您可以使用 ML Kit 辨識圖片或影片中的文字,例如 路牌這項功能的主要特性如下:
功能與特色 | 未分類 | 納入郵件分類 |
---|---|---|
圖書館名稱 | 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 |
實作 | 模型會透過 Google Play 服務動態下載。 | 模型會在建構期間以靜態方式連結至應用程式。 |
應用程式大小 | 每個指令碼架構約增加 260 KB。 | 每個架構的每個指令碼約增加 4 MB。 |
初始化時間 | 可能要等到模型下載完畢再開始使用。 | 模型可立即使用。 |
效能 | 多數裝置都能即時支援拉丁語系的文本庫,對其他裝置來說的速度較慢。 | 多數裝置都能即時支援拉丁語系的文本庫,對其他裝置來說的速度較慢。 |
立即試用
- 使用範例應用程式試試 請查看此 API 的使用範例。
- 自行嘗試透過 編寫程式碼 程式碼研究室。
事前準備
- 在專案層級的
build.gradle
檔案中,請務必在buildscript
和allprojects
區段中納入 Google 的 Maven 存放區。 將 ML Kit Android 程式庫的依附元件新增至模組的應用程式層級的 Gradle 檔案,通常為
app/build.gradle
:將模型與應用程式搭配使用:
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' }
在 Google Play 服務中使用模型的步驟如下:
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' }
如果您選擇在 Google Play 服務中使用該型號,您可以 請調整設定,讓應用程式自動將模型下載至裝置。 您的應用程式是從 Play 商店安裝若要執行此操作,請新增下列程式碼 新增至應用程式的
AndroidManifest.xml
檔案:<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>
您也可以明確確認模型可用性,並要求下載 透過 Google Play 服務 ModuleInstallClient API。如果未啟用安裝期間模型 使用者下載或要求明確下載模型時 就會產生錯誤您在下載前提出的請求 未傳回任何結果
1. 建立「TextRecognizer
」的執行個體
建立 TextRecognizer
的執行個體,並傳送選項
與您宣告上述依附元件的程式庫相關:
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. 準備輸入圖片
如要辨識圖片中的文字,請從以下位置建立 InputImage
物件:
Bitmap
、media.Image
、ByteBuffer
、位元組陣列或
裝置。然後,將 InputImage
物件傳遞至
TextRecognizer
的 processImage
方法。
您可以建立InputImage
不同來源的 ANR 物件,說明如下。
使用 media.Image
如要建立InputImage
物件,例如從 media.Image
物件擷取圖片
裝置的相機,請傳遞 media.Image
物件和映像檔的
旋轉為 InputImage.fromMediaImage()
。
如果您使用
CameraX 程式庫、OnImageCapturedListener
和
ImageAnalysis.Analyzer
類別會計算旋轉值
不必確保憑證管理是否適當
因為 Google Cloud 會為您管理安全性
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 // ... } } }
如果您沒有使用相機程式庫提供圖片的旋轉角度, 可根據裝置的旋轉角度和相機方向來計算 感應器:
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; }
然後,請傳遞 media.Image
物件和
將度數值旋轉為 InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
使用檔案 URI
如要建立InputImage
物件,將應用程式結構定義與檔案 URI 傳遞至
InputImage.fromFilePath()
。如果您要
使用 ACTION_GET_CONTENT
意圖提示使用者選取
取自圖片庫應用程式中的圖片。
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(); }
使用 ByteBuffer
或 ByteArray
如要建立InputImage
ByteBuffer
或 ByteArray
的物件,請先計算圖片
與先前 media.Image
輸入中所述的旋轉角度相同。
接著,使用緩衝區或陣列建立 InputImage
物件,以及
高度、寬度、顏色編碼格式以及旋轉角度:
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 );
使用 Bitmap
如要建立InputImage
物件中,Bitmap
物件,請做出以下宣告:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
圖像以 Bitmap
物件和旋轉角度表示。
3. 處理圖片
將圖片傳遞至 process
方法:
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. 從已辨識的文字區塊擷取文字
如果文字辨識作業成功,系統會將 Text
物件傳送至
成功事件監聽器Text
物件包含系統辨識到的文字
映像檔和零或多個 TextBlock
物件
每個 TextBlock
都代表矩形文字區塊,
內含零個或多個 Line
物件每項
Line
物件代表一行文字,其中包含 0
或多個 Element
物件。每個 Element
物件代表字詞或類似文字的實體,包含 0 或多個
Symbol
物件。每個 Symbol
物件代表一個字元、數字或類似文字的實體。
針對每個 TextBlock
、Line
,
Element
和 Symbol
物件,您可以
可取得區域中的文字、
區域和許多其他屬性,例如旋轉資訊、可信度分數
依此類推
例如:
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(); } } } }
輸入圖片規範
-
為了讓 ML Kit 準確辨識文字,輸入圖片必須包含 以充足的像素資料表示的文字理想情況下 每個字元至少要有 16x16 像素一般來說 對字元大於 24x24 像素的特性來說,準確性的優勢在於。
舉例來說,640x480 的圖片適合掃描名片 圖片會佔滿圖片的整個寬度如何掃描列印的文件 則建議使用 720x1280 像素的圖片。
-
圖片焦點不佳可能會影響文字辨識的準確度。如果您不 請嘗試重新擷取圖片。
-
如果您在即時應用程式中辨識文字,應該 考量輸入圖片的整體尺寸較小 也能加快處理速度如要縮短延遲時間,請確保文字會盡量佔滿 盡可能擷取圖片,並以較低解析度拍攝圖片 (提醒您, 規定)。若需更多資訊,請參閲 提升成效的訣竅。
提升成效的訣竅
- 如果您使用
Camera
或camera2
API、 限制對偵測工具的呼叫如果影片有新影片 影格掉落時,表示影格是否可用。詳情請參閱VisionProcessorBase
類別的範例。 - 如果您是使用
CameraX
API, 請務必將背壓策略設為預設值ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
。 這麼做可保證系統一次只會傳送一張圖片進行分析。如果圖片較多 會在分析器忙碌時產生,這些作業會自動遭到捨棄,不會排入佇列 廣告放送。以呼叫方式關閉要分析的圖片後 ImageProxy.close(),最新一張圖片才會放送。 - 如果使用偵測工具的輸出內容將圖像重疊
先從 ML Kit 取得結果,然後算繪圖片
並疊加單一步驟這會轉譯至顯示介面
每個輸入影格只能建立一次詳情請參閱
CameraSourcePreview
和 如需範例,請前往快速入門導覽課程範例應用程式中的GraphicOverlay
類別。 - 如果你使用 Camera2 API,
ImageFormat.YUV_420_888
格式。如果使用舊版 Camera API,請以ImageFormat.NV21
格式。 - 建議以較低的解析度拍攝圖片。請特別注意 這個 API 的圖片尺寸規定