Android पर एमएल किट की मदद से, इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करें

ML Kit का इस्तेमाल करके, इमेज या वीडियो में मौजूद टेक्स्ट को पहचाना जा सकता है. जैसे, सड़क के साइन बोर्ड पर लिखा टेक्स्ट. इस सुविधा की मुख्य खासियतें ये हैं:

सुविधा अनबंडल्ड बंडल्ड
लाइब्रेरी का नाम 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

लागू करना मॉडल को Google Play services के ज़रिए डाइनैमिक तरीके से डाउनलोड किया जाता है. मॉडल को बिल्ड प्रोसेस में लगने वाले समय पर, आपके ऐप्लिकेशन से स्टैटिक तरीके से लिंक किया जाता है.
ऐप्लिकेशन का साइज़ हर स्क्रिप्ट आर्किटेक्चर के लिए, साइज़ में करीब 260 केबी की बढ़ोतरी. हर स्क्रिप्ट और आर्किटेक्चर के लिए, साइज़ में करीब 4 एमबी की बढ़ोतरी.
शुरू होने में लगने वाला समय पहली बार इस्तेमाल करने से पहले, मॉडल के डाउनलोड होने तक इंतज़ार करना पड़ सकता है. मॉडल तुरंत उपलब्ध हो जाता है.
परफ़ॉर्मेंस लैटिन स्क्रिप्ट लाइब्रेरी के लिए, ज़्यादातर डिवाइसों पर रीयल-टाइम में काम करता है. अन्य स्क्रिप्ट के लिए, इसकी परफ़ॉर्मेंस धीमी होती है. लैटिन स्क्रिप्ट लाइब्रेरी के लिए, ज़्यादातर डिवाइसों पर रीयल-टाइम में काम करता है. अन्य स्क्रिप्ट के लिए, इसकी परफ़ॉर्मेंस धीमी होती है.

इसे आज़माएं

शुरू करने से पहले

  1. अपने प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, पक्का करें कि buildscript और allprojects दोनों सेक्शन में, Google की Maven रिपॉज़िटरी शामिल हो.
  2. अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की Gradle फ़ाइल में, ML Kit की Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह फ़ाइल app/build.gradle होती है:

    मॉडल को अपने ऐप्लिकेशन के साथ बंडल करने के लिए:

    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 services में मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए:

    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. अगर आपने Google Play services में मॉडल का इस्तेमाल करने का विकल्प चुना है, तो अपने ऐप्लिकेशन को इस तरह कॉन्फ़िगर करें कि Play Store से इंस्टॉल होने के बाद, मॉडल अपने-आप डिवाइस पर डाउनलोड हो जाए. इसके लिए, अपने ऐप्लिकेशन की AndroidManifest.xml फ़ाइल में यह एलान जोड़ें:

    <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>
    

    आपके पास मॉडल की उपलब्धता को साफ़ तौर पर देखने और Google Play services ModuleInstallClient API के ज़रिए डाउनलोड करने का अनुरोध करने का भी विकल्प होता है. अगर आपने इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की है या साफ़ तौर पर डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया है, तो स्कैनर चलाने पर मॉडल पहली बार डाउनलोड होता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले किए गए अनुरोधों से कोई नतीजा नहीं मिलता.

1. TextRecognizer का इंस्टेंस बनाएं

TextRecognizer का इंस्टेंस बनाएं. इसके लिए, ऊपर बताई गई लाइब्रेरी से जुड़े विकल्प पास करें, जिसके लिए आपने डिपेंडेंसी का एलान किया है:

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. इनपुट इमेज तैयार करना

किसी इमेज में मौजूद टेक्स्ट को पहचानने के लिए, InputImage ऑब्जेक्ट या तो Bitmap, media.Image, ByteBuffer, बाइट ऐरे या डिवाइस पर मौजूद किसी फ़ाइल से बनाएं. इसके बाद, InputImage ऑब्जेक्ट को TextRecognizer's processImage तरीके में पास करें.

InputImage ऑब्जेक्ट को अलग-अलग सोर्स से बनाया जा सकता है. इनके बारे में यहां बताया गया है.

media.Image का इस्तेमाल करना

media.Image ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, media.Image ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन को InputImage.fromMediaImage() में पास करें. उदाहरण के लिए, डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करने पर ऐसा किया जा सकता है.

अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer क्लास, आपके लिए रोटेशन की वैल्यू का हिसाब लगाती हैं.

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
            // ...
        }
    }
}

Java

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
          // ...
        }
    }
}

अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जिससे आपको इमेज के रोटेशन की डिग्री मिलती है, तो डिवाइस के रोटेशन की डिग्री और डिवाइस में मौजूद कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:

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
}

Java

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;
}

इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट और रोटेशन की डिग्री की वैल्यू को InputImage.fromMediaImage() में पास करें:

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना

फ़ाइल यूआरआई से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन का कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को InputImage.fromFilePath() में पास करें. यह तब काम आता है, जब आप ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता से उसकी गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने के लिए कहते हैं.

Kotlin

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

Java

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

ByteBuffer या ByteArray का इस्तेमाल करना

ByteBuffer या ByteArray से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, पहले इमेज के रोटेशन की डिग्री का हिसाब लगाएं. इसके लिए, media.Image इनपुट के लिए पहले बताए गए तरीके का इस्तेमाल करें. इसके बाद, बफ़र या ऐरे के साथ-साथ इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन की डिग्री का इस्तेमाल करके, InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं:

Kotlin

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

Java

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

Bitmap का इस्तेमाल करना

Bitmap ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, यह एलान करें:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

इमेज को Bitmap ऑब्जेक्ट और रोटेशन की डिग्री के साथ दिखाया जाता है.

3. इमेज को प्रोसेस करना

इमेज को process तरीके में पास करें:

Kotlin

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

Java

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
                                // ...
                            }
                        });

4. पहचाने गए टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालना

अगर टेक्स्ट पहचानने की प्रोसेस पूरी हो जाती है, तो Text ऑब्जेक्ट को सफलता के लिसनर को पास किया जाता है. एक Text ऑब्जेक्ट में, इमेज में पहचाना गया पूरा टेक्स्ट और शून्य या उससे ज़्यादा TextBlock ऑब्जेक्ट शामिल होते हैं.

हर TextBlock, टेक्स्ट के आयताकार ब्लॉक को दिखाता है. इसमें शून्य या उससे ज़्यादा Line ऑब्जेक्ट शामिल होते हैं. हर Line ऑब्जेक्ट, टेक्स्ट की एक लाइन को दिखाता है. इसमें शून्य या उससे ज़्यादा Element ऑब्जेक्ट शामिल होते हैं. हर Element ऑब्जेक्ट, किसी शब्द या शब्द जैसी इकाई को दिखाता है. इसमें शून्य या उससे ज़्यादा Symbol ऑब्जेक्ट शामिल होते हैं. हर Symbol ऑब्जेक्ट, किसी वर्ण, अंक या शब्द जैसी इकाई को दिखाता है.

हर TextBlock, Line, Element और Symbol ऑब्जेक्ट के लिए, उस इलाके में पहचाना गया टेक्स्ट, इलाके के बाउंडिंग कोऑर्डिनेट, और कई अन्य एट्रिब्यूट पाए जा सकते हैं. जैसे, रोटेशन की जानकारी, कॉन्फ़िडेंस स्कोर वगैरह.

उदाहरण के लिए:

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
        }
    }
}

Java

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();
            }
        }
    }
}

इनपुट इमेज के लिए दिशा-निर्देश

  • ML Kit को सटीक तरीके से टेक्स्ट पहचानने के लिए, इनपुट इमेज में ऐसा टेक्स्ट होना चाहिए जिसे दिखाने के लिए, पिक्सल का ज़रूरी डेटा मौजूद हो. आदर्श तौर पर, हर वर्ण कम से कम 16x16 पिक्सल का होना चाहिए. आम तौर पर, वर्णों के 24x24 पिक्सल से बड़े होने पर, सटीक तरीके से टेक्स्ट पहचानने में कोई फ़ायदा नहीं मिलता.

    इसलिए, उदाहरण के लिए, 640x480 पिक्सल वाली इमेज, किसी ऐसे बिज़नेस कार्ड को स्कैन करने के लिए अच्छी हो सकती है जो इमेज की पूरी चौड़ाई में फैला हो. लेटर साइज़ के पेपर पर प्रिंट किए गए किसी दस्तावेज़ को स्कैन करने के लिए, 720x1280 पिक्सल वाली इमेज की ज़रूरत पड़ सकती है.

  • इमेज का फ़ोकस खराब होने से, टेक्स्ट को सटीक तरीके से पहचानने में समस्या आ सकती है. अगर आपको सही नतीजे नहीं मिल रहे हैं, तो उपयोगकर्ता से इमेज को फिर से कैप्चर करने के लिए कहें.

  • अगर आपको रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में टेक्स्ट पहचानना है, तो इनपुट इमेज के कुल डाइमेंशन पर ध्यान देना चाहिए. छोटी इमेज को तेज़ी से प्रोसेस किया जा सकता है. लेटेंसी कम करने के लिए, पक्का करें कि टेक्स्ट, इमेज के ज़्यादा से ज़्यादा हिस्से में हो . साथ ही, कम रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज कैप्चर करें. हालांकि, ऊपर बताई गई सटीक तरीके से टेक्स्ट पहचानने की ज़रूरी शर्तों को ध्यान में रखें. ज़्यादा जानकारी के लिए, परफ़ॉर्मेंस बेहतर करने के बारे में सलाह देखें.

परफ़ॉर्मेंस बेहतर करने के बारे में सलाह

  • अगर Camera या camera2 API का इस्तेमाल किया जाता है, तो डिटेक्टर को कॉल करने की संख्या सीमित करें. अगर डिटेक्टर के चालू रहने के दौरान, वीडियो का कोई नया फ़्रेम उपलब्ध होता है, तो उस फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में VisionProcessorBase क्लास देखें.
  • अगर CameraX API का इस्तेमाल किया जाता है, तो पक्का करें कि बैकप्रेशर की रणनीति की डिफ़ॉल्ट वैल्यू ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST पर सेट हो. इससे यह पक्का होता है कि विश्लेषण के लिए, एक बार में सिर्फ़ एक इमेज डिलीवर की जाएगी. अगर एनालाइज़र के व्यस्त होने पर ज़्यादा इमेज जनरेट होती हैं, तो उन्हें अपने-आप छोड़ दिया जाएगा. साथ ही, उन्हें डिलीवरी के लिए क्यू में नहीं रखा जाएगा. विश्लेषण की जा रही इमेज को ImageProxy.close() को कॉल करके बंद करने के बाद, अगली नई इमेज डिलीवर की जाएगी.
  • अगर डिटेक्टर के आउटपुट का इस्तेमाल, इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक्स को ओवरले करने के लिए किया जाता है, तो पहले ML Kit से नतीजा पाएं. इसके बाद, इमेज को रेंडर करें और एक ही चरण में ओवरले करें. इससे, हर इनपुट फ़्रेम के लिए, डिसप्ले सर्फ़ेस पर सिर्फ़ एक बार रेंडर किया जाता है. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में CameraSourcePreview और GraphicOverlay क्लास देखें.
  • अगर Camera2 API का इस्तेमाल किया जाता है, तो ImageFormat.YUV_420_888 फ़ॉर्मैट में इमेज कैप्चर करें. अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जाता है, तो ImageFormat.NV21 फ़ॉर्मैट में इमेज कैप्चर करें.
  • कम रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज कैप्चर करने पर विचार करें. हालांकि, इस एपीआई की इमेज डाइमेंशन से जुड़ी ज़रूरी शर्तों को भी ध्यान में रखें.