شناسایی کردن نوشتار در تصاویر با ML Kit در Android

می‌توانید از ML Kit برای تشخیص نوشتار در تصاویر یا ویدیوها، مانند نوشتار روی تابلو خیابان، استفاده کنید. ویژگی‌های اصلی این قابلیت عبارت‌اند از:

این میانای برنامه‌سازی کاربردی بااستفاده از کتابخانه غیربسته‌ای که باید قبل‌از استفاده بارگیری شود یا کتابخانه بسته‌ای که اندازه برنامه‌تان را افزایش می‌دهد دردسترس است. برای اطلاعات بیشتر درباره تفاوت‌های بین دو گزینه نصب، این راهنما را ببینید.

ویژگی	بسته‌بندی‌نشده	موجود در بسته‌بندی
نام کتابخانه	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
پیاده‌سازی	مدل به‌طور پویا ازطریق «خدمات Google Play» بارگیری می‌شود.	مدل در زمان ساخت به‌صورت ایستا به برنامه‌تان پیوند می‌شود.
حجم برنامه	حدود ۲۶۰ کیلوبایت افزایش اندازه به‌ازای هر معماری اسکریپت.	حدود ۴ مگابایت افزایش اندازه به‌ازای هر اسکریپت در هر معماری.
زمان مقداردهی اولیه	ممکن است لازم باشد قبل‌از اولین استفاده، منتظر بمانید تا مدل بارگیری شود.	مدل بلافاصله دردسترس است.
عملکرد	در اکثر دستگاه‌ها برای کتابخانه نویسه‌های لاتین هم‌زمان است، برای بقیه کندتر است.	در اکثر دستگاه‌ها برای کتابخانه نویسه لاتین هم‌زمان است، برای بقیه کندتر است.

امتحان کنید

• با برنامه نمونه کار کنید تا نمونه‌ای از کاربرد این API را ببینید.
• کد را خودتان با codelab امتحان کنید.

قبل‌از شروع

این میانای برنامه‌سازی کاربردی به Android با سطح میانای برنامه‌سازی کاربردی ۲۳ یا بالاتر نیاز دارد. مطمئن شوید که فایل ساخت برنامه‌تان از مقدار minSdkVersion ۲۳ یا بالاتر استفاده می‌کند.

1. در فایل build.gradle سطح پروژه، حتماً مخزن Maven متعلق به Google را در هر دو بخش buildscript و allprojects اضافه کنید.

2. وابستگی‌های کتابخانه‌های ML Kit Android را به فایل gradle سطح برنامه واحدتان اضافه کنید، که معمولاً app/build.gradle است:

   برای بسته‌بندی مدل با برنامه‌تان:

   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'
   }
   

   برای استفاده از مدل در «خدمات Google Play»:

   dependencies {
     // To recognize Latin script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.2'
   
     // To recognize Chinese script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese:16.0.2'
   
     // To recognize Devanagari script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari:16.0.2'
   
     // To recognize Japanese script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese:16.0.2'
   
     // To recognize Korean script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean:16.0.2'
   }
   

3. اگر تصمیم بگیرید از مدل در «خدمات Google Play» استفاده کنید، می‌توانید برنامه‌تان را پیکربندی کنید تا پس‌از نصب برنامه‌تان از «فروشگاه Play»، مدل را به‌طور خودکار در دستگاه بارگیری کند. برای انجام این کار، اعلان زیر را به فایل AndroidManifest.xml برنامه‌تان اضافه کنید:

   <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>
   

   همچنین می‌توانید به‌طور صریح دردسترس بودن مدل را بررسی کنید و ازطریق ModuleInstallClient API در خدمات Google Play درخواست بارگیری کنید. اگر بارگیری مدل در زمان نصب را فعال نکنید یا درخواست بارگیری صریح نکنید، مدل اولین باری که اسکنر را اجرا می‌کنید بارگیری می‌شود. درخواست‌هایی که قبل‌از تکمیل بارگیری انجام می‌دهید نتیجه‌ای نخواهد داشت.

۱. ایجاد نمونه‌ای از TextRecognizer

نمونه‌ای از TextRecognizer ایجاد کنید و گزینه‌های مربوط به کتابخانه‌ای را که در بالا وابستگی آن را اعلام کردید ارسال کنید:

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())

جاوا

// 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());

۲. آماده کردن تصویر ورودی

برای تشخیص نوشتار در تصویر، شیء InputImage را از Bitmap، media.Image، ByteBuffer، آرایه بایت، یا فایلی در دستگاه ایجاد کنید. سپس، شیء InputImage را به روش processImage مربوط به TextRecognizer ارسال کنید.

می‌توانید شیء InputImage را از منابع مختلف ایجاد کنید، هرکدام در زیر توضیح داده شده است.

استفاده از media.Image

برای ایجاد شیء InputImage از شیء media.Image، مثلاً وقتی تصویری را از دوربین دستگاه ضبط می‌کنید، شیء media.Image و چرخش تصویر را به InputImage.fromMediaImage() ارسال کنید.

اگر از کتابخانه CameraX استفاده می‌کنید، کلاس‌های OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer مقدار چرخش را برای شما محاسبه می‌کنند.

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
            // ...
        }
    }
}

جاوا

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
          // ...
        }
    }
}

اگر از کتابخانه دوربینی استفاده نمی‌کنید که درجه چرخش تصویر را به شما بدهد، می‌توانید آن را از درجه چرخش دستگاه و جهت حسگر دوربین در دستگاه محاسبه کنید:

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

جاوا

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;
}

سپس، شیء media.Image و مقدار درجه چرخش را به InputImage.fromMediaImage() ارسال کنید:

Kotlin

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

Java

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

استفاده از URI فایل

برای ایجاد شیء InputImage از URI فایل، بافت برنامه و URI فایل را به InputImage.fromFilePath() ارسال کنید. این کار زمانی مفید است که از ACTION_GET_CONTENT intent برای درخواست از کاربر برای انتخاب تصویری از برنامه گالری‌اش استفاده می‌کنید.

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();
}

استفاده از ByteBuffer یا ByteArray

برای ایجاد شیء InputImage از ByteBuffer یا ByteArray، ابتدا درجه چرخش تصویر را همان‌طور که قبلاً برای ورودی media.Image شرح داده شد محاسبه کنید. سپس، شیء InputImage را با میان‌گیر یا آرایه، به‌همراه ارتفاع، عرض، قالب کدبندی رنگ، و درجه چرخش تصویر ایجاد کنید:

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

جاوا

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

استفاده از Bitmap

برای ایجاد شیء InputImage از شیء Bitmap، اعلان زیر را انجام دهید:

Kotlin

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

Java

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

تصویر با شیء Bitmap به‌همراه درجه چرخش نشان داده می‌شود.

۳. پردازش تصویر

تصویر را به روش process ارسال کنید:

Kotlin

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

جاوا

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

توجه: اگر از میانای برنامه‌سازی کاربردی CameraX استفاده می‌کنید، حتماً پس‌از اتمام استفاده از ImageProxy، آن را ببندید، مثلاً با افزودن OnCompleteListener به Task برگردانده‌شده از روش process. برای دیدن نمونه، کلاس VisionProcessorBase را در برنامه نمونه شروع سریع ببینید.

۴. استخراج نوشتار از بلوک‌های نوشتار تشخیص‌داده‌شده

اگر عملیات تشخیص نوشتار موفقیت‌آمیز باشد، یک شیء Text به شنونده موفقیت ارسال می‌شود. شیء Text حاوی نوشتار کامل تشخیص‌داده‌شده در تصویر و صفر یا چند شیء TextBlock است.

هر TextBlock نشان‌دهنده یک بلوک مستطیلی از نوشتار است، که حاوی صفر یا چند شیء Line است. هر شیء Line نشان‌دهنده یک خط نوشتار است که حاوی صفر یا چند شیء Element است. هر شیء Element نشان‌دهنده یک کلمه یا موجودیت کلمه‌مانند است که حاوی صفر یا چند شیء Symbol است. هر شیء Symbol نشان‌دهنده یک نویسه، رقم، یا نهاد کلمه‌مانند است.

برای هر شیء TextBlock، Line، Element، و Symbol، می‌توانید نوشتار تشخیص‌داده‌شده در آن ناحیه، مختصات مرزی آن ناحیه، و بسیاری از مشخصه‌های دیگر مانند اطلاعات چرخش، امتیاز اطمینان، و غیره را دریافت کنید.

برای مثال:

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

جاوا

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

دستورالعمل‌های تصویر ورودی

• برای اینکه ML Kit بتواند نوشتار را به‌درستی تشخیص دهد، تصاویر ورودی باید حاوی نوشتاری باشند که با داده‌های پیکسلی کافی نمایش داده شده است. در حالت ایده‌آل، هر نویسه باید حداقل ۱۶×۱۶ پیکسل باشد. به‌طور کلی، بزرگ‌تر بودن نویسه‌ها از ۲۴×۲۴ پیکسل تأثیری بر دقت ندارد.

  بنابراین، برای مثال، تصویری با ابعاد ۶۴۰ در ۴۸۰ ممکن است برای اسکن کارت کسب‌وکاری که کل عرض تصویر را اشغال می‌کند، مناسب باشد. برای اسکن کردن سندی که روی کاغذ اندازه نامه چاپ شده است، ممکن است به تصویری با ابعاد ۷۲۰×۱۲۸۰ پیکسل نیاز باشد.

• فوکوس ضعیف تصویر می‌تواند بر دقت تشخیص نوشتار تأثیر بگذارد. اگر نتایج قابل‌قبولی دریافت نمی‌کنید، از کاربر بخواهید تصویر را دوباره بگیرد.

• اگر درحال تشخیص نوشتار در برنامه‌ای هم‌زمان هستید، باید ابعاد کلی تصاویر ورودی را درنظر بگیرید. تصاویر کوچک‌تر سریع‌تر پردازش می‌شوند. برای کاهش تأخیر، مطمئن شوید که نوشتار تا حد امکان بخش بیشتری از تصویر را اشغال می‌کند و تصاویر را با وضوح پایین‌تر ثبت کنید (الزامات دقت ذکرشده در بالا را درنظر داشته باشید). برای اطلاعات بیشتر، نکته‌هایی برای بهبود عملکرد را ببینید.

نکته‌هایی برای بهبود عملکرد

• اگر از Camera یا camera2 API استفاده می‌کنید، فراخوانی‌های آشکارساز را محدود کنید. اگر درحین اجرای آشکارساز، فریم ویدیویی جدیدی دردسترس قرار گرفت، فریم را رها کنید. برای دیدن نمونه، کلاس VisionProcessorBase را در برنامه نمونه شروع سریع ببینید.
• اگر از CameraX API استفاده می‌کنید، مطمئن شوید که استراتژی فشار برگشتی روی مقدار پیش‌فرض آن ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST تنظیم شده باشد. این کار تضمین می‌کند که در هر بار فقط یک تصویر برای تجزیه‌وتحلیل ارسال شود. اگر وقتی تحلیل‌گر مشغول است تصاویر بیشتری تولید شود، این تصاویر به‌طور خودکار حذف می‌شوند و برای تحویل در صف قرار نمی‌گیرند. وقتی تصویری که درحال تجزیه‌وتحلیل است با فراخوانی ImageProxy.close()‎ بسته شود، تصویر جدید بعدی ارائه خواهد شد.
• اگر از خروجی آشکارساز برای هم‌پوشانی گرافیک روی تصویر ورودی استفاده می‌کنید، ابتدا نتیجه را از ML Kit دریافت کنید، سپس تصویر و هم‌پوشانی را در یک مرحله رندر کنید. این مورد فقط یک‌بار برای هر فریم ورودی در سطح نمایشگر پرداز می‌شود. برای دیدن نمونه، کلاس‌های CameraSourcePreview و GraphicOverlay را در برنامه نمونه شروع سریع ببینید.
• اگر از Camera2 API استفاده می‌کنید، تصاویر را در قالب ImageFormat.YUV_420_888 ضبط کنید. اگر از Camera API قدیمی‌تر استفاده می‌کنید، تصاویر را در قالب ImageFormat.NV21 ضبط کنید.
• تصاویر را با وضوح پایین‌تری بگیرید. بااین‌حال، الزامات ابعاد تصویر این API را نیز به‌خاطر داشته باشید.