebase ML खोलें Firebase कंसोल का एपीआई पेज.
2. अगर आपने पहले से अपने प्रोजेक्ट को Blaze प्राइसिंग प्लान में अपग्रेड नहीं किया है, तो ऐसा करने के लिए अपग्रेड करें. (आपको अपग्रेड करने के लिए तभी कहा जाएगा, जब प्रोजेक्ट ब्लेज़ प्लान में नहीं है.)
  
  सिर्फ़ ब्लेज़-लेवल के प्रोजेक्ट ही क्लाउड-आधारित एपीआई का इस्तेमाल कर सकते हैं.
3. अगर क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से चालू नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित एपीआई चालू करें APIs.
Cloud API का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको कुछ अतिरिक्त कदम को फैलने से रोकने और बिना अनुमति के एपीआई ऐक्सेस करने की वजह से.

अब आप इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए तैयार हैं.

इनपुट इमेज के लिए दिशा-निर्देश

Firebase ML टेक्स्ट की सटीक पहचान कर सके, इसके लिए इनपुट इमेज में यह शामिल होना चाहिए ज़रूरत के मुताबिक पिक्सल डेटा से दिखाया जाने वाला टेक्स्ट. आम तौर पर, लैटिन भाषा के लिए टेक्स्ट के लिए, हर वर्ण कम से कम 16x16 पिक्सल का होना चाहिए. चाइनीज़ के लिए, जैपनीज़ और कोरियन टेक्स्ट में से हर एक वर्ण 24x24 पिक्सल का होना चाहिए. सभी भाषाओं के लिए, आम तौर पर यह 24x24 पिक्सल से ज़्यादा बड़े वर्णों के लिए, सटीक होने का फ़ायदा देता है.

उदाहरण के लिए, बिज़नेस कार्ड को स्कैन करने के लिए, 640x480 की इमेज अच्छी तरह से काम कर सकती है जो इमेज की पूरी चौड़ाई में समा जाता है. प्रिंट किए गए दस्तावेज़ को स्कैन करने के लिए अक्षर के साइज़ के पेपर के साथ, 720x1280 पिक्सल की इमेज की ज़रूरत पड़ सकती है.
इमेज पर फ़ोकस खराब होने से, टेक्स्ट की पहचान करने के तरीके पर बुरा असर पड़ सकता है. अगर आपको सही नतीजे पाने के लिए, उपयोगकर्ता को इमेज दोबारा कैप्चर करने के लिए कहें.

इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करें

किसी इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर को बताए गए तरीके से चलाएं देखें.

1. टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर चलाएं

इमेज को UIImage या CMSampleBufferRef के तौर पर VisionTextRecognizer का process(_:completion:) तरीका:

इस नंबर पर कॉल करके, VisionTextRecognizer का इंस्टेंस पाएं cloudTextRecognizer:

Swift

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

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];

Cloud Vision को कॉल करने के लिए, इमेज को base64-एन्कोडेड के रूप में फ़ॉर्मैट किया जाना चाहिए स्ट्रिंग. UIImage प्रोसेस करने के लिए:

Swift

guard let imageData = uiImage.jpegData(compressionQuality: 1.0) else { return }
let base64encodedImage = imageData.base64EncodedString()

Objective-C

NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];

इसके बाद, process(_:completion:) तरीके से इमेज पास करें:

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. पहचाने गए टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालें

अगर लेख पहचान कार्रवाई सफल होती है, तो यह VisionText ऑब्जेक्ट. VisionText ऑब्जेक्ट में पूरा टेक्स्ट है इमेज और शून्य या उससे ज़्यादा VisionTextBlock में पहचाना गया ऑब्जेक्ट हैं.

हर VisionTextBlock, टेक्स्ट के आयताकार ब्लॉक को दिखाता है. इसमें टेक्स्ट होता है शून्य या उससे ज़्यादा VisionTextLine ऑब्जेक्ट. हर VisionTextLine ऑब्जेक्ट में शून्य या उससे ज़्यादा VisionTextElement ऑब्जेक्ट हैं, जो शब्दों और शब्द जैसी इकाइयों (तारीख, संख्याएं वगैरह) को दिखाती हैं.

हर VisionTextBlock, VisionTextLine, और VisionTextElement ऑब्जेक्ट के लिए, इससे क्षेत्र और इसके बाउंडिंग निर्देशांक में टेक्स्ट को पहचाना जा सकता है क्षेत्र.

उदाहरण के लिए:

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;
    }
  }
}

अगले चरण

Cloud API का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको कुछ अतिरिक्त कदम को फैलने से रोकने और अनधिकृत एपीआई ऐक्सेस का असर.

दस्तावेज़ों की इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करें

किसी दस्तावेज़ के टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, दस्तावेज़ पाठ पहचानकर्ता जैसा कि नीचे बताया गया है.

नीचे बताया गया, दस्तावेज़ टेक्स्ट की पहचान करने वाला एपीआई ऐसा इंटरफ़ेस देता है जो दस्तावेज़ों की इमेज के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. हालांकि, अगर आपको Spirse text API का इंटरफ़ेस पसंद है, तो दस्तावेज़ों को स्कैन करने के लिए, इसे क्लाउड टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर को कॉन्फ़िगर करें सघन टेक्स्ट मॉडल का इस्तेमाल करें.

दस्तावेज़ टेक्स्ट की पहचान करने वाले एपीआई का इस्तेमाल करने के लिए:

1. टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर चलाएं

इमेज को UIImage या CMSampleBufferRef के तौर पर VisionDocumentTextRecognizer का process(_:completion:) तरीका:

इस नंबर पर कॉल करके, VisionDocumentTextRecognizer का इंस्टेंस पाएं 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];

Swift

guard let imageData = uiImage.jpegData(compressionQuality: 1.0) else { return }
let base64encodedImage = imageData.base64EncodedString()

Objective-C

NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];

इसके बाद, process(_:completion:) तरीके से इमेज पास करें:

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. पहचाने गए टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालें

अगर लेख पहचान कार्रवाई सफल होती है, तो यह VisionDocumentText ऑब्जेक्ट. VisionDocumentText ऑब्जेक्ट इसमें इमेज में पहचाना गया पूरा टेक्स्ट और ऑब्जेक्ट का क्रम शामिल होता है, पुष्टि किए गए दस्तावेज़ का स्ट्रक्चर दिखाए:

हर VisionDocumentTextBlock, VisionDocumentTextParagraph, के लिए VisionDocumentTextWord और VisionDocumentTextSymbol ऑब्जेक्ट देते हैं, तो क्षेत्र में पहचाने गए टेक्स्ट और क्षेत्र के सीमा वाले निर्देशांक.

उदाहरण के लिए:

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;
      }
    }
  }
}

अगले चरण

Cloud API का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको कुछ अतिरिक्त कदम को फैलने से रोकने और अनधिकृत एपीआई ऐक्सेस का असर.