Android'de ML Kit ile resimlerdeki metinleri tanıma

Resimlerdeki veya videolardaki metinleri (örneğin, videodaki sokak tabelası gibi. Bu özelliğin temel özellikleri şunlardır:

Bu API, kullanımdan önce indirilmesi gereken paketlenmemiş bir kitaplık veya uygulama boyutunuzu büyüten paket kitaplığını kullanabilirsiniz. İki yükleme seçeneği arasındaki farklar hakkında daha fazla bilgi için bu kılavuza bakın.

Özellik	Gruplandırılmamış	Gruplandırılanlar
Kitaplığın adı	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
Uygulama	Model, Google Play Hizmetleri aracılığıyla dinamik olarak indirilir.	Model, derleme sırasında statik olarak uygulamanıza bağlıdır.
Uygulama boyutu	Komut dosyası mimarisi başına yaklaşık 260 KB boyut artışı.	Her mimaride komut dosyası başına yaklaşık 4 MB boyut artışı.
Başlatma süresi	İlk kullanımdan önce modelin indirilmesini beklemeniz gerekebilir.	Model hemen kullanılabilir.
Performans	Latin alfabesi kitaplığı için çoğu cihazda anlık, diğerlerinde daha yavaştır.	Çoğu cihazda Latin alfabesi kitaplığı için gerçek zamanlı, diğerleri için daha yavaştır.

Deneyin

• Bu API'nin örnek kullanımını görmek için örnek uygulamayı inceleyin.
• Codelab ile kodu kendiniz deneyin.

Başlamadan önce

Bu API için Android API düzeyi 21 veya üzeri gerekir. Uygulamanızın derlemesinin dosyası, 21 veya daha yüksek bir minSdkVersion değeri kullanıyor.

1. Proje düzeyindeki build.gradle dosyanızda, Google'ın Maven deposunu hem buildscript hem de allprojects bölümlerinize eklediğinizden emin olun.

2. ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıkları, modülünüzün uygulama düzeyindeki Gradle dosyasına (genellikle app/build.gradle) eklenmelidir:

   Modeli uygulamanızla paketlemek için:

   dependencies {
     // To recognize Latin script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition:16.0.1'
   
     // To recognize Chinese script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.1'
   
     // To recognize Devanagari script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-devanagari:16.0.1'
   
     // To recognize Japanese script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-japanese:16.0.1'
   
     // To recognize Korean script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-korean:16.0.1'
   }
   

   Modeli Google Play Hizmetleri'nde kullanmak için:

   dependencies {
     // To recognize Latin script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1'
   
     // To recognize Chinese script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese:16.0.1'
   
     // To recognize Devanagari script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari:16.0.1'
   
     // To recognize Japanese script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese:16.0.1'
   
     // To recognize Korean script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean:16.0.1'
   }
   

3. Modeli Google Play Hizmetleri'nde kullanmayı seçerseniz: uygulamanızı bu modele otomatik olarak indirecek şekilde yapılandırın Uygulamanızın Play Store'dan yüklendiğinden emin olun. Bunu yapmak için aşağıdakini ekleyin: beyanını uygulamanızın AndroidManifest.xml dosyasına ekleyin:

   <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>
   

   Ayrıca model kullanılabilirliğini açıkça kontrol edebilir ve Google Play hizmetleri ModuleLoadClient API üzerinden gönderebilirsiniz. Yükleme sırasında model indirmelerini etkinleştirmezseniz veya açık indirme isteğinde bulunmazsanız model, tarayıcıyı ilk kez çalıştırdığınızda indirilir. İndirme işleminden önce yaptığınız istekler hiçbir sonuç döndürülmez.

1. TextRecognizer örneği oluşturun

Seçenekleri ileterek bir TextRecognizer örneği oluşturun yukarıda bağımlı olduğunu beyan ettiğiniz kitaplıkla ilgili:

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. Giriş resmini hazırlama

Bir resimdeki metni tanımak için Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan InputImage nesnesi oluşturun. Ardından InputImage nesnesini TextRecognizer adlı kullanıcının processImage yöntemi.

InputImage oluşturabilirsiniz her biri aşağıda açıklanmıştır.

media.Image kullanarak

Bir media.Image nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için (ör. bir cihazın kamerasından resim çekerken) media.Image nesnesini ve resmin dönme açısı değerini InputImage.fromMediaImage()'e iletin.

CameraX kitaplığını kullanıyorsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları rotasyon değerini sizin için hesaplar.

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
          // ...
        }
    }
}

Resmin dönme derecesini sağlayan bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız cihazın dönüş derecesinden ve kameranın yönünden hesaplayabilir cihazdaki sensör:

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
}
MLKitVisionImage.kt

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;
}

Ardından, media.Image nesnesini ve dönme derecesi değerini InputImage.fromMediaImage()'e iletin:

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

Dosya URI'si kullanma

InputImage oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath(). Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT intent'i kullandığınızda kullanışlıdır.

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

ByteBuffer veya ByteArray kullanarak

InputImage oluşturmak için bir ByteBuffer veya ByteArray nesnesinden alıp almayacaksanız önce resmi hesaplayın media.Image girişi için daha önce açıklandığı gibi dönme derecesi. Ardından, resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve döndürme derecesiyle birlikte arabelleği veya diziyi kullanarak InputImage nesnesini oluşturun:

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

Bitmap kullanma

InputImage oluşturmak için Bitmap nesnesindeki şu bildirimi yapın:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
MLKitVisionImage.java

Resim, döndürme dereceleriyle birlikte bir Bitmap nesnesiyle temsil edilir.

3. Resmi işleyin

Resmi process yöntemine iletin:

Kotlin

val result = recognizer.process(image)
        .addOnSuccessListener { visionText ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }
TextRecognitionActivity.kt

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
                                // ...
                            }
                        });
TextRecognitionActivity.java

Not: kullanıyorsanız CameraX API'sini kullanıyorsanız, işiniz bittiğinde ImageProxy API'yi kapattığınızdan emin olun. Örneğin,OnCompleteListenerTask process yöntemi. Bkz. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfını kullanın.

4. Tanınan metin bloklarından metin ayıklama

Metin tanıma işlemi başarılı olursa başarı dinleyicisine bir Text nesnesi iletilir. Text nesnesi, resimde tanınan metnin tamamını ve sıfır veya daha fazla TextBlock nesnesini içerir.

Her TextBlock, sıfır veya daha fazla Line nesnesi içeren dikdörtgen bir metin bloğunu temsil eder. Her Line nesnesi, sıfır veya daha fazla Element nesnesi içeren bir metin satırını temsil eder. Her Element nesnesi, sıfır veya daha fazla Symbol nesnesini içeren bir kelimeyi ya da kelime benzeri bir varlığı temsil eder. Her Symbol nesnesi bir karakteri, rakamı veya kelime benzeri bir varlığı temsil eder.

Her TextBlock, Line, Element ve Symbol nesnesi için bölgede tanınan metni, bölgenin sınırlayıcı koordinatlarını ve döndürme bilgileri, güven puanı gibi diğer birçok özelliği alabilirsiniz.

Örneğin:

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
        }
    }
}
TextRecognitionActivity.kt

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();
            }
        }
    }
}
TextRecognitionActivity.java

Giriş resmi kuralları

• ML Kit'in metni doğru şekilde tanıması için giriş resimlerinin, yeterli piksel verisiyle temsil edilen metin içermesi gerekir. İdeal olarak her karakter en az 16x16 piksel olmalıdır. Genellikle herhangi bir doğruluğu, 24x24 pikselden büyük olması gerekir.

  Bu nedenle, örneğin, 640x480 boyutunda bir resim, kartvizit taraması için iyi performans bir resim seçin. A4 kağıdına basılmış bir belgeyi taramak için 720x1280 piksellik bir resim gerekebilir.

• Kötü resim odağı, metin tanıma doğruluğunu etkileyebilir. Uygun değilseniz kabul edilebilir sonuçlar alıyorsanız kullanıcıdan resmi yeniden çekmesini isteyin.

• Gerçek zamanlı bir uygulamada metinleri tanıyorsanız, giriş resimlerinin genel boyutlarını göz önünde bulundurun. Daha küçük resimler daha hızlı işlenebilir. Gecikmeyi azaltmak için metnin görüntünün mümkün olduğunca fazlasını kapladığından emin olun ve resimleri daha düşük çözünürlüklerde çekin (yukarıda belirtilen doğruluk koşullarını göz önünde bulundurun). Daha fazla bilgi için bkz. Performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları.

Performansı artırmaya yönelik ipuçları

• URL'yi Camera veya camera2 API, algılayıcıya yapılan çağrıları kısıtlamaz. Algılayıcı çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın. Örnek olarak hızlı başlangıç kılavuzu örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfına bakın.
• CameraX API'sini kullanıyorsanız geri basınç stratejisinin varsayılan değerine ayarlandığından emin olun ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Bu, aynı anda yalnızca bir resmin analiz için gönderilmesini garanti eder. Analizör meşgulken daha fazla görüntü oluşturulursa bu görüntüler otomatik olarak bırakılır ve yayınlama için sıraya alınmaz. Analiz edilen resim, ImageProxy.close() çağrısı yapılarak kapatıldıktan sonra bir sonraki en yeni resim yayınlanır.
• Giriş resmine grafik yerleştirmek için algılayıcının çıkışını kullanıyorsanız önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından resmi ve yer paylaşımını tek bir adımda oluşturun. Bu, her giriş karesi için yalnızca bir kez görüntü yüzeyinde oluşturulur. Bkz. CameraSourcePreview ve Hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki GraphicOverlay sınıflarına göz atın.
• Camera2 API'yi kullanıyorsanız resimleri ImageFormat.YUV_420_888 biçiminde kaydedin. Eski Camera API'yi kullanıyorsanız resimleri ImageFormat.NV21 biçiminde çekin.
• Resimleri daha düşük çözünürlükte çekmeyi deneyin. Ancak bu API'nin resim boyutu koşullarını da göz önünde bulundurun.