Vous pouvez utiliser ML Kit pour reconnaître du texte dans des images ou des vidéos, comme celui d'un panneau de signalisation. Voici les principales caractéristiques de cette fonctionnalité:
| Sélection | Sans catégorie | Groupée |
|---|---|---|
| Nom de la bibliothèque | com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition
com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean |
com.google.mlkit:text-recognition
com.google.mlkit:text-recognition-chinese com.google.mlkit:text-recognition-devanagari com.google.mlkit:text-recognition-japanese com.google.mlkit:text-recognition-korean |
| Implémentation | Le modèle est téléchargé de manière dynamique via les services Google Play. | Le modèle est associé de manière statique à votre application au moment de la compilation. |
| Taille d'application | Augmentation de la taille d'environ 260 Ko par architecture de script | Augmentation d'environ 4 Mo de la taille par script et par architecture |
| Délai d'initialisation | Vous devrez peut-être attendre que le modèle soit téléchargé avant de l'utiliser pour la première fois. | Le modèle est disponible immédiatement. |
| Performances | Bibliothèque de script latin en temps réel sur la plupart des appareils, plus lente sur d'autres. | Bibliothèque de script latin en temps réel sur la plupart des appareils, plus lente sur d'autres. |
Essayer
- Jouez avec l'application exemple pour voir un exemple d'utilisation de cette API.
- Essayez le code par vous-même à l'aide de cet atelier de programmation.
Avant de commencer
- Dans le fichier
build.gradleau niveau du projet, veillez à inclure le dépôt Maven de Google à la fois dans vos sectionsbuildscriptetallprojects. Ajoutez les dépendances des bibliothèques Android ML Kit au fichier Gradle au niveau de l'application de votre module, qui est généralement
app/build.gradle:Pour regrouper le modèle avec votre application:
dependencies { // To recognize Latin script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition:16.0.0' // To recognize Chinese script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0' // To recognize Devanagari script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-devanagari:16.0.0' // To recognize Japanese script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-japanese:16.0.0' // To recognize Korean script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-korean:16.0.0' }Pour utiliser le modèle dans les services Google Play:
dependencies { // To recognize Latin script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.0' // To recognize Chinese script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese:16.0.0' // To recognize Devanagari script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari:16.0.0' // To recognize Japanese script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese:16.0.0' // To recognize Korean script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean:16.0.0' }Si vous choisissez d'utiliser le modèle dans les services Google Play, vous pouvez configurer votre application pour qu'elle télécharge automatiquement le modèle sur l'appareil une fois votre application installée depuis le Play Store. Pour ce faire, ajoutez la déclaration suivante au fichier
AndroidManifest.xmlde votre application:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="ocr" > <!-- To use multiple models: android:value="ocr,ocr_chinese,ocr_devanagari,ocr_japanese,ocr_korean,..." --> </application>Vous pouvez également vérifier explicitement la disponibilité du modèle et demander un téléchargement via l'API ModuleInstallClient des services Google Play. Si vous n'activez pas le téléchargement du modèle au moment de l'installation ou si vous ne demandez pas de téléchargement explicite, le modèle est téléchargé la première fois que vous exécutez l'outil d'analyse. Les requêtes que vous effectuez avant la fin du téléchargement ne produisent aucun résultat.
1. Créer une instance de TextRecognizer
Créez une instance de TextRecognizer, en transmettant les options liées à la bibliothèque pour laquelle vous avez déclaré une dépendance ci-dessus:
Kotlin
// When using Latin script library val recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS) // When using Chinese script library val recognizer = TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build()) // When using Devanagari script library val recognizer = TextRecognition.getClient(DevanagariTextRecognizerOptions.Builder().build()) // When using Japanese script library val recognizer = TextRecognition.getClient(JapaneseTextRecognizerOptions.Builder().build()) // When using Korean script library val recognizer = TextRecognition.getClient(KoreanTextRecognizerOptions.Builder().build())
Java
// When using Latin script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS); // When using Chinese script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(new ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build()); // When using Devanagari script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(new DevanagariTextRecognizerOptions.Builder().build()); // When using Japanese script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(new JapaneseTextRecognizerOptions.Builder().build()); // When using Korean script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(new KoreanTextRecognizerOptions.Builder().build());
2. Préparer l'image d'entrée
Pour reconnaître du texte dans une image, créez un objet InputImage à partir d'un Bitmap, d'un media.Image ou d'un ByteBuffer, d'un tableau d'octets ou d'un fichier sur l'appareil. Transmettez ensuite l'objet InputImage à la méthode processImage de TextRecognizer.
Vous pouvez créer un objet InputImage à partir de différentes sources, qui sont expliquées ci-dessous.
Utiliser un media.Image
Pour créer un objet InputImage à partir d'un objet media.Image, par exemple lorsque vous capturez une image à partir de l'appareil photo d'un appareil, transmettez l'objet media.Image et la rotation de l'image à InputImage.fromMediaImage().
Si vous utilisez la bibliothèque
Camera CameraX, les classes OnImageCapturedListener et ImageAnalysis.Analyzer calculent la valeur de rotation pour vous.
Kotlin
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {
override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) {
val mediaImage = imageProxy.image
if (mediaImage != null) {
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
// Pass image to an ML Kit Vision API
// ...
}
}
}
Java
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {
@Override
public void analyze(ImageProxy imageProxy) {
Image mediaImage = imageProxy.getImage();
if (mediaImage != null) {
InputImage image =
InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees());
// Pass image to an ML Kit Vision API
// ...
}
}
}
Si vous n'utilisez pas de bibliothèque d'appareil photo qui indique le degré de rotation de l'image, vous pouvez le calculer à partir du degré de rotation de l'appareil et de l'orientation du capteur de l'appareil photo de l'appareil:
Kotlin
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()
init {
ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0)
ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90)
ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180)
ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270)
}
/**
* Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
* orientation.
*/
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
@Throws(CameraAccessException::class)
private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, isFrontFacing: Boolean): Int {
// Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
// Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
// rotated to compensate for the device's rotation.
val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)
// Get the device's sensor orientation.
val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
val sensorOrientation = cameraManager
.getCameraCharacteristics(cameraId)
.get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!
if (isFrontFacing) {
rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360
} else { // back-facing
rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360
}
return rotationCompensation
}
Java
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0);
ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90);
ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180);
ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270);
}
/**
* Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
* orientation.
*/
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, boolean isFrontFacing)
throws CameraAccessException {
// Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
// Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
// rotated to compensate for the device's rotation.
int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);
// Get the device's sensor orientation.
CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
int sensorOrientation = cameraManager
.getCameraCharacteristics(cameraId)
.get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);
if (isFrontFacing) {
rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360;
} else { // back-facing
rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360;
}
return rotationCompensation;
}
Transmettez ensuite l'objet media.Image et la valeur du degré de rotation à InputImage.fromMediaImage():
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Utiliser un URI de fichier
Pour créer un objet InputImage à partir d'un URI de fichier, transmettez le contexte de l'application et l'URI du fichier à InputImage.fromFilePath(). Cela est utile lorsque vous utilisez un intent ACTION_GET_CONTENT pour inviter l'utilisateur à sélectionner une image dans son application de galerie.
Kotlin
val image: InputImage
try {
image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
e.printStackTrace()
}
Java
InputImage image;
try {
image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
Utiliser un ByteBuffer ou un ByteArray
Pour créer un objet InputImage à partir d'un élément ByteBuffer ou ByteArray, calculez d'abord le degré de rotation de l'image, comme décrit précédemment pour l'entrée media.Image.
Créez ensuite l'objet InputImage avec le tampon ou le tableau, ainsi que la hauteur, la largeur, le format d'encodage des couleurs et le degré de rotation de l'image:
Kotlin
val image = InputImage.fromByteBuffer(
byteBuffer,
/* image width */ 480,
/* image height */ 360,
rotationDegrees,
InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
byteArray,
/* image width */ 480,
/* image height */ 360,
rotationDegrees,
InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
Java
InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
/* image width */ 480,
/* image height */ 360,
rotationDegrees,
InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
byteArray,
/* image width */480,
/* image height */360,
rotation,
InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
Utiliser un Bitmap
Pour créer un objet InputImage à partir d'un objet Bitmap, effectuez la déclaration suivante:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
L'image est représentée par un objet Bitmap associé à des degrés de rotation.
3. Traiter l'image
Transmettez l'image à la méthode process:
Kotlin
val result = recognizer.process(image)
.addOnSuccessListener { visionText ->
// Task completed successfully
// ...
}
.addOnFailureListener { e ->
// Task failed with an exception
// ...
}
Java
Task<Text> result =
recognizer.process(image)
.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Text>() {
@Override
public void onSuccess(Text visionText) {
// Task completed successfully
// ...
}
})
.addOnFailureListener(
new OnFailureListener() {
@Override
public void onFailure(@NonNull Exception e) {
// Task failed with an exception
// ...
}
});
4. Extraire le texte de blocs de texte reconnu
Si l'opération de reconnaissance de texte réussit, un objet Text est transmis à l'écouteur de réussite. Un objet Text contient le texte complet reconnu dans l'image, ainsi que zéro, un ou plusieurs objets TextBlock.
Chaque TextBlock représente un bloc de texte rectangulaire contenant zéro, un ou plusieurs objets Line. Chaque objet Line représente une ligne de texte contenant zéro, un ou plusieurs objets Element. Chaque objet Element représente un mot ou une entité de type mot, qui contient zéro, un ou plusieurs objets Symbol. Chaque objet Symbol représente un caractère, un chiffre ou une entité de type mot.
Pour chaque objet TextBlock, Line, Element et Symbol, vous pouvez obtenir le texte reconnu dans la région, les coordonnées de délimitation de la région et de nombreux autres attributs tels que des informations de rotation, un score de confiance, etc.
Exemple :
Kotlin
val resultText = result.text
for (block in result.textBlocks) {
val blockText = block.text
val blockCornerPoints = block.cornerPoints
val blockFrame = block.boundingBox
for (line in block.lines) {
val lineText = line.text
val lineCornerPoints = line.cornerPoints
val lineFrame = line.boundingBox
for (element in line.elements) {
val elementText = element.text
val elementCornerPoints = element.cornerPoints
val elementFrame = element.boundingBox
}
}
}
Java
String resultText = result.getText();
for (Text.TextBlock block : result.getTextBlocks()) {
String blockText = block.getText();
Point[] blockCornerPoints = block.getCornerPoints();
Rect blockFrame = block.getBoundingBox();
for (Text.Line line : block.getLines()) {
String lineText = line.getText();
Point[] lineCornerPoints = line.getCornerPoints();
Rect lineFrame = line.getBoundingBox();
for (Text.Element element : line.getElements()) {
String elementText = element.getText();
Point[] elementCornerPoints = element.getCornerPoints();
Rect elementFrame = element.getBoundingBox();
for (Text.Symbol symbol : element.getSymbols()) {
String symbolText = symbol.getText();
Point[] symbolCornerPoints = symbol.getCornerPoints();
Rect symbolFrame = symbol.getBoundingBox();
}
}
}
}
Consignes pour les images d'entrée
-
Pour que ML Kit reconnaisse le texte avec précision, les images d'entrée doivent contenir un texte représenté par suffisamment de données de pixels. Dans l'idéal, chaque caractère doit faire au moins 16 x 16 pixels. Les caractères supérieurs à 24 x 24 pixels ne présentent généralement aucun avantage en termes de précision.
Ainsi, une image de 640 x 480 pixels peut être adaptée à la numérisation d'une carte de visite qui occupe toute la largeur de l'image. Pour numériser un document imprimé sur du papier au format lettre, une image de 720 x 1 280 pixels peut être nécessaire.
-
Une mise au point médiocre de l'image peut nuire à la précision de la reconnaissance du texte. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, essayez de demander à l'utilisateur de faire une nouvelle capture de l'image.
-
Si vous reconnaissez du texte dans une application en temps réel, vous devez tenir compte des dimensions globales des images d'entrée. Les images plus petites peuvent être traitées plus rapidement. Pour réduire la latence, assurez-vous que le texte occupe le plus d'espace possible dans l'image et capturez des images à des résolutions inférieures (en tenant compte des exigences de précision mentionnées ci-dessus). Pour en savoir plus, consultez Conseils pour améliorer les performances.
Conseils pour améliorer les performances
- Si vous utilisez l'API
Cameraoucamera2, limitez les appels au détecteur. Si une nouvelle image vidéo devient disponible pendant l'exécution du détecteur, supprimez-la. Consultez la classeVisionProcessorBasede l'exemple d'application de démarrage rapide pour obtenir un exemple. - Si vous utilisez l'API
CameraX, assurez-vous que la stratégie de contre-pression est définie sur sa valeur par défautImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Cela garantit qu'une seule image à la fois sera envoyée pour analyse. Si davantage d'images sont produites lorsque l'analyseur est occupé, elles sont automatiquement supprimées et ne sont pas mises en file d'attente pour la diffusion. Une fois l'image en cours d'analyse fermée en appelant ImageProxy.close(), la dernière image suivante est envoyée. - Si vous utilisez la sortie du détecteur pour superposer des graphiques sur l'image d'entrée, obtenez d'abord le résultat de ML Kit, puis effectuez le rendu de l'image et de la superposition en une seule étape. Le rendu sur la surface d'affichage n'est effectué qu'une seule fois pour chaque image d'entrée. Consultez les classes
CameraSourcePreviewetGraphicOverlaydans l'exemple d'application de démarrage rapide pour obtenir un exemple. - Si vous utilisez l'API Camera2, capturez des images au format
ImageFormat.YUV_420_888. Si vous utilisez l'ancienne API Camera, capturez les images au formatImageFormat.NV21. - Envisagez de capturer des images à une résolution plus faible. Cependant, gardez également à l'esprit les exigences de cette API concernant les dimensions des images.