您可以使用機器學習套件辨識圖片或影片中的文字,例如路標的文字。這項功能的主要特徵如下:
Text Recognition v2 API | |
---|---|
說明 | 辨識圖片或影片中的文字,支援拉丁文、中文、梵文、日文和韓文指令碼,以及各種語言。 |
程式庫名稱 | com.google.mlkit:text-recognition |
實作 | 程式庫會在建構時以靜態方式連結至您的應用程式 |
應用程式大小影響 | 每個架構約 4 MB |
效能 | 在大部分裝置上為拉丁文書庫資料庫即時處理,其他裝置則較慢。 |
立即體驗
事前準備
- 在您的專案層級的
build.gradle
檔案中,請務必在buildscript
和allprojects
區段中加入 Google 的 Maven 存放區。 將 ML Kit Android 程式庫的依附元件新增至模組的應用程式層級 Gradle 檔案 (通常為
app/build.gradle
):dependencies { // To recognize Latin script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition:16.0.0-beta6' // To recognize Chinese script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0-beta6' // To recognize Devanagari script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-devanagari:16.0.0-beta6' // To recognize Japanese script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-japanese:16.0.0-beta6' // To recognize Korean script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-korean:16.0.0-beta6' }
1. 建立 TextRecognizer
的執行個體
建立 TextRecognizer
的例項,並傳送與上述依附元件宣告的程式庫相關選項:
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. 準備輸入圖片
如要識別圖片中的文字,請透過 Bitmap
、media.Image
、ByteBuffer
、位元組陣列或裝置上的檔案建立 InputImage
物件。接著,將 InputImage
物件傳遞至 TextRecognizer
的 processImage
方法。
您可以從不同來源建立 InputImage
物件,以下將分別說明。
使用 media.Image
如要從 media.Image
物件建立 InputImage
物件 (例如從裝置相機拍攝圖片時),請將 media.Image
物件和圖片旋轉至 InputImage.fromMediaImage()
。
如果使用 CameraX 程式庫,OnImageCapturedListener
和 ImageAnalysis.Analyzer
類別會為您計算旋轉值。
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 // ... } } }
如果您使用的相機程式庫會提供圖片旋轉角度,則可從裝置的旋轉度和裝置相機感應器的方向計算,如下所示:
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; }
接著,將 media.Image
物件和旋轉度值傳送至 InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
使用檔案 URI
如要透過檔案 URI 建立 InputImage
物件,請將應用程式結構定義和檔案 URI 傳遞至 InputImage.fromFilePath()
。當您利用 ACTION_GET_CONTENT
意圖提示使用者從圖片庫應用程式中選取圖片時,這項功能就非常實用。
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(); }
使用 ByteBuffer
或 ByteArray
如要透過 ByteBuffer
或 ByteArray
建立 InputImage
物件,請先按照先前針對 media.Image
輸入內容所述的圖像旋轉度數計算。接著使用緩衝區或陣列來建立 InputImage
物件,並搭配圖片的高度、寬度、顏色編碼格式和旋轉度數:
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 );
使用 Bitmap
如要透過 Bitmap
物件建立 InputImage
物件,請進行以下宣告:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
此圖像以 Bitmap
物件表示,並以旋轉度數表示。
3. 處理圖片
將圖片傳遞至 process
方法:
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. 從已辨識的文字區塊擷取文字
如果文字辨識作業成功,Text
物件就會傳遞至成功的事件監聽器。Text
物件包含圖片中辨識的完整文字,以及零或多個 TextBlock
物件。
每個 TextBlock
都是矩形文字區塊,其中包含零個或多個 Line
物件。每個 Line
物件都代表一行文字,其中包含零或多個 Element
物件。每個 Element
物件都代表一個單字或類似字詞的實體,其中包含零個或多個 Symbol
物件。每個 Symbol
物件都代表一個字元、數字或類似的字詞實體。
針對各個 TextBlock
、Line
、Element
和 Symbol
物件,您可以取得在地區內可辨識的文字、地區的邊界座標,以及旋轉資訊、可信度分數等許多其他屬性。
例如:
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(); } } } }
輸入圖片規範
-
為了讓機器學習套件能正確識別文字,輸入圖片必須包含以足夠像素資料呈現的文字。在理想情況下,每個字元至少應為 16x16 像素。一般來說,如果字元大於 24x24 像素,通常就沒有準確率。
例如,640x480 圖片可能有助於掃描佔滿圖片寬度的名片。如要掃描以字母大小列印的文件,您可能需要提供 720x1280 像素的圖片。
-
圖片焦點不佳可能會影響文字辨識的準確度。如果無法收到可接受的結果,請嘗試請使用者重新擷取圖片。
-
如果您要在即時應用程式中辨識文字,應考慮輸入圖片的整體尺寸。較小型的影像處理速度較快。為了縮短延遲時間,請確保文字會盡可能佔用最多圖片,並以較低解析度擷取圖片 (請注意上述的準確率規定)。如需詳細資訊,請參閱效能改善提示。
改善成效的訣竅
- 如果您使用的是
Camera
或camera2
API,請呼叫偵測工具。如果有新的影片畫面在偵測工具執行時可供使用,請捨棄該影格。如需範例,請參閱快速入門導覽課程範例應用程式中的VisionProcessorBase
類別。 - 如果您使用
CameraX
API,請確認背壓策略已設為預設值ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
。這麼做可確保系統每次只會傳送一張圖片進行分析。如果在分析器處於忙碌狀態時產生更多圖片,系統會自動捨棄這些圖片,不會排入佇列。透過呼叫 ImageProxy.close() 將所分析的圖片關閉之後,即可提供下一張最新的圖片。 - 如果您使用偵測工具的輸出內容,為輸入圖片上的圖像重疊,請先透過 ML Kit 取得結果,然後透過單一步驟算繪圖像和疊加層。每個輸入框只會向顯示途徑轉譯一次。如需範例,請參閱快速入門導覽課程範例應用程式中的
CameraSourcePreview
和GraphicOverlay
類別。 - 如果您使用 Camera2 API,請以
ImageFormat.YUV_420_888
格式擷取圖片。如果您使用的是舊版 Camera API,請以ImageFormat.NV21
格式擷取圖片。 - 請考慮以較低的解析度拍照。同時也請注意,此 API 的圖片尺寸規定。