iOS पर ML Kit की मदद से, इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करें

इमेज या वीडियो में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, एमएल किट का इस्तेमाल किया जा सकता है. जैसे, सड़क के किनारे बना साइन बोर्ड. इस सुविधा की मुख्य विशेषताएं ये हैं:

टेक्स्ट की पहचान करने वाला v2 एपीआई
ब्यौरा	इमेज या वीडियो में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करें, लैटिन, चाइनीज़, देवनागरी, जैपनीज़, कोरियन स्क्रिप्ट, और कई भाषाओं में उपलब्ध हैं.
SDK टूल के नाम	GoogleMLKit/TextRecognition GoogleMLKit/TextRecognitionChinese GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese GoogleMLKit/TextRecognitionKorean
लागू करना	बिल्ड के दौरान, ऐसेट आपके ऐप्लिकेशन से स्टैटिक रूप से लिंक की जाती हैं
ऐप्लिकेशन के साइज़ का असर	हर स्क्रिप्ट एसडीके के लिए करीब 38 एमबी
परफ़ॉर्मेंस	लैटिन स्क्रिप्ट SDK टूल के लिए ज़्यादातर डिवाइसों पर रीयल-टाइम. हालांकि, अन्य डिवाइसों के लिए यह प्रोसेस धीमी है.

ध्यान दें: ML Kit iOS API सिर्फ़ काम करते हैं 64-बिट वाले डिवाइसों पर काम करता है. अगर आपने अपना ऐप्लिकेशन 32-बिट की सुविधा के साथ बनाया है, तो पहले डिवाइस का आर्किटेक्चर देखें इस एपीआई का इस्तेमाल करके.

इसे आज़माएं

• सैंपल वाले ऐप्लिकेशन को इस्तेमाल करके देखें, इस एपीआई के इस्तेमाल का एक उदाहरण देखें.
• कोडलैब (कोड बनाना सीखना).

शुरू करने से पहले

1. अपनी Podfile में, नीचे दिए गए ML Kit पॉड शामिल करें:

   # 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. अपने प्रोजेक्ट के Pods को इंस्टॉल या अपडेट करने के बाद, इसके .xcworkspace. ML Kit, Xcode के 12.4 या इसके बाद के वर्शन पर काम करता है.

1. TextRecognizer का इंस्टेंस बनाएं

कॉल करके TextRecognizer का इंस्टेंस बनाएं +textRecognizer(options:). आपने जिस SDK टूल का एलान किया है उससे जुड़े विकल्पों को पास करना ऊपर इस पर निर्भरता:

SwiftObjective-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. इनपुट इमेज तैयार करें

इमेज को UIImage या CMSampleBufferRef के तौर पर TextRecognizer की process(_:completion:) विधि:

एक VisionImage ऑब्जेक्ट को UIImage या CMSampleBuffer.

अगर UIImage का इस्तेमाल किया जाता है, तो यह तरीका अपनाएं:

• UIImage के साथ एक VisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं. पक्का करें कि आपने सही .orientation तय किया हो.
  SwiftObjective-C

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

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

अगर CMSampleBuffer का इस्तेमाल किया जाता है, तो यह तरीका अपनाएं:

• इसमें शामिल इमेज डेटा का ओरिएंटेशन तय करें CMSampleBuffer.

  इमेज का ओरिएंटेशन पाने के लिए:

  SwiftObjective-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;
    }
  }
        

• इसका इस्तेमाल करके एक VisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं CMSampleBuffer ऑब्जेक्ट और ओरिएंटेशन:
  SwiftObjective-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. इमेज प्रोसेस करें

इसके बाद, process(_:completion:) तरीके से इमेज पास करें:

SwiftObjective-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. पहचाने गए टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालें

अगर टेक्स्ट की पहचान करने की कार्रवाई पूरी हो जाती है, तो यह Text ऑब्जेक्ट. Text ऑब्जेक्ट में पूरा टेक्स्ट है इमेज और शून्य या उससे ज़्यादा TextBlock में पहचाना गया ऑब्जेक्ट हैं.

हर TextBlock टेक्स्ट के आयताकार ब्लॉक को दिखाता है, शून्य या उससे ज़्यादा TextLine ऑब्जेक्ट शामिल हैं. हर TextLine ऑब्जेक्ट में शून्य या उससे ज़्यादा TextElement ऑब्जेक्ट हैं, जो शब्द और शब्द जैसी इकाइयां दिखाती हैं. जैसे, तारीख और संख्याएं.

हर TextBlock, TextLine, और TextElement ऑब्जेक्ट की पहचान करता है, तो क्षेत्र और क्षेत्र की सीमा तय करने वाले निर्देशांक.

उदाहरण के लिए:

SwiftObjective-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;
    }
  }
}

इनपुट इमेज के लिए दिशा-निर्देश

• एमएल किट टेक्स्ट की सटीक पहचान कर सके, इसके लिए इनपुट इमेज में ये चीज़ें होनी चाहिए ज़रूरत के मुताबिक पिक्सल डेटा से दिखाया जाने वाला टेक्स्ट. आम तौर पर, हर वर्ण कम से कम 16x16 पिक्सल का होना चाहिए. आम तौर पर, यह 24x24 पिक्सल से ज़्यादा बड़े वर्णों के लिए, सटीक होने का फ़ायदा देता है.

  उदाहरण के लिए, बिज़नेस कार्ड को स्कैन करने के लिए, 640x480 की इमेज अच्छी तरह से काम कर सकती है जो इमेज की पूरी चौड़ाई में समा जाता है. प्रिंट किए गए दस्तावेज़ को स्कैन करने के लिए अक्षर के साइज़ के पेपर के साथ, 720x1280 पिक्सल की इमेज की ज़रूरत पड़ सकती है.

• इमेज पर फ़ोकस खराब होने से, टेक्स्ट की पहचान करने के तरीके पर असर पड़ सकता है. अगर आपको सही नतीजे पाने के लिए, उपयोगकर्ता को इमेज दोबारा कैप्चर करने के लिए कहें.

• अगर आपको किसी रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में टेक्स्ट की पहचान करनी है, तो आपको इनपुट इमेज के सभी डाइमेंशन पर ध्यान दें. इससे छोटा तो इमेज को तेज़ी से प्रोसेस किया जा सकता है. इंतज़ार का समय कम करने के लिए, पक्का करें कि टेक्स्ट इतना जगह ले रहा हो और कम रिज़ॉल्यूशन में इमेज कैप्चर करें (सटीक जानकारी को ध्यान में रखते हुए) ज़रूरतों के बारे में ऊपर बताया गया है). ज़्यादा जानकारी के लिए, यह देखें परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह.

परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

• वीडियो फ़्रेम प्रोसेस करने के लिए, डिटेक्टर के results(in:) सिंक्रोनस एपीआई का इस्तेमाल करें. कॉल करें AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate का captureOutput(_, didOutput:from:) फ़ंक्शन का इस्तेमाल, दिए गए वीडियो से सिंक्रोनस रूप से नतीजे पाने के लिए किया जाता है फ़्रेम. रखें AVCaptureVideoDataOutput का डिटेक्टर को कॉल थ्रॉटल करने के लिए, alwaysDiscardsLateVideoFrames को true के तौर पर सबमिट किया है. अगर नए डिटेक्टर के चलने के दौरान वीडियो फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है. उसे छोड़ दिया जाएगा.
• अगर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए डिटेक्टर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जाता है, तो इनपुट इमेज को चुनने के बाद, पहले एमएल किट से नतीजा पाएं. इसके बाद, इमेज को रेंडर करें और ओवरले को एक ही चरण में पूरा करें. ऐसा करके, डिसप्ले सरफ़ेस पर रेंडर हो जाता है प्रोसेस किए गए हर इनपुट फ़्रेम के लिए, सिर्फ़ एक बार. updatePreviewOverlayViewWithLastFrame देखें उदाहरण के लिए, एमएल किट क्विकस्टार्ट सैंपल में.
• कम रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज कैप्चर करें. हालांकि, यह भी ध्यान रखें कि इस एपीआई की इमेज डाइमेंशन से जुड़ी ज़रूरी शर्तें.
• परफ़ॉर्मेंस में गिरावट से बचने के लिए, एक से ज़्यादा कैंपेन न चलाएं एक साथ अलग-अलग स्क्रिप्ट विकल्पों वाले TextRecognizer इंस्टेंस.