Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
API распознавания текста ML Kit v2 может распознавать текст в любом наборе символов китайского, деванагари, японского, корейского и латинского языков. API также можно использовать для автоматизации задач ввода данных, таких как обработка кредитных карт, квитанций и визитных карточек.
Распознавание текста в различных сценариях и языках. Поддерживает распознавание текста в китайском, деванагари, японском, корейском и латинском алфавитах.
Анализирует структуру текста. Поддерживает обнаружение символов, элементов, строк и абзацев.
Определить язык текста Определяет язык распознанного текста
Распознавание в реальном времени Может распознавать текст в режиме реального времени на широком спектре устройств.
Текстовая структура
Распознаватель текста сегментирует текст на блоки, строки, элементы и символы. Грубо говоря:
Блок — это непрерывный набор текстовых строк, например абзац или столбец.
Линия — это непрерывный набор слов на одной оси, а
Элемент — это непрерывный набор буквенно-цифровых символов («слово») на одной оси в большинстве латинских языков или слово в других.
Символ — это один буквенно-цифровой символ на одной оси в большинстве латинских языков или символ в других.
На изображении ниже показаны примеры каждого из них в порядке убывания. Первый выделенный блок, выделенный голубым цветом, представляет собой блок текста. Второй набор выделенных блоков синего цвета — это строки текста. Наконец, третий набор выделенных блоков темно-синего цвета — это слова.
Для всех обнаруженных блоков, линий, элементов и символов API возвращает ограничивающие рамки, угловые точки, информацию о повороте, оценку достоверности, распознанные языки и распознанный текст.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-24 UTC."],[[["\u003cp\u003eThe ML Kit Text Recognition v2 API recognizes text in Chinese, Devanagari, Japanese, Korean, and Latin scripts and can automate data entry for documents like credit cards and receipts.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt analyzes text structure by identifying blocks, lines, elements (words), and symbols, returning bounding boxes, corner points, and confidence scores for each.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe API supports real-time text recognition on various devices and can identify the language of the recognized text.\u003c/p\u003e\n"]]],["The ML Kit Text Recognition v2 API recognizes text in Chinese, Devanagari, Japanese, Korean, and Latin scripts. It analyzes text structure by detecting blocks, lines, elements, and symbols, and identifies the language. The API provides bounding boxes, corner points, rotation, confidence scores, recognized languages, and text for detected text. This API can be used for automating data entry from credit cards, receipts and business cards. It also support real time text recognition.\n"],null,["# Text recognition v2\n\nThe ML Kit Text Recognition v2 API can recognize text in any Chinese, Devanagari,\nJapanese, Korean and Latin character set. The API can also be used to automate\ndata-entry tasks such as processing credit cards, receipts, and business cards.\n\n[iOS](/ml-kit/vision/text-recognition/v2/ios)\n[Android](/ml-kit/vision/text-recognition/v2/android)\n\nKey capabilities\n----------------\n\n- **Recognize text across various scripts and languages** Supports recognizing text in Chinese, Devanagari, Japanese, Korean and Latin scripts\n- **Analyzes structure of text** Supports detection of symbols, elements, lines and paragraphs\n- **Identify language of text** Identifies the language of the recognized text\n- **Real-time recognition** Can recognize text in real-time on a wide range of devices\n\nText structure\n--------------\n\nThe Text Recognizer segments text into blocks, lines, elements and symbols.\nRoughly speaking:\n\n- a **Block** is a contiguous set of text lines, such as a paragraph or\n column,\n\n- a **Line** is a contiguous set of words on the same axis, and\n\n- an **Element** is a contiguous set of alphanumeric characters (\"word\") on the\n same axis in most Latin languages, or a word in others\n\n- an **Symbol** is a single alphanumeric character on the\n same axis in most Latin languages, or a character in others\n\nThe image below highlights examples of each of these in descending order. The\nfirst highlighted block, in cyan, is a Block of text. The second set of\nhighlighted blocks, in blue, are Lines of text. Finally, the third set of\nhighlighted blocks, in dark blue, are Words.\n\nFor all detected blocks, lines, elements and symbols, the API returns the\nbounding boxes, corner points, rotation information, confidence score,\nrecognized languages and recognized text.\n\nExample results\n---------------\n\n\u003cbr /\u003e\n\nPhoto: [Dietmar Rabich](//commons.wikimedia.org/wiki/User:XRay \"User:XRay\"), [Wikimedia Commons](//commons.wikimedia.org/wiki/Main_Page \"Main Page\"), [\"Düsseldorf,\nWege der parlamentarischen Demokratie -- 2015 -- 8123\"](//commons.wikimedia.org/wiki/File:D%C3%BCsseldorf,_Wege_der_parlamentarischen_Demokratie_--_2015_--_8123.jpg), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)\n\n| Recognized Text ||\n|--------|---------------------------------------|\n| Text | Wege der parlamentarischen Demokratie |\n| Blocks | (1 block) |\n\n| Block 0 ||\n|--------------------------|------------------------------------------------|\n| Text | Wege der parlamentarischen Demokratie |\n| Frame | (296, 665 - 796, 882) |\n| Corner Points | (296, 719), (778, 665), (796, 828), (314, 882) |\n| Recognized Language Code | de |\n| Lines | (3 lines) |\n\n| Line 0 ||\n|--------------------------|------------------------------------------------|\n| Text | Wege der |\n| Frame | (434, 678 - 670, 749) |\n| Corner Points | (434, 705), (665, 678), (670, 722), (439, 749) |\n| Recognized Language Code | de |\n| Confidence Score | 0.8766741 |\n| Rotation Degree | -6.6116457 |\n| Elements | (2 elements) |\n\n| Element 0 ||\n|--------------------------|------------------------------------------------|\n| Text | Wege |\n| Frame | (434, 689 - 575, 749) |\n| Corner Points | (434, 705), (570, 689), (575, 733), (439, 749) |\n| Recognized Language Code | de |\n| Confidence Score | 0.8964844 |\n| Rotation Degree | -6.6116457 |\n| Elements | (4 elements) |\n\n| Symbol 0 ||\n|------------------|------------------------------------------------|\n| Text | W |\n| Frame | (434, 698 - 500, 749) |\n| Corner Points | (434, 706), (495, 698), (500, 741), (439, 749) |\n| Confidence Score | 0.87109375 |\n| Rotation Degree | -6.611646 |"]]
