ML Kit의 디지털 잉크 인식을 통해 디지털 표면에 필기된 텍스트를 수백 개의 언어로 인식하고 스케치를 분류할 수 있습니다.
사용해 보기
- 샘플 앱을 살펴보고 이 API의 사용 예시를 확인하세요.
시작하기 전에
Podfile에 다음 ML Kit 라이브러리를 포함합니다.
pod 'GoogleMLKit/DigitalInkRecognition', '3.2.0'
프로젝트의 포드를 설치하거나 업데이트한 후
.xcworkspace
를 사용하여 Xcode 프로젝트를 엽니다. ML Kit는 Xcode 버전 13.2.1 이상에서 지원됩니다.
이제 Ink
객체의 텍스트 인식을 시작할 준비가 되었습니다.
Ink
객체 빌드
Ink
객체를 빌드하는 주된 방법은 터치스크린에 그리는 것입니다. iOS에서는 화면에 획을 그리고 획의 점을 저장하여 Ink
객체를 빌드하는 터치 이벤트 핸들러와 함께 UIImageView를 사용할 수 있습니다. 이 일반적인 패턴은 다음 코드 스니펫에 나와 있습니다. 터치 이벤트 처리, 화면 그리기, 획 데이터 관리를 구분하는 더 자세한 예는 빠른 시작 앱을 참고하세요.
Swift
@IBOutlet weak var mainImageView: UIImageView! var kMillisecondsPerTimeInterval = 1000.0 var lastPoint = CGPoint.zero private var strokes: [Stroke] = [] private var points: [StrokePoint] = [] func drawLine(from fromPoint: CGPoint, to toPoint: CGPoint) { UIGraphicsBeginImageContext(view.frame.size) guard let context = UIGraphicsGetCurrentContext() else { return } mainImageView.image?.draw(in: view.bounds) context.move(to: fromPoint) context.addLine(to: toPoint) context.setLineCap(.round) context.setBlendMode(.normal) context.setLineWidth(10.0) context.setStrokeColor(UIColor.white.cgColor) context.strokePath() mainImageView.image = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext() mainImageView.alpha = 1.0 UIGraphicsEndImageContext() } override func touchesBegan(_ touches: Set, with event: UIEvent?) { guard let touch = touches.first else { return } lastPoint = touch.location(in: mainImageView) let t = touch.timestamp points = [StrokePoint.init(x: Float(lastPoint.x), y: Float(lastPoint.y), t: Int(t * kMillisecondsPerTimeInterval))] drawLine(from:lastPoint, to:lastPoint) } override func touchesMoved(_ touches: Set , with event: UIEvent?) { guard let touch = touches.first else { return } let currentPoint = touch.location(in: mainImageView) let t = touch.timestamp points.append(StrokePoint.init(x: Float(currentPoint.x), y: Float(currentPoint.y), t: Int(t * kMillisecondsPerTimeInterval))) drawLine(from: lastPoint, to: currentPoint) lastPoint = currentPoint } override func touchesEnded(_ touches: Set , with event: UIEvent?) { guard let touch = touches.first else { return } let currentPoint = touch.location(in: mainImageView) let t = touch.timestamp points.append(StrokePoint.init(x: Float(currentPoint.x), y: Float(currentPoint.y), t: Int(t * kMillisecondsPerTimeInterval))) drawLine(from: lastPoint, to: currentPoint) lastPoint = currentPoint strokes.append(Stroke.init(points: points)) self.points = [] doRecognition() }
Objective-C
// Interface @property (weak, nonatomic) IBOutlet UIImageView *mainImageView; @property(nonatomic) CGPoint lastPoint; @property(nonatomic) NSMutableArray*strokes; @property(nonatomic) NSMutableArray *points; // Implementations static const double kMillisecondsPerTimeInterval = 1000.0; - (void)drawLineFrom:(CGPoint)fromPoint to:(CGPoint)toPoint { UIGraphicsBeginImageContext(self.mainImageView.frame.size); [self.mainImageView.image drawInRect:CGRectMake(0, 0, self.mainImageView.frame.size.width, self.mainImageView.frame.size.height)]; CGContextMoveToPoint(UIGraphicsGetCurrentContext(), fromPoint.x, fromPoint.y); CGContextAddLineToPoint(UIGraphicsGetCurrentContext(), toPoint.x, toPoint.y); CGContextSetLineCap(UIGraphicsGetCurrentContext(), kCGLineCapRound); CGContextSetLineWidth(UIGraphicsGetCurrentContext(), 10.0); CGContextSetRGBStrokeColor(UIGraphicsGetCurrentContext(), 1, 1, 1, 1); CGContextSetBlendMode(UIGraphicsGetCurrentContext(), kCGBlendModeNormal); CGContextStrokePath(UIGraphicsGetCurrentContext()); CGContextFlush(UIGraphicsGetCurrentContext()); self.mainImageView.image = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext(); UIGraphicsEndImageContext(); } - (void)touchesBegan:(NSSet *)touches withEvent:(nullable UIEvent *)event { UITouch *touch = [touches anyObject]; self.lastPoint = [touch locationInView:self.mainImageView]; NSTimeInterval time = [touch timestamp]; self.points = [NSMutableArray array]; [self.points addObject:[[MLKStrokePoint alloc] initWithX:self.lastPoint.x y:self.lastPoint.y t:time * kMillisecondsPerTimeInterval]]; [self drawLineFrom:self.lastPoint to:self.lastPoint]; } - (void)touchesMoved:(NSSet *)touches withEvent:(nullable UIEvent *)event { UITouch *touch = [touches anyObject]; CGPoint currentPoint = [touch locationInView:self.mainImageView]; NSTimeInterval time = [touch timestamp]; [self.points addObject:[[MLKStrokePoint alloc] initWithX:currentPoint.x y:currentPoint.y t:time * kMillisecondsPerTimeInterval]]; [self drawLineFrom:self.lastPoint to:currentPoint]; self.lastPoint = currentPoint; } - (void)touchesEnded:(NSSet *)touches withEvent:(nullable UIEvent *)event { UITouch *touch = [touches anyObject]; CGPoint currentPoint = [touch locationInView:self.mainImageView]; NSTimeInterval time = [touch timestamp]; [self.points addObject:[[MLKStrokePoint alloc] initWithX:currentPoint.x y:currentPoint.y t:time * kMillisecondsPerTimeInterval]]; [self drawLineFrom:self.lastPoint to:currentPoint]; self.lastPoint = currentPoint; if (self.strokes == nil) { self.strokes = [NSMutableArray array]; } [self.strokes addObject:[[MLKStroke alloc] initWithPoints:self.points]]; self.points = nil; [self doRecognition]; }
코드 스니펫에는 UIImageView에 획을 그리는 샘플 함수가 포함되어 있습니다. 이 함수는 애플리케이션에 맞게 조정해야 합니다. 0개의 세그먼트가 점으로 그려지도록 선분을 그릴 때 밑줄을 사용하는 것이 좋습니다 (소문자 i의 점을 생각해 보세요). doRecognition()
함수는 각 획이 작성된 후에 호출되며 아래에 정의됩니다.
DigitalInkRecognizer
인스턴스 가져오기
인식을 수행하려면 Ink
객체를 DigitalInkRecognizer
인스턴스에 전달해야 합니다. DigitalInkRecognizer
인스턴스를 가져오려면 먼저 원하는 언어의 인식기 모델을 다운로드하고 모델을 RAM에 로드해야 합니다. 이 작업은 viewDidLoad()
메서드에 배치되며 하드코딩된 언어 이름을 사용하는 다음 코드 스니펫을 사용하여 실행할 수 있습니다. 사용자에게 사용 가능한 언어 목록을 표시하고 선택한 언어를 다운로드하는 방법의 예는 빠른 시작 앱을 참고하세요.
Swift
override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() let languageTag = "en-US" let identifier = DigitalInkRecognitionModelIdentifier(forLanguageTag: languageTag) if identifier == nil { // no model was found or the language tag couldn't be parsed, handle error. } let model = DigitalInkRecognitionModel.init(modelIdentifier: identifier!) let modelManager = ModelManager.modelManager() let conditions = ModelDownloadConditions.init(allowsCellularAccess: true, allowsBackgroundDownloading: true) modelManager.download(model, conditions: conditions) // Get a recognizer for the language let options: DigitalInkRecognizerOptions = DigitalInkRecognizerOptions.init(model: model) recognizer = DigitalInkRecognizer.digitalInkRecognizer(options: options) }
Objective-C
- (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; NSString *languagetag = @"en-US"; MLKDigitalInkRecognitionModelIdentifier *identifier = [MLKDigitalInkRecognitionModelIdentifier modelIdentifierForLanguageTag:languagetag]; if (identifier == nil) { // no model was found or the language tag couldn't be parsed, handle error. } MLKDigitalInkRecognitionModel *model = [[MLKDigitalInkRecognitionModel alloc] initWithModelIdentifier:identifier]; MLKModelManager *modelManager = [MLKModelManager modelManager]; [modelManager downloadModel:model conditions:[[MLKModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES allowsBackgroundDownloading:YES]]; MLKDigitalInkRecognizerOptions *options = [[MLKDigitalInkRecognizerOptions alloc] initWithModel:model]; self.recognizer = [MLKDigitalInkRecognizer digitalInkRecognizerWithOptions:options]; }
빠른 시작 앱에는 동시에 여러 다운로드를 처리하는 방법과 완료 알림을 처리하여 어떤 다운로드가 성공했는지 확인하는 방법을 보여주는 추가 코드가 포함되어 있습니다.
Ink
객체 인식
그다음으로 touchesEnded()
에서 호출되는 doRecognition()
함수를 살펴보겠습니다. 다른 애플리케이션에서는 제한 시간이 지난 후 또는 사용자가 인식을 트리거하기 위해 버튼을 누를 때만 인식을 호출할 수 있습니다.
Swift
func doRecognition() { let ink = Ink.init(strokes: strokes) recognizer.recognize( ink: ink, completion: { [unowned self] (result: DigitalInkRecognitionResult?, error: Error?) in var alertTitle = "" var alertText = "" if let result = result, let candidate = result.candidates.first { alertTitle = "I recognized this:" alertText = candidate.text } else { alertTitle = "I hit an error:" alertText = error!.localizedDescription } let alert = UIAlertController(title: alertTitle, message: alertText, preferredStyle: UIAlertController.Style.alert) alert.addAction(UIAlertAction(title: "OK", style: UIAlertAction.Style.default, handler: nil)) self.present(alert, animated: true, completion: nil) } ) }
Objective-C
- (void)doRecognition { MLKInk *ink = [[MLKInk alloc] initWithStrokes:self.strokes]; __weak typeof(self) weakSelf = self; [self.recognizer recognizeInk:ink completion:^(MLKDigitalInkRecognitionResult *_Nullable result, NSError *_Nullable error) { typeof(weakSelf) strongSelf = weakSelf; if (strongSelf == nil) { return; } NSString *alertTitle = nil; NSString *alertText = nil; if (result.candidates.count > 0) { alertTitle = @"I recognized this:"; alertText = result.candidates[0].text; } else { alertTitle = @"I hit an error:"; alertText = [error localizedDescription]; } UIAlertController *alert = [UIAlertController alertControllerWithTitle:alertTitle message:alertText preferredStyle:UIAlertControllerStyleAlert]; [alert addAction:[UIAlertAction actionWithTitle:@"OK" style:UIAlertActionStyleDefault handler:nil]]; [strongSelf presentViewController:alert animated:YES completion:nil]; }]; }
모델 다운로드 관리
인식 모델을 다운로드하는 방법은 이미 살펴봤습니다. 다음 코드 스니펫은 모델이 이미 다운로드되었는지 확인하거나 저장 공간을 복구하는 데 더 이상 필요하지 않은 모델을 삭제하는 방법을 보여줍니다.
모델이 이미 다운로드되었는지 확인하기
Swift
let model : DigitalInkRecognitionModel = ... let modelManager = ModelManager.modelManager() modelManager.isModelDownloaded(model)
Objective-C
MLKDigitalInkRecognitionModel *model = ...; MLKModelManager *modelManager = [MLKModelManager modelManager]; [modelManager isModelDownloaded:model];
다운로드한 모델 삭제
Swift
let model : DigitalInkRecognitionModel = ... let modelManager = ModelManager.modelManager() if modelManager.isModelDownloaded(model) { modelManager.deleteDownloadedModel( model!, completion: { error in if error != nil { // Handle error return } NSLog(@"Model deleted."); }) }
Objective-C
MLKDigitalInkRecognitionModel *model = ...; MLKModelManager *modelManager = [MLKModelManager modelManager]; if ([self.modelManager isModelDownloaded:model]) { [self.modelManager deleteDownloadedModel:model completion:^(NSError *_Nullable error) { if (error) { // Handle error. return; } NSLog(@"Model deleted."); }]; }
텍스트 인식 정확도 개선을 위한 도움말
텍스트 인식의 정확성은 언어마다 다를 수 있습니다. 정확성은 글쓰기 스타일에 따라 달라집니다. 디지털 잉크 인식은 다양한 종류의 쓰기 스타일을 처리하도록 학습되었지만 결과는 사용자마다 다를 수 있습니다.
텍스트 인식기의 정확도를 개선하는 방법은 다음과 같습니다. 이러한 기법은 그림 이모티콘, 자동 그리기, 도형의 그리기 분류 기준에 적용되지 않습니다.
쓰기 영역
많은 애플리케이션에 사용자 입력을 위한 쓰기 영역이 잘 정의되어 있습니다. 기호의 의미는 기호를 포함하는 쓰기 영역의 크기를 기준으로 부분적으로 결정됩니다. 예를 들어 소문자 또는 소문자 'o', 'c', 쉼표와 슬래시의 차이입니다.
인식기에 쓰기 영역의 너비와 높이를 알려면 정확도가 향상될 수 있습니다. 그러나 인식기는 텍스트 영역에 한 줄의 텍스트만 포함된다고 가정합니다. 실제 쓰기 영역이 사용자가 2개 이상의 줄을 쓸 수 있을 만큼 크다면 텍스트 한 줄의 높이를 추정하는 높이인 WRITEArea를 전달하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 인식기에 전달한 WRITEArea 객체는 화면의 실제 쓰기 영역과 정확히 일치하지 않아도 됩니다. 이러한 방식으로 WriteArea 높이를 변경하면 다른 언어보다 일부 언어에서 더 잘 작동합니다.
쓰기 영역을 지정할 때는 너비와 높이를 획 좌표와 동일한 단위로 지정합니다. x,y 좌표 인수에는 단위 요구사항이 없습니다. API는 모든 단위를 정규화하므로 중요한 것은 획의 상대적인 크기와 위치뿐입니다. 시스템에 적합한 배율로 좌표를 자유롭게 전달할 수 있습니다.
사전 컨텍스트
사전 컨텍스트는 인식하려는 Ink
에서 획 바로 앞에 오는 텍스트입니다. 인식기에 사전 컨텍스트에 관한 정보를 제공하면 도움이 됩니다.
예를 들어, 필기체 'n'과 'u'는 종종 서로 오인됩니다. 사용자가 'arg'의 일부 단어를 이미 입력한 경우 'ument' 또는 'nment'로 인식될 수 있는 획을 계속 사용할 수 있습니다. 사전 컨텍스트 'arg'를 지정하면 'args'라는 단어가 'argnment'보다 더 의미가 있으므로 모호성이 해결됩니다.
사전 컨텍스트는 인식기가 단어 사이의 공백(단어 띄어쓰기)을 식별하는 데도 도움이 됩니다. 공백 문자를 입력할 수 있지만 그릴 수는 없습니다. 그렇다면 인식기에서 한 단어가 끝나고 다음 단어가 언제 시작될지 어떻게 판단할 수 있을까요? 사용자가 이미 'hello'를 작성하고 'world'라는 단어를 계속 쓰는 경우 인식기가 사전 컨텍스트 없이 'world' 문자열을 반환합니다. 그러나 사전 컨텍스트 'hello'를 지정하면 모델은 선행 공백과 함께 'world' 문자열을 반환합니다. 'hello world'가 'helloword'보다 더 적절하기 때문입니다.
공백을 포함하여 최대 20자의 사전 컨텍스트 문자열을 제공해야 합니다. 문자열이 더 긴 경우 인식자는 마지막 20자만 사용합니다.
아래의 코드 샘플은 쓰기 영역을 정의하고 RecognitionContext
객체를 사용하여 사전 컨텍스트를 지정하는 방법을 보여줍니다.
Swift
let ink: Ink = ...; let recognizer: DigitalInkRecognizer = ...; let preContext: String = ...; let writingArea = WritingArea.init(width: ..., height: ...); let context: DigitalInkRecognitionContext.init( preContext: preContext, writingArea: writingArea); recognizer.recognizeHandwriting( from: ink, context: context, completion: { (result: DigitalInkRecognitionResult?, error: Error?) in if let result = result, let candidate = result.candidates.first { NSLog("Recognized \(candidate.text)") } else { NSLog("Recognition error \(error)") } })
Objective-C
MLKInk *ink = ...; MLKDigitalInkRecognizer *recognizer = ...; NSString *preContext = ...; MLKWritingArea *writingArea = [MLKWritingArea initWithWidth:... height:...]; MLKDigitalInkRecognitionContext *context = [MLKDigitalInkRecognitionContext initWithPreContext:preContext writingArea:writingArea]; [recognizer recognizeHandwritingFromInk:ink context:context completion:^(MLKDigitalInkRecognitionResult *_Nullable result, NSError *_Nullable error) { NSLog(@"Recognition result %@", result.candidates[0].text); }];
획 순서
인식 정확성은 획의 순서에 민감합니다. 인식기에서는 사람들이 자연스러운 쓰기 순서(예: 영어의 경우 왼쪽에서 오른쪽)로 스트로크가 발생할 것으로 기대합니다. 이 패턴을 벗어나는 모든 사례(예: 마지막 단어로 시작하는 영어 문장 작성)는 정확성이 떨어집니다.
또 다른 예는 Ink
중간에 있는 단어를 삭제하고 다른 단어로 바꾸는 경우입니다. 버전이 한 문장의 중앙에 있을 수 있지만, 버전 스트로크는 스트로크 시퀀스의 끝부분에 있습니다.
이 경우 새로 작성된 단어를 API에 별도로 전송하고 자체 로직을 사용하여 결과를 이전 인식과 병합하는 것이 좋습니다.
모호한 형태 처리
인식기에 제공된 도형의 의미가 모호한 경우가 있습니다. 예를 들어 모서리가 매우 둥근 직사각형은 직사각형 또는 타원으로 볼 수 있습니다.
이러한 불분명한 케이스는 가능한 경우 인식 점수를 사용하여 처리할 수 있습니다. 형상 분류 기준만 점수를 제공합니다. 모델의 신뢰도가 높은 경우 최상위 결과의 점수가 두 번째로 높은 점수보다 훨씬 우수합니다. 불확실한 경우 상위 결과 2개의 점수가 닫힙니다. 또한 도형 분류기는 전체 Ink
를 단일 도형으로 해석합니다. 예를 들어 Ink
에 직사각형과 타원형이 나란히 있으면 인식기는 둘 중 하나 (또는 완전히 다른 것)를 반환할 수 있습니다. 단일 인식 후보가 두 모양을 표현할 수 없기 때문입니다.