تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
يمكن لواجهة برمجة التطبيقات الإصدار 2 من واجهة برمجة التطبيقات التعرّف على النص في ML Kit التعرّف على النص بأيّ مجموعة أحرف صينية أو ديفاناغارية أو يابانية أو كورية أو لاتينية. يمكن أيضًا استخدام واجهة برمجة التطبيقات لأتمتة مهام
إدخال البيانات مثل معالجة بطاقات الائتمان والإيصالات وبطاقات العمل.
التعرف على النص عبر النصوص البرمجية واللغات المختلفة يدعم التعرف على
النص باللغات الصينية والديفاناغارية واليابانية والكورية واللاتينية
تحليل بنية النص تدعم اكتشاف الرموز والعناصر
والأسطر والفقرات
تحديد لغة النص: يتم تحديد لغة النص الذي تم التعرّف عليه.
التعرف في الوقت الفعلي يمكنه التعرف على النص في الوقت الفعلي على مجموعة واسعة من الأجهزة
بنية النص
تعمل أداة التعرّف على النص على تقسيم النص إلى كتل وخطوط وعناصر ورموز.
بشكل تقريبي:
الحظر عبارة عن مجموعة متجاورة من أسطر النص، مثل فقرة أو عمود،
الخط هو مجموعة متجاورة من الكلمات على المحور نفسه،
العنصر هو مجموعة متجاورة من الأحرف الأبجدية الرقمية ("كلمة") على المحور نفسه في معظم اللغات اللاتينية أو كلمة في لغات أخرى
الرمز هو حرف أبجدي رقمي واحد على المحور نفسه
في معظم اللغات اللاتينية، أو حرفًا في لغات أخرى.
توضح الصورة أدناه أمثلة لكل منها بترتيب تنازلي. والكتلة الأولى المميزة باللون السماوي هي كتلة من النص. المجموعة الثانية من الكتل المميزة،
باللون الأزرق، هي خطوط النص. أخيرًا، المجموعة الثالثة من الكتل المميزة،
باللون الأزرق الداكن، هي Words.
لجميع القوالب والخطوط والعناصر والرموز المكتشفة، تعرض واجهة برمجة التطبيقات
مربعات الإحاطة ونقاط الزوايا ومعلومات التدوير، ودرجة الثقة،
واللغات التي يتم التعرف عليها والنص الذي تم التعرف عليه.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\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 |"]]
