Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Mengenali tinta digital dengan ML Kit di iOS

Dengan pengenalan tinta digital ML Kit, Anda dapat mengenali teks yang ditulis tangan pada tampilan digital dalam ratusan bahasa, serta mengklasifikasikan sketsa.

Cobalah

Cobalah aplikasi contoh untuk melihat contoh penggunaan API ini.

Sebelum memulai

Sertakan library ML Kit berikut di Podfile Anda:

pod 'GoogleMLKit/DigitalInkRecognition', '3.2.0'

Setelah menginstal atau mengupdate Pod project, buka project Xcode Anda menggunakan .xcworkspace-nya. ML Kit didukung dalam versi Xcode 13.2.1 atau yang lebih baru.

Sekarang Anda siap untuk mulai mengenali teks dalam objek Ink.

Membuat objek `Ink`

Cara utama untuk membuat objek Ink adalah dengan menggambarnya di layar sentuh. Di iOS, Anda dapat menggunakan UIImageView bersama dengan peristiwa sentuh pengendali yang menggambar {i>stroke<i} di layar dan juga menyimpan {i>stroke<i} itu poin untuk membangun objek Ink. Pola umum ini ditunjukkan dalam kode berikut cuplikan kode. Lihat panduan memulai aplikasi untuk contoh yang lebih lengkap, yang memisahkan penanganan peristiwa sentuh, gambar layar, dan melakukan{i> stroke<i} pada manajemen data.

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];
}

Perhatikan bahwa cuplikan kode menyertakan fungsi contoh untuk menggambar {i>stroke<i} ke dalam UIImageView, yang harus disesuaikan seperlunya untuk aplikasi Anda. Sebaiknya gunakan {i>roundcaps<i} ketika menggambar segmen garis sehingga segmen panjang nol akan digambar sebagai titik (seperti titik pada huruf kecil i). doRecognition() dipanggil setelah setiap {i>stroke<i} ditulis dan akan didefinisikan di bawah ini.

Mendapatkan instance `DigitalInkRecognizer`

Untuk melakukan pengenalan, kita harus meneruskan objek Ink ke objek Instance DigitalInkRecognizer. Untuk mendapatkan instance DigitalInkRecognizer, kita harus terlebih dahulu mengunduh model pengenal untuk bahasa yang diinginkan, dan memuat model ke dalam RAM. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan kode berikut cuplikan, yang agar lebih mudah ditempatkan dalam metode viewDidLoad() dan menggunakan nama bahasa yang di-hardcode. Lihat panduan memulai aplikasi untuk contoh cara menampilkan daftar bahasa yang tersedia untuk pengguna dan mengunduh bahasa yang dipilih.

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];
}

Aplikasi panduan memulai menyertakan kode tambahan yang menunjukkan cara menangani beberapa unduhan secara bersamaan, dan cara menentukan download mana yang berhasil dengan menangani notifikasi penyelesaian.

Mengenali objek `Ink`

Selanjutnya, kita sampai ke fungsi doRecognition(), yang untuk kesederhanaan disebut dari touchesEnded(). Di aplikasi lain yang mungkin ingin dipanggil pengenalan hanya setelah waktu tunggu, atau saat pengguna menekan tombol untuk memicu pengenalan objek.

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];
  }];
}

Mengelola download model

Kita telah melihat cara mendownload model pengenalan. Kode berikut cuplikan kode yang menggambarkan cara memeriksa apakah model sudah didownload, atau menghapus model jika tidak lagi diperlukan untuk memulihkan ruang penyimpanan.

Memeriksa apakah model sudah didownload

Swift

let model : DigitalInkRecognitionModel = ...
let modelManager = ModelManager.modelManager()
modelManager.isModelDownloaded(model)

Objective-C

MLKDigitalInkRecognitionModel *model = ...;
MLKModelManager *modelManager = [MLKModelManager modelManager];
[modelManager isModelDownloaded:model];

Menghapus model yang didownload

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.");
                                }];
}

Tips untuk meningkatkan akurasi pengenalan teks

Keakuratan pengenalan teks dapat bervariasi di berbagai bahasa. Akurasi juga bergantung tentang gaya penulisan. Pengenalan Tinta Digital dilatih untuk menangani berbagai jenis gaya penulisan, hasilnya dapat bervariasi dari satu pengguna ke pengguna lainnya.

Berikut beberapa cara untuk meningkatkan akurasi pengenal teks. Perhatikan bahwa teknik-teknik ini melakukan tidak berlaku untuk pengklasifikasi gambar untuk emoji, gambar otomatis, dan bentuk.

Area menulis

Banyak aplikasi memiliki area penulisan yang didefinisikan dengan baik untuk input pengguna. Arti dari suatu simbol adalah sebagian ditentukan oleh ukurannya yang relatif terhadap ukuran area tulisan yang memuatnya. Misalnya, perbedaan antara huruf "o" kecil atau besar atau "c", dan koma versus garis miring.

Memberi tahu pengenal tentang lebar dan tinggi area tulisan dapat meningkatkan akurasi. Namun, pengenal mengasumsikan bahwa area penulisan hanya berisi satu baris teks. Jika fisik area tulisannya cukup besar sehingga pengguna dapat menulis dua baris atau lebih, Anda mungkin akan lebih hasil dengan meneruskan WritingArea dengan ketinggian yang merupakan perkiraan terbaik Anda mengenai tinggi satu baris teks. Objek WritingArea yang Anda teruskan ke pengenal tidak harus sesuai persis dengan area tulisan fisik di layar. Mengubah tinggi WritingArea dengan cara ini berfungsi lebih baik di beberapa bahasa dibandingkan bahasa lainnya.

Saat menetapkan area penulisan, tentukan lebar dan tingginya dalam unit yang sama dengan goresan. pada koordinat tertentu. Argumen koordinat x,y tidak memiliki persyaratan satuan - API menormalisasi semua satu-satunya hal yang penting adalah ukuran relatif dan posisi goresan. Anda bebas untuk meneruskan koordinat dalam skala apa pun yang masuk akal untuk sistem Anda.

Pra-konteks

Pra-konteks adalah teks yang tepat mendahului goresan dalam Ink yang Anda oleh orang lain. Anda dapat membantu pengenal dengan memberi tahu tentang prakonteks.

Misalnya, huruf tulis tangan "n" dan "u" sering disalahartikan. Jika pengguna memiliki sudah memasukkan sebagian kata "arg", mereka mungkin melanjutkan dengan goresan yang dapat dikenali sebagai "umen" atau "nment". Menentukan "arg" pra-konteks menyelesaikan ambiguitas ini, karena kata "argumen" kemungkinannya lebih besar daripada "argnment".

Pra-konteks juga dapat membantu pengenal untuk mengidentifikasi jeda kata, spasi antar-kata. Anda dapat mengetik karakter spasi, tetapi Anda tidak dapat menggambarnya, jadi bagaimana pengenal dapat menentukan kapan satu kata berakhir yang berikutnya dimulai? Jika pengguna sudah menulis "halo" dan dilanjutkan dengan kata "world", tanpa pra-konteks, pengenal akan menampilkan string "world". Namun, jika Anda menentukan pra-konteks "hello", model akan menampilkan string " dunia", dengan spasi di awal, karena dunia" lebih masuk akal daripada kata "helloword".

Anda harus menyediakan string pra-konteks sepanjang mungkin, hingga 20 karakter, termasuk spasi. Jika string lebih panjang, pengenal hanya menggunakan 20 karakter terakhir.

Contoh kode di bawah ini memperlihatkan cara menentukan area penulisan dan menggunakan RecognitionContext untuk menentukan prakonteks.

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);
                         }];

Pengurutan goresan

Akurasi pengenalan sensitif terhadap urutan goresan. Pengenal mengharapkan {i>stroke<i} untuk terjadi dalam urutan yang secara alami akan ditulis orang; misalnya kiri-ke-kanan untuk bahasa Inggris. Semua kasus yang menyimpang dari pola ini, seperti menulis kalimat bahasa Inggris yang dimulai dengan kata terakhir, memberikan hasil yang kurang akurat.

Contoh lain adalah saat sebuah kata di tengah Ink dihapus dan diganti dengan kata lain. Revisi mungkin ada di tengah kalimat, tetapi {i>stroke<i} untuk revisi berada di akhir rangkaian {i>stroke<i}. Dalam hal ini, sebaiknya kirimkan kata yang baru ditulis secara terpisah ke API dan gabungkan hasil dengan pengenalan sebelumnya menggunakan logika Anda sendiri.

Menangani bentuk yang ambigu

Ada kasus saat arti bentuk yang diberikan kepada pengenal tidak jelas. Sebagai contoh, persegi panjang dengan tepi yang sangat membulat dapat dilihat sebagai persegi panjang atau elips.

Kasus yang tidak jelas ini dapat ditangani menggunakan skor pengenalan jika tersedia. Hanya pengklasifikasi bentuk akan memberikan skor. Jika model sangat yakin, skor hasil teratas akan jauh lebih baik dari yang terbaik kedua. Jika ada ketidakpastian, skor untuk dua hasil teratas akan menjadi dekat. Selain itu, perlu diingat bahwa pengklasifikasi bentuk menafsirkan seluruh Ink sebagai satu bentuk. Misalnya, jika Ink berisi persegi panjang dan elips di samping masing-masing lainnya, pengenal dapat mengembalikan salah satunya (atau sesuatu yang sama sekali berbeda) sebagai karena satu kandidat pengenalan tidak dapat merepresentasikan dua bentuk.

Mengenali tinta digital dengan ML Kit di iOS

Cobalah

Sebelum memulai

Membuat objek Ink

Swift

Objective-C

Mendapatkan instance DigitalInkRecognizer

Swift

Objective-C

Mengenali objek Ink

Swift

Objective-C

Mengelola download model

Memeriksa apakah model sudah didownload

Swift

Objective-C

Menghapus model yang didownload

Swift

Objective-C

Tips untuk meningkatkan akurasi pengenalan teks

Area menulis

Pra-konteks

Swift

Objective-C

Pengurutan goresan

Menangani bentuk yang ambigu

Membuat objek `Ink`

Mendapatkan instance `DigitalInkRecognizer`

Mengenali objek `Ink`