تشخیص متن در تصاویر با ML Kit در iOS

می‌توانید از کیت ML برای تشخیص متن در تصاویر یا ویدیو، مانند متن تابلوهای خیابان، استفاده کنید. ویژگی های اصلی این ویژگی عبارتند از:

Text Recognition v2 API
توضیحات	تشخیص متن در تصاویر یا ویدیوها، پشتیبانی از اسکریپت های لاتین، چینی، دوانگاری، ژاپنی و کره ای و طیف وسیعی از زبان ها .
نام های SDK	GoogleMLKit/TextRecognition GoogleMLKit/TextRecognitionChinese GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese GoogleMLKit/TextRecognitionKorean
پیاده سازی	دارایی ها به صورت ایستا به برنامه شما در زمان ساخت مرتبط می شوند
تاثیر اندازه برنامه	حدود 38 مگابایت در هر SDK اسکریپت
عملکرد	زمان واقعی در اکثر دستگاه‌ها برای SDK خط لاتین، برای دیگران کندتر.

توجه: APIهای ML Kit iOS فقط روی دستگاه‌های 64 بیتی اجرا می‌شوند. اگر برنامه خود را با پشتیبانی 32 بیتی می‌سازید، قبل از استفاده از این API، معماری دستگاه را بررسی کنید.

آن را امتحان کنید

• با برنامه نمونه بازی کنید تا نمونه استفاده از این API را ببینید.
• کد را خودتان با Codelab امتحان کنید.

قبل از شروع

1. پادهای کیت ML زیر را در فایل پادفایل خود قرار دهید:

   # 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. پس از نصب یا به روز رسانی Pods پروژه خود، پروژه Xcode خود را با استفاده از .xcworkspace . آن باز کنید. کیت ML در Xcode نسخه 12.4 یا بالاتر پشتیبانی می شود.

1. یک نمونه از TextRecognizer ایجاد کنید

با فراخوانی +textRecognizer(options:) یک نمونه از TextRecognizer ایجاد کنید و گزینه‌های مربوط به SDK را که در بالا به عنوان وابستگی اعلام کرده‌اید، ارسال کنید:

سویفت هدف-C

// 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)

// 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. تصویر ورودی را آماده کنید

تصویر را به عنوان UIImage یا CMSampleBufferRef به روش TextRecognizer process(_:completion:) منتقل کنید:

با استفاده از UIImage یا CMSampleBuffer یک شی VisionImage ایجاد کنید.

اگر از UIImage استفاده می کنید، این مراحل را دنبال کنید:

• با UIImage یک شی VisionImage ایجاد کنید. مطمئن شوید که جهت .orientation را مشخص کرده اید.
  سویفت هدف-C

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

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

اگر از CMSampleBuffer استفاده می کنید، این مراحل را دنبال کنید:

• جهت داده های تصویر موجود در CMSampleBuffer را مشخص کنید.

  برای دریافت جهت تصویر:

  سویفت هدف-C

  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
    }
  }
        

  - (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;
    }
  }
        

• یک شی VisionImage با استفاده از شی CMSampleBuffer و جهت گیری ایجاد کنید:
  سویفت هدف-C

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

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

3. تصویر را پردازش کنید

سپس تصویر را به متد process(_:completion:) منتقل کنید:

سویفت هدف-C

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

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

4. متن را از بلوک های متن شناخته شده استخراج کنید

اگر عملیات تشخیص متن موفقیت آمیز باشد، یک شی Text را برمی گرداند. یک شیء Text حاوی متن کامل شناسایی شده در تصویر و صفر یا چند شیء TextBlock است.

هر TextBlock یک بلوک مستطیلی از متن را نشان می دهد که حاوی صفر یا چند شی TextLine است. هر شی TextLine حاوی صفر یا چند شی TextElement است که بیانگر کلمات و موجودات کلمه مانندی مانند تاریخ و اعداد است.

برای هر شی TextBlock ، TextLine و TextElement ، می توانید متن را در منطقه و مختصات مرزی منطقه تشخیص دهید.

به عنوان مثال:

سویفت هدف-C

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
        }
    }
}

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;
    }
  }
}

دستورالعمل های تصویر ورودی

• برای اینکه کیت ML بتواند متن را به طور دقیق تشخیص دهد، تصاویر ورودی باید حاوی متنی باشند که با داده پیکسلی کافی نشان داده شود. در حالت ایده آل، هر کاراکتر باید حداقل 16x16 پیکسل باشد. به طور کلی هیچ مزیت دقت برای کاراکترهای بزرگتر از 24x24 پیکسل وجود ندارد.

  بنابراین، برای مثال، یک تصویر 640x480 ممکن است برای اسکن کارت ویزیتی که تمام عرض تصویر را اشغال می کند، به خوبی کار کند. برای اسکن یک سند چاپ شده روی کاغذ با اندازه حرف، ممکن است به یک تصویر 720x1280 پیکسل نیاز باشد.

• فوکوس ضعیف تصویر می تواند بر دقت تشخیص متن تأثیر بگذارد. اگر نتایج قابل قبولی دریافت نکردید، از کاربر بخواهید که تصویر را دوباره بگیرد.

• اگر متن را در یک برنامه بلادرنگ تشخیص می دهید، باید ابعاد کلی تصاویر ورودی را در نظر بگیرید. تصاویر کوچکتر را می توان سریعتر پردازش کرد. برای کاهش تأخیر، اطمینان حاصل کنید که متن تا آنجا که ممکن است از تصویر را اشغال می کند و تصاویر را با وضوح پایین تر ثبت کنید (با در نظر گرفتن الزامات دقت ذکر شده در بالا). برای اطلاعات بیشتر، نکاتی برای بهبود عملکرد را ببینید.

نکاتی برای بهبود عملکرد

• برای پردازش فریم‌های ویدئویی، از API همگام results(in:) آشکارساز استفاده کنید. این روش را از captureOutput(_, didOutput:from:) AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate فراخوانی کنید تا به طور همزمان نتایج را از فریم ویدیوی داده شده دریافت کنید. قاب‌های AVCaptureVideoDataOutput alwaysDiscardsLateVideoFrames DiscardsLateVideoFrames را برای کاهش تماس‌های آشکارساز true نگه دارید. اگر یک قاب ویدیویی جدید در حالی که آشکارساز در حال کار است در دسترس باشد، حذف خواهد شد.
• اگر از خروجی آشکارساز برای همپوشانی گرافیک روی تصویر ورودی استفاده می‌کنید، ابتدا نتیجه را از کیت ML بگیرید، سپس تصویر را در یک مرحله رندر کنید و همپوشانی کنید. با انجام این کار، برای هر فریم ورودی پردازش شده فقط یک بار به سطح نمایشگر رندر می دهید. به عنوان مثال به updatePreviewOverlayViewWithLastFrame در نمونه راه اندازی سریع ML Kit مراجعه کنید.
• گرفتن تصاویر با وضوح کمتر را در نظر بگیرید. با این حال، الزامات ابعاد تصویر این API را نیز در نظر داشته باشید.
• برای جلوگیری از کاهش عملکرد بالقوه، چندین نمونه TextRecognizer را با گزینه های مختلف اسکریپت به طور همزمان اجرا نکنید.