Android'de ML Kit ile resimlerdeki metinleri tanıma

Resimlerdeki veya videolardaki metinleri (ör. sokak tabelalarındaki metinler) tanımak için ML Kit'i kullanabilirsiniz. Bu özelliğin temel özellikleri şunlardır:

Deneyin

• Bu API'nin örnek kullanımını görmek için örnek uygulamayı inceleyin.
• codelab ile kodu kendiniz deneyin.

Başlamadan önce

1. Proje düzeyindeki build.gradle dosyanıza, hem buildscript hem de allprojects bölümlerinize Google'ın Maven deposunu eklediğinizden emin olun.

2. ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını, modülünüzün uygulama düzeyindeki gradle dosyasına ekleyin. Bu dosya genellikle app/build.gradle türündedir:

   Modeli uygulamanızla gruplandırmak için:

   dependencies {
     // To recognize Latin script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition:16.0.0'
   
     // To recognize Chinese script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0'
   
     // To recognize Devanagari script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-devanagari:16.0.0'
   
     // To recognize Japanese script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-japanese:16.0.0'
   
     // To recognize Korean script
     implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-korean:16.0.0'
   }
   

   Modeli Google Play Hizmetleri'nde kullanmak için:

   dependencies {
     // To recognize Latin script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.0'
   
     // To recognize Chinese script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese:16.0.0'
   
     // To recognize Devanagari script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari:16.0.0'
   
     // To recognize Japanese script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese:16.0.0'
   
     // To recognize Korean script
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean:16.0.0'
   }
   

3. Modeli Google Play Hizmetleri'nde kullanmayı seçerseniz uygulamanızı, uygulamanız Play Store'dan yüklendikten sonra modeli cihaza otomatik olarak indirecek şekilde yapılandırabilirsiniz. Bunu yapmak için uygulamanızın AndroidManifest.xml dosyasına aşağıdaki beyanı ekleyin:

   <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>
   

   Ayrıca model kullanılabilirliğini açıkça kontrol edebilir ve Google Play hizmetleri ModuleLoadClient API üzerinden indirme isteğinde bulunabilirsiniz. Yükleme zamanı modelinin indirilmesini etkinleştirmezseniz veya açık indirme isteğinde bulunmazsanız model, tarayıcıyı ilk çalıştırdığınızda indirilir. İndirme işlemi tamamlanmadan önce yaptığınız istekler sonuç vermez.

1. TextRecognizer örneği oluşturun

// 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())

// 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. Giriş resmini hazırlama

Bir görüntüdeki metni tanımak için Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan InputImage nesnesi oluşturun. Ardından InputImage nesnesini TextRecognizer processImage yöntemine iletin.

Farklı kaynaklardan InputImage nesnesi oluşturabilirsiniz. Bu nesnelerin her biri aşağıda açıklanmıştır.

media.Image kullanarak

media.Image nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için (örneğin, cihaz kamerasından resim çekerken) media.Image nesnesini ve görüntünün dönüşünü InputImage.fromMediaImage() yönüne geçirin.

KameraX kitaplığını kullanırsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları rotasyon değerini sizin için hesaplar.

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
            // ...
        }
    }
}

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
          // ...
        }
    }
}

Resmin dönüş derecesini gösteren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız cihazın dönüş derecesinden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden hesaplayabilirsiniz:

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

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;
}

Ardından media.Image nesnesini ve döndürme derecesi değerini InputImage.fromMediaImage() öğesine geçirin:

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

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

Dosya URI'si kullanarak

Dosya URI'sinden bir InputImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath() öğesine iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT niyeti kullandığınızda yararlı olur.

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

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

ByteBuffer veya ByteArray kullanarak

ByteBuffer veya ByteArray öğesinden InputImage nesnesi oluşturmak için önce media.Image girişi için daha önce açıklandığı gibi resim döndürme derecesini hesaplayın. Ardından, resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve döndürme derecesiyle birlikte arabellek veya diziyle InputImage nesnesini oluşturun:

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

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 kullanarak

Bitmap nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için aşağıdaki bildirimi yapın:

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

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

Resim, döndürme dereceleriyle birlikte bir Bitmap nesnesiyle temsil edilir.

3. Resmi işleyin

Resmi process yöntemine geçirin:

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

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

4. Tanınan metin bloklarındaki metni ayıkla

Metin tanıma işlemi başarılı olursa başarılı işleyiciye bir Text nesnesi iletilir. Text nesnesi, resimde tanınan tam metni ve sıfır veya daha fazla TextBlock nesnesini içerir.

Her TextBlock, sıfır veya daha fazla Line nesne içeren dikdörtgen bir metin blokunu temsil eder. Her Line nesnesi, sıfır veya daha fazla Element nesne içeren bir metin satırını temsil eder. Her Element nesnesi, bir kelimeyi veya sıfır ya da daha fazla Symbol nesne içeren kelime benzeri bir varlığı temsil eder. Her Symbol nesnesi bir karakteri, rakamı veya kelime benzeri bir varlığı temsil eder.

Her TextBlock, Line, Element ve Symbol nesnesi için metnin bölgede, bölgenin sınırlayıcı koordinatlarının ve döndürme bilgileri, güven puanı gibi diğer birçok özelliğin tanınmasını sağlayabilirsiniz.

Örneğin:

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

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

Giriş resmi kuralları

• Makine Öğrenimi Kiti'nin metni doğru bir şekilde tanıyabilmesi için giriş resimleri, yeterli piksel verisiyle temsil edilen metin içermelidir. İdeal olarak her karakter en az 16x16 piksel olmalıdır. Karakterlerin 24x24 pikselden büyük olması genellikle doğruluk açısından bir avantaj sağlamaz.

  Bu nedenle, örneğin, 640x480 boyutundaki bir resim, resmin tam genişliğini kaplayan bir kartviziti taramak için iyi sonuç verebilir. Harf boyutunda kağıda basılı bir dokümanı taramak için 720x1280 piksel boyutunda bir resim gerekli olabilir.

• Kötü resim odağı, metin tanıma doğruluğunu etkileyebilir. Kabul edilebilir sonuçlar alamıyorsanız kullanıcıdan resmi yeniden çekmesini isteyin.

• Metinleri gerçek zamanlı bir uygulamada tanıyorsanız giriş resimlerinin genel boyutlarını dikkate almalısınız. Daha küçük resimler daha hızlı işlenebilir. Gecikmeyi azaltmak için metnin resmin olabildiğince büyük bir kısmını kapladığından emin olun ve resimleri düşük çözünürlüklerde yakalayın (yukarıda belirtilen doğruluk şartlarını göz önünde bulundurun). Daha fazla bilgi için Performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları bölümüne bakın.

Performansı artırmaya yönelik ipuçları

• Camera veya camera2 API kullanıyorsanız algılayıcıya yapılan çağrıları azaltın. Algılayıcı çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfına göz atın.
• CameraX API'yi kullanıyorsanız karşı basınç stratejisinin varsayılan değerine ( ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST) ayarlandığından emin olun. Bu, aynı anda yalnızca bir resmin analiz için gönderilmesini garanti eder. Analiz aracı meşgulken daha fazla görüntü üretilirse bu görüntüler otomatik olarak bırakılır ve teslim edilmek üzere sıraya alınmaz. Analiz edilen resim ImageProxy.close() çağrısı yapılarak kapatıldıktan sonra, bir sonraki son resim yayınlanır.
• Algılayıcının çıkışını, giriş görüntüsünün üzerine grafik yerleştirmek için kullanırsanız önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından görüntüyü oluşturun ve tek bir adımda bindirme yapın. Bu, her bir giriş karesi için görüntü yüzeyinde yalnızca bir kez oluşturulur. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki CameraSourcePreview ve GraphicOverlay sınıflarına göz atın.
• Camera2 API'yi kullanıyorsanız görüntüleri ImageFormat.YUV_420_888 biçiminde çekin. Eski Kamera API'sini kullanıyorsanız görüntüleri ImageFormat.NV21 biçiminde çekin.
• Görüntüleri daha düşük çözünürlükte çekmeyi düşünün. Ancak bu API'nin resim boyutu şartlarını da göz önünde bulundurun.