Android에서 ML Kit를 사용하여 이미지 속 텍스트 인식

ML Kit를 사용하여 이미지 또는 동영상에서 도로 표지판 텍스트와 같은 텍스트를 인식할 수 있습니다. 이 기능의 주요 특징은 다음과 같습니다.

<ph type="x-smartling-placeholder">
기능 번들로 묶이지 않음 번들
도서관 이름 com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition

com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese

com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari

com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese

com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean

com.google.mlkit:text-recognition

com.google.mlkit:text-recognition-chinese

com.google.mlkit:text-recognition-devanagari

com.google.mlkit:text-recognition-japanese

com.google.mlkit:text-recognition-korean

구현 모델은 Google Play 서비스를 통해 동적으로 다운로드됩니다. 모델은 빌드 시 앱에 정적으로 연결됩니다.
앱 크기 스크립트 아키텍처당 약 260KB 크기가 증가합니다. 아키텍처당 스크립트당 크기가 약 4MB 증가합니다.
초기화 시간 처음 사용하기 전에 모델이 다운로드될 때까지 기다려야 할 수 있습니다. 모델을 즉시 사용할 수 있습니다.
성능 대부분의 기기에서 라틴 문자 라이브러리를 사용하면 실시간이지만 다른 기기에서는 더 느립니다. 라틴 문자 라이브러리의 경우 대부분의 기기에서 실시간이지만 다른 기기에서는 속도가 느립니다.

사용해 보기

  • 샘플 앱을 사용하여 이 API의 사용 예를 참조하세요.
  • Codelab을 참고하세요.

시작하기 전에

<ph type="x-smartling-placeholder">
  1. 프로젝트 수준 build.gradle 파일의 buildscript 및 allprojects 섹션에 Google의 Maven 저장소가 포함되어야 합니다.

  2. 모듈의 앱 수준 Gradle 파일(일반적으로 app/build.gradle)에 ML Kit Android 라이브러리의 종속 항목을 추가합니다.

    모델을 앱과 함께 번들로 묶는 방법:

    dependencies {
  // To recognize Latin script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition:16.0.1'

  // To recognize Chinese script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.1'

  // To recognize Devanagari script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-devanagari:16.0.1'

  // To recognize Japanese script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-japanese:16.0.1'

  // To recognize Korean script
  implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-korean:16.0.1'
}

    Google Play 서비스에서 모델을 사용하는 경우:

    dependencies {
  // To recognize Latin script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1'

  // To recognize Chinese script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese:16.0.1'

  // To recognize Devanagari script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari:16.0.1'

  // To recognize Japanese script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese:16.0.1'

  // To recognize Korean script
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean:16.0.1'
}

  3. Google Play 서비스에서 모델을 사용하도록 선택하는 경우 Play 스토어에서 앱을 설치한 후 기기에 모델을 자동으로 다운로드하도록 앱을 구성할 수 있습니다. 이렇게 하려면 앱의 AndroidManifest.xml 파일에 다음 선언을 추가합니다.

    <application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="ocr" >
      <!-- To use multiple models: android:value="ocr,ocr_chinese,ocr_devanagari,ocr_japanese,ocr_korean,..." -->
</application>

    Google Play 서비스 ModuleInstallClient API를 통해 모델 가용성을 명시적으로 확인하고 다운로드를 요청할 수도 있습니다. 설치 시간 모델을 사용 설정하지 않는 경우 명시적 다운로드를 요청하는 경우 모델이 먼저 다운로드됨 50%가 필요합니다. 다운로드가 완료되기 전에 하는 요청 결과가 나오지 않습니다.

1. TextRecognizer 인스턴스 만들기

TextRecognizer의 인스턴스를 만들고 옵션을 전달합니다. 위에서 종속 항목을 선언한 라이브러리와 관련이 있습니다.

Kotlin

// When using Latin script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS)

// When using Chinese script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build())

// When using Devanagari script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(DevanagariTextRecognizerOptions.Builder().build())

// When using Japanese script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(JapaneseTextRecognizerOptions.Builder().build())

// When using Korean script library
val recognizer = TextRecognition.getClient(KoreanTextRecognizerOptions.Builder().build())

Java

// When using Latin script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

// When using Chinese script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(new ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build());

// When using Devanagari script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(new DevanagariTextRecognizerOptions.Builder().build());

// When using Japanese script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(new JapaneseTextRecognizerOptions.Builder().build());

// When using Korean script library
TextRecognizer recognizer =
  TextRecognition.getClient(new KoreanTextRecognizerOptions.Builder().build());

2. 입력 이미지 준비

이미지의 텍스트를 인식하려면 Bitmap, media.Image, ByteBuffer, 바이트 배열 또는 기기의 파일에서 InputImage 객체를 만듭니다. 그런 다음 InputImage 객체를 TextRecognizer의 processImage 메서드에 전달합니다.

다양한 소스로 InputImage 객체를 만들 수 있습니다. 각 소스는 아래에 설명되어 있습니다.

media.Image 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. (예: media.Image 객체에서 이미지를 캡처할 때) 기기의 카메라에서 이미지를 캡처하려면 media.Image 객체와 이미지의 InputImage.fromMediaImage()로 회전

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraX 라이브러리, OnImageCapturedListener 및 회전 값을 계산하는 ImageAnalysis.Analyzer 클래스 있습니다.

Kotlin

private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) {
        val mediaImage = imageProxy.image
        if (mediaImage != null) {
            val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

자바

private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy) {
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        if (mediaImage != null) {
          InputImage image =
                InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees());
          // Pass image to an ML Kit Vision API
          // ...
        }
    }
}

이미지 회전 각도를 제공하는 카메라 라이브러리를 사용하지 않는 경우 기기의 카메라 센서 방향 및 기기 회전 각도에서 이미지 회전 각도를 계산할 수 있습니다.

Kotlin

private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270)
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
@Throws(CameraAccessException::class)
private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, isFrontFacing: Boolean): Int {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
    var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)

    // Get the device's sensor orientation.
    val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360
    }
    return rotationCompensation
}
MLKitVisionImage.kt

자바

private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270);
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, boolean isFrontFacing)
        throws CameraAccessException {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
    int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);

    // Get the device's sensor orientation.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360;
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360;
    }
    return rotationCompensation;
}

그런 다음 media.Image 객체 및 회전 각도값을 InputImage.fromMediaImage()에 전달합니다.

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

파일 URI 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. 객체를 만들고, 앱 컨텍스트와 파일 URI를 InputImage.fromFilePath()입니다. 이 기능은 ACTION_GET_CONTENT 인텐트를 사용하여 사용자에게 선택하라는 메시지를 표시합니다. 만들 수 있습니다

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

ByteBuffer 또는 ByteArray 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. ByteBuffer 또는 ByteArray 이전에 media.Image 입력에 대해 설명한 회전 각도입니다. 그런 다음 이미지의 높이, 너비, 색상 인코딩 형식, 회전 각도와 함께 버퍼 또는 배열을 사용하여 InputImage 객체를 만듭니다.

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)

MLKitVisionImage.kt

자바

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

Bitmap 사용

Bitmap 객체에서 InputImage 객체를 만들려면 다음과 같이 선언합니다.

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
MLKitVisionImage.java

이미지는 회전 각도와 함께 Bitmap 객체로 표현됩니다.

3. 이미지 처리

이미지를 process 메서드에 전달합니다.

Kotlin

val result = recognizer.process(image)
        .addOnSuccessListener { visionText ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }
TextRecognitionActivity.kt

자바

Task<Text> result =
        recognizer.process(image)
                .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Text>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(Text visionText) {
                        // Task completed successfully
                        // ...
                    }
                })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });
TextRecognitionActivity.java
<ph type="x-smartling-placeholder">

4. 인식된 텍스트 블록에서 텍스트 추출

텍스트 인식 작업이 성공하면 Text 객체가 다음에 전달됩니다. 성공 리스너입니다. Text 객체는 이미지와 0개 이상의 TextBlock 객체

각 TextBlock는 직사각형 형태의 텍스트 블록을 나타냅니다. 여기에는 0개 이상의 Line 객체가 포함됩니다. 각 Line 객체는 Element 객체를 0개 이상 포함하는 텍스트 줄을 나타냅니다. 각 Element 객체는 단어 또는 단어와 유사한 항목을 나타내며, Symbol 객체를 0개 이상 포함합니다. 각 Symbol 객체는 문자, 숫자 또는 단어와 유사한 항목을 나타냅니다.

각 TextBlock, Line에 대해 Element 및 Symbol 객체의 경우 해당 영역에서 인식된 텍스트, 즉 영역 및 기타 많은 속성(예: 회전 정보, 신뢰도 점수) 기타

예를 들면 다음과 같습니다.

Kotlin

val resultText = result.text
for (block in result.textBlocks) {
    val blockText = block.text
    val blockCornerPoints = block.cornerPoints
    val blockFrame = block.boundingBox
    for (line in block.lines) {
        val lineText = line.text
        val lineCornerPoints = line.cornerPoints
        val lineFrame = line.boundingBox
        for (element in line.elements) {
            val elementText = element.text
            val elementCornerPoints = element.cornerPoints
            val elementFrame = element.boundingBox
        }
    }
}
TextRecognitionActivity.kt

자바

String resultText = result.getText();
for (Text.TextBlock block : result.getTextBlocks()) {
    String blockText = block.getText();
    Point[] blockCornerPoints = block.getCornerPoints();
    Rect blockFrame = block.getBoundingBox();
    for (Text.Line line : block.getLines()) {
        String lineText = line.getText();
        Point[] lineCornerPoints = line.getCornerPoints();
        Rect lineFrame = line.getBoundingBox();
        for (Text.Element element : line.getElements()) {
            String elementText = element.getText();
            Point[] elementCornerPoints = element.getCornerPoints();
            Rect elementFrame = element.getBoundingBox();
            for (Text.Symbol symbol : element.getSymbols()) {
                String symbolText = symbol.getText();
                Point[] symbolCornerPoints = symbol.getCornerPoints();
                Rect symbolFrame = symbol.getBoundingBox();
            }
        }
    }
}
TextRecognitionActivity.java

입력 이미지 가이드라인

  • ML Kit가 텍스트를 정확하게 인식하려면 입력 이미지에 충분한 픽셀 데이터로 표현된 텍스트입니다. 이상적으로는 각 문자는 최소 16x16픽셀 이상이어야 합니다. 일반적으로 24x24픽셀보다 큰 문자를 사용하면 정확도가 향상됩니다.

    예를 들어 명함을 스캔하려면 640x480 이미지가 적합합니다. 전체 너비를 차지하는 광고 소재입니다. 인쇄된 문서를 스캔하려면 다음 단계를 따르세요. 글자 크기의 용지인 경우 720x1280픽셀 이미지가 필요할 수 있습니다.

  • 이미지 초점이 잘 맞지 않으면 텍스트 인식 정확성에 영향을 줄 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 이미지를 다시 캡처하도록 사용자에게 요청해 보세요.

  • 실시간 애플리케이션에서 텍스트를 인식하는 경우 입력 이미지의 전체 크기를 고려하세요 작게 이미지 처리 속도를 높일 수 있습니다. 지연 시간을 줄이려면 텍스트가 최대한 낮은 해상도로 이미지를 캡처합니다. 이때 정확한 이미지를 요구사항). 자세한 내용은 실적 개선을 위한 도움말

성능 개선을 위한 팁

  • Camera 또는 camera2 API를 사용하는 경우 감지기 호출을 제한합니다. 새 동영상 감지기가 실행되는 동안 frame 사용할 수 있게 되면 프레임을 삭제합니다. 자세한 내용은 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> VisionProcessorBase 클래스를 참조하세요.
  • CameraX API를 사용하는 경우 백프레셔 전략이 기본값인 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST로 설정되어 있는지 확인합니다. 이렇게 하면 한 번에 하나의 이미지만 분석을 위해 전송됩니다. 분석 도구가 사용 중이면 더 많은 이미지가 생성되더라도 자동으로 삭제되고 전송 대기열에 추가되지 않습니다. 분석 중인 이미지가 ImageProxy.close()를 호출하면 다음 최신 이미지가 게재됩니다.
  • 감지기 출력을 사용하여 그래픽 이미지를 먼저 ML Kit에서 결과를 가져온 후 이미지를 오버레이할 수 있습니다. 이렇게 하면 입력 프레임별로 한 번만 디스플레이 표면에 렌더링됩니다. 관련 예시는 빠른 시작 샘플 앱에서 CameraSourcePreview 및 GraphicOverlay 클래스를 참고하세요.
  • Camera2 API를 사용할 경우 ImageFormat.YUV_420_888 형식으로 이미지를 캡처합니다. 이전 Camera API를 사용하는 경우 ImageFormat.NV21 형식으로 이미지를 캡처합니다.
  • 낮은 해상도에서 이미지를 캡처하는 것이 좋습니다. 그러나 명심해야 할 점은 이 API의 이미지 크기 요구사항입니다.