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Reconoce texto en imágenes con el Kit de AA en iOS

Puedes usar el Kit de AA para reconocer texto en imágenes o videos, como el de una señal de tránsito. Las características principales de esta función son las siguientes:

API de reconocimiento de texto
Descripción	Reconoce texto con alfabeto latino en imágenes o videos.
Nombre del SDK	`GoogleMLKit/TextRecognition (version 2.2.0)`
Implementación	Los recursos se vinculan estáticamente a tu aplicación en el momento de la compilación.
Impacto en el tamaño de la app	Cerca de 20 MB
Rendimiento	En tiempo real en la mayoría de los dispositivos.

Probarlo

Juega con la app de muestra para ver un ejemplo de uso de esta API.
Prueba tú mismo el código con el codelab.

Antes de comenzar

Incluye los siguientes pods de ML Kit en tu Podfile:
```
pod 'GoogleMLKit/TextRecognition','2.2.0'
```
Después de instalar o actualizar los pods de tu proyecto, abre el proyecto de Xcode con su .xcworkspace. El Kit de AA es compatible con Xcode 12.4 o versiones posteriores.

1. Crea una instancia de `TextRecognizer`.

Crea una instancia de TextRecognizer mediante una llamada a +textRecognizer:

Swift

let textRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer()

Objective‑C

MLKTextRecognizer *textRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizer];

2. Prepara la imagen de entrada

Pasa la imagen como UIImage o CMSampleBufferRef al método process(_:completion:) de TextRecognizer:

Crea un objeto VisionImage con un UIImage o CMSampleBuffer.

Si usas un UIImage, sigue estos pasos:

Crea un objeto VisionImage con el UIImage. Asegúrate de especificar la .orientation correcta.

Swift

let image = VisionImage(image: UIImage)
visionImage.orientation = image.imageOrientation

Objective‑C

MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
visionImage.orientation = image.imageOrientation;

Si usas un CMSampleBuffer, sigue estos pasos:

Especifica la orientación de los datos de imagen que se encuentran en CMSampleBuffer.

Para obtener la orientación de la imagen, haz lo siguiente:

Swift

func imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
  cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
) -> UIImage.Orientation {
  switch deviceOrientation {
  case .portrait:
    return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
  case .landscapeLeft:
    return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
  case .portraitUpsideDown:
    return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
  case .landscapeRight:
    return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
  case .faceDown, .faceUp, .unknown:
    return .up
  }
}

Objective‑C

- (UIImageOrientation)
  imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                         cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                            : UIImageOrientationRight;

    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                            : UIImageOrientationUp;
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                            : UIImageOrientationLeft;
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                            : UIImageOrientationDown;
    case UIDeviceOrientationUnknown:
    case UIDeviceOrientationFaceUp:
    case UIDeviceOrientationFaceDown:
      return UIImageOrientationUp;
  }
}

Crea un objeto VisionImage con el objeto y la orientación CMSampleBuffer:

Swift

let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.orientation = imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
  cameraPosition: cameraPosition)

Objective‑C

 MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
 image.orientation =
   [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                cameraPosition:cameraPosition];

3. Procesa la imagen

Luego, pasa la imagen al método process(_:completion:):

Swift

textRecognizer.process(visionImage) { result, error in
  guard error == nil, let result = result else {
    // Error handling
    return
  }
  // Recognized text
}

Objective‑C

[textRecognizer processImage:image
                  completion:^(MLKText *_Nullable result,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil || result == nil) {
    // Error handling
    return;
  }
  // Recognized text
}];

4. Extrae texto de bloques de texto reconocido

Si la operación de reconocimiento de texto se ejecuta correctamente, se mostrará un objeto Text. Un objeto Text contiene el texto completo reconocido en la imagen, y cero o más objetos TextBlock.

Cada TextBlock representa un bloque rectangular de texto que contiene cero o más objetos TextLine. Cada objeto TextLine contiene cero o más objetos TextElement que representan palabras y entidades similares, como fechas y números.

Para cada objeto TextBlock, TextLine y TextElement, puedes obtener el texto reconocido en la región y las coordenadas que limitan la región.

Por ejemplo:

Swift

let resultText = result.text
for block in result.blocks {
    let blockText = block.text
    let blockLanguages = block.recognizedLanguages
    let blockCornerPoints = block.cornerPoints
    let blockFrame = block.frame
    for line in block.lines {
        let lineText = line.text
        let lineLanguages = line.recognizedLanguages
        let lineCornerPoints = line.cornerPoints
        let lineFrame = line.frame
        for element in line.elements {
            let elementText = element.text
            let elementCornerPoints = element.cornerPoints
            let elementFrame = element.frame
        }
    }
}

Objective‑C

NSString *resultText = result.text;
for (MLKTextBlock *block in result.blocks) {
  NSString *blockText = block.text;
  NSArray<MLKTextRecognizedLanguage *> *blockLanguages = block.recognizedLanguages;
  NSArray<NSValue *> *blockCornerPoints = block.cornerPoints;
  CGRect blockFrame = block.frame;
  for (MLKTextLine *line in block.lines) {
    NSString *lineText = line.text;
    NSArray<MLKTextRecognizedLanguage *> *lineLanguages = line.recognizedLanguages;
    NSArray<NSValue *> *lineCornerPoints = line.cornerPoints;
    CGRect lineFrame = line.frame;
    for (MLKTextElement *element in line.elements) {
      NSString *elementText = element.text;
      NSArray<NSValue *> *elementCornerPoints = element.cornerPoints;
      CGRect elementFrame = element.frame;
    }
  }
}

Lineamientos para ingresar imágenes

Para que el Kit de AA reconozca con precisión el texto, las imágenes de entrada deben contener texto que esté representado por suficientes datos de píxeles. Lo ideal es que cada carácter sea de al menos 16x16 píxeles. Por lo general, no existe un beneficio de precisión para los caracteres que superen los 24 × 24 píxeles.

Por ejemplo, una imagen de 640 × 480 podría funcionar bien para escanear una tarjeta de presentación que ocupa todo el ancho de la imagen. Para escanear un documento impreso en papel de tamaño carta, es posible que se requiera una imagen de 720 × 1280 píxeles.
Un enfoque de imagen deficiente puede afectar la exactitud del reconocimiento de texto. Si no obtienes resultados aceptables, intenta pedirle al usuario que vuelva a capturar la imagen.
Si reconoces texto en una aplicación en tiempo real, debes considerar las dimensiones generales de las imágenes de entrada. Las imágenes más pequeñas se pueden procesar más rápido. Para reducir la latencia, asegúrate de que el texto ocupe la mayor parte de la imagen y captura las imágenes en resoluciones más bajas (ten en cuenta los requisitos de exactitud mencionados anteriormente). Si quieres obtener más información, consulta Sugerencias para mejorar el rendimiento.

Sugerencias para mejorar el rendimiento

Para procesar fotogramas de video, usa la API síncrona results(in:) del detector. Llama a este método desde la función captureOutput(_, didOutput:from:) de AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate para obtener resultados de manera síncrona desde el marco de video determinado. Mantén el alwaysDiscardsLateVideoFrames de AVCaptureVideoDataOutput como true para regular las llamadas al detector. Si hay un fotograma de video nuevo disponible mientras se ejecuta el detector, se descartará.
Si usas la salida del detector para superponer gráficos en la imagen de entrada, primero obtén el resultado del Kit de AA y, luego, procesa la imagen y la superposición en un solo paso. De esta manera, procesas en la superficie de visualización solo una vez por cada fotograma de entrada procesado. Consulta la updatePreviewOverlayViewWithLastFrame en la muestra de inicio rápido del Kit de AA para ver un ejemplo.
Considere la opción de capturar imágenes con una resolución más baja. Sin embargo, también ten en cuenta los requisitos de dimensiones de imágenes de esta API.

Reconoce texto en imágenes con el Kit de AA en iOS

Probarlo

Antes de comenzar

1. Crea una instancia de TextRecognizer.

Swift

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2. Prepara la imagen de entrada

Swift

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Objective‑C

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3. Procesa la imagen

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Objective‑C

4. Extrae texto de bloques de texto reconocido

Swift

Objective‑C

Lineamientos para ingresar imágenes

Sugerencias para mejorar el rendimiento

1. Crea una instancia de `TextRecognizer`.