จดจำข้อความในรูปภาพด้วย ML Kit บน iOS

คุณสามารถใช้ ML Kit เพื่อจดจำข้อความในรูปภาพหรือวิดีโอ เช่น ข้อความบนป้ายถนน ลักษณะหลักของฟีเจอร์นี้ ได้แก่

Text Recognition v2 API
คำอธิบายจดจำข้อความในรูปภาพหรือวิดีโอ รองรับอักษรละติน จีน เดวานาการี ญี่ปุ่น และเกาหลี รวมถึงภาษาต่างๆ มากมาย
ชื่อ SDKGoogleMLKit/TextRecognition
GoogleMLKit/TextRecognitionChinese
GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari
GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese
GoogleMLKit/TextRecognitionKorean
การใช้งานชิ้นงานจะลิงก์กับแอปแบบคงที่ ณ เวลาที่สร้าง
ผลกระทบต่อขนาดแอปประมาณ 38 MB ต่อ SDK สคริปต์ 1 รายการ
ประสิทธิภาพเรียลไทม์ในอุปกรณ์ส่วนใหญ่สำหรับ SDK ตัวอักษรละติน และจะช้ากว่าในอุปกรณ์อื่นๆ

ลองเลย

  • ลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อดูตัวอย่างการใช้งาน API นี้
  • ลองใช้โค้ดด้วยตนเองด้วย Codelab

ก่อนเริ่มต้น

  1. รวมพ็อด ML Kit ต่อไปนี้ไว้ใน Podfile 
    # To recognize Latin script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognition', '7.0.0'
# To recognize Chinese script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionChinese', '7.0.0'
# To recognize Devanagari script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari', '7.0.0'
# To recognize Japanese script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese', '7.0.0'
# To recognize Korean script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionKorean', '7.0.0'
  2. หลังจากติดตั้งหรืออัปเดต Pods ของโปรเจ็กต์แล้ว ให้เปิดโปรเจ็กต์ Xcode โดยใช้.xcworkspace ML Kit ใช้งานได้ใน Xcode เวอร์ชัน 12.4 ขึ้นไป

1. สร้างอินสแตนซ์ของ TextRecognizer

สร้างอินสแตนซ์ของ TextRecognizer โดยการเรียกใช้ +textRecognizer(options:) โดยส่งตัวเลือกที่เกี่ยวข้องกับ SDK ที่คุณประกาศไว้เป็นข้อกําหนดด้านบน

Swift

// When using Latin script recognition SDK
let latinOptions = TextRecognizerOptions()
let latinTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Chinese script recognition SDK
let chineseOptions = ChineseTextRecognizerOptions()
let chineseTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Devanagari script recognition SDK
let devanagariOptions = DevanagariTextRecognizerOptions()
let devanagariTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Japanese script recognition SDK
let japaneseOptions = JapaneseTextRecognizerOptions()
let japaneseTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Korean script recognition SDK
let koreanOptions = KoreanTextRecognizerOptions()
let koreanTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

Objective-C

// When using Latin script recognition SDK
MLKTextRecognizerOptions *latinOptions = [[MLKTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *latinTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Chinese script recognition SDK
MLKChineseTextRecognizerOptions *chineseOptions = [[MLKChineseTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *chineseTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Devanagari script recognition SDK
MLKDevanagariTextRecognizerOptions *devanagariOptions = [[MLKDevanagariTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *devanagariTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Japanese script recognition SDK
MLKJapaneseTextRecognizerOptions *japaneseOptions = [[MLKJapaneseTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *japaneseTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Korean script recognition SDK
MLKKoreanTextRecognizerOptions *koreanOptions = [[MLKKoreanTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *koreanTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

2. เตรียมรูปภาพอินพุต

ส่งรูปภาพเป็น UIImage หรือ CMSampleBufferRef ไปยังเมธอด process(_:completion:) ของ TextRecognizer ดังนี้

สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ UIImage หรือ CMSampleBuffer

หากคุณใช้ UIImage ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

  • สร้างออบเจ็กต์ VisionImage ด้วย UIImage ตรวจสอบว่าได้ระบุ .orientation ที่ถูกต้อง

    Swift

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

    Objective-C

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

หากคุณใช้ CMSampleBuffer ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

  • ระบุการวางแนวของข้อมูลรูปภาพที่อยู่ใน CMSampleBuffer

    วิธีดูการวางแนวรูปภาพ

    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;
  }
}
  • สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ออบเจ็กต์ CMSampleBuffer และการวางแนวต่อไปนี้

    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. ประมวลผลรูปภาพ

จากนั้นส่งรูปภาพไปยังเมธอด process(_:completion:) ดังนี้

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. ดึงข้อความจากบล็อกข้อความที่ระบบจดจำได้

หากการจดจำข้อความสําเร็จ ระบบจะแสดงผลออบเจ็กต์ Text ออบเจ็กต์ Text มีข้อความแบบเต็มซึ่งระบบจดจำได้ในรูปภาพและออบเจ็กต์ TextBlock อย่างน้อย 1 รายการ

TextBlock แต่ละรายการแสดงบล็อกข้อความสี่เหลี่ยมผืนผ้าซึ่งมีออบเจ็กต์ TextLine อย่างน้อย 1 รายการ ออบเจ็กต์ TextLine แต่ละรายการประกอบด้วยออบเจ็กต์ TextElement อย่างน้อย 1 รายการ ซึ่งแสดงถึงคำและเอนทิตีที่คล้ายกับคำ เช่น วันที่และตัวเลข

สําหรับออบเจ็กต์ TextBlock, TextLine และ TextElement แต่ละรายการ คุณจะดูข้อความที่ระบบจดจําได้ในภูมิภาคและพิกัดขอบเขตของภูมิภาค

เช่น

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;
    }
  }
}

หลักเกณฑ์เกี่ยวกับรูปภาพอินพุต

  • รูปภาพอินพุตต้องมีข้อความที่แสดงโดยข้อมูลพิกเซลที่เพียงพอเพื่อให้ ML Kit จดจำข้อความได้อย่างแม่นยำ โดยอักขระแต่ละตัวควรมีขนาดอย่างน้อย 16x16 พิกเซล โดยทั่วไปแล้ว จะไม่มีข้อดีด้านความแม่นยำหากอักขระมีขนาดใหญ่กว่า 24x24 พิกเซล

    ตัวอย่างเช่น รูปภาพขนาด 640x480 อาจเหมาะกับการสแกนนามบัตรที่กินพื้นที่เต็มความกว้างของรูปภาพ หากต้องการสแกนเอกสารที่พิมพ์บนกระดาษขนาดจดหมาย คุณอาจต้องใช้รูปภาพขนาด 720x1280 พิกเซล

  • ภาพที่โฟกัสไม่ดีอาจส่งผลต่อความแม่นยำในการจดจำข้อความ หากไม่ได้ผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ ให้ลองขอให้ผู้ใช้ถ่ายภาพอีกครั้ง

  • หากจะจดจำข้อความในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ คุณควรพิจารณาขนาดโดยรวมของรูปภาพอินพุต ระบบจะประมวลผลรูปภาพขนาดเล็กได้เร็วขึ้น หากต้องการลดเวลาในการตอบสนอง ให้ตรวจสอบว่าข้อความมีพื้นที่ในรูปภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และจับภาพด้วยความละเอียดที่ต่ำลง (โดยคำนึงถึงข้อกำหนดด้านความถูกต้องที่กล่าวถึงข้างต้น) ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพ

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพ

  • สําหรับการประมวลผลเฟรมวิดีโอ ให้ใช้ results(in:) synchronous API ของตัวตรวจจับ เรียกใช้วิธีนี้จากฟังก์ชัน AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate's captureOutput(_, didOutput:from:) เพื่อรับผลลัพธ์จากเฟรมวิดีโอที่ระบุแบบซิงค์ คง alwaysDiscardsLateVideoFrames ของ AVCaptureVideoDataOutput เป็น true เพื่อจำกัดการเรียกใช้เครื่องตรวจจับ หากเฟรมวิดีโอใหม่พร้อมใช้งานขณะที่ตัวตรวจจับทำงานอยู่ ระบบจะทิ้งเฟรมนั้น
  • หากคุณใช้เอาต์พุตของตัวตรวจจับเพื่อวางกราฟิกซ้อนทับบนรูปภาพอินพุต ให้รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นจึงแสดงผลรูปภาพและวางซ้อนในขั้นตอนเดียว ซึ่งจะทำให้คุณแสดงผลไปยังพื้นผิวการแสดงผลเพียงครั้งเดียวสำหรับเฟรมอินพุตที่ประมวลผลแต่ละเฟรม ดูตัวอย่างได้ที่ updatePreviewOverlayViewWithLastFrame ในตัวอย่างการเริ่มต้นใช้งานอย่างรวดเร็วของ ML Kit
  • ลองถ่ายภาพด้วยความละเอียดต่ำลง อย่างไรก็ตาม โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดด้านขนาดรูปภาพของ API นี้ด้วย
  • อย่าเรียกใช้อินสแตนซ์ TextRecognizer หลายรายการที่มีตัวเลือกสคริปต์ต่างกันพร้อมกันเพื่อหลีกเลี่ยงการลดประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้น