Nhận dạng văn bản trong hình ảnh bằng Bộ công cụ học máy trên iOS

Bạn có thể sử dụng Bộ công cụ học máy để nhận dạng văn bản trong hình ảnh hoặc video, chẳng hạn như văn bản của biển báo đường phố. Các đặc điểm chính của tính năng này là:

Dùng thử

• Hãy khám phá ứng dụng mẫu để xem ví dụ về cách sử dụng API này.
• Hãy tự mình kiểm thử mã trong lớp học lập trình.

Trước khi bắt đầu

1. Đưa các nhóm Bộ công cụ học máy sau đây vào Podfile:

   # To recognize Latin script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognition', '3.2.0'
   # To recognize Chinese script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionChinese', '3.2.0'
   # To recognize Devanagari script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari', '3.2.0'
   # To recognize Japanese script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese', '3.2.0'
   # To recognize Korean script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionKorean', '3.2.0'
   

2. Sau khi bạn cài đặt hoặc cập nhật các Nhóm của dự án, hãy mở dự án Xcode của bạn bằng .xcworkspace. Bộ công cụ học máy được hỗ trợ trong Xcode phiên bản 12.4 trở lên.

1. Tạo một thực thể của TextRecognizer

// When using Latin script recognition SDK
let latinOptions = TextRecognizerOptions()
let latinTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Chinese script recognition SDK
let chineseOptions = ChineseTextRecognizerOptions()
let chineseTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Devanagari script recognition SDK
let devanagariOptions = DevanagariTextRecognizerOptions()
let devanagariTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Japanese script recognition SDK
let japaneseOptions = JapaneseTextRecognizerOptions()
let japaneseTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Korean script recognition SDK
let koreanOptions = KoreanTextRecognizerOptions()
let koreanTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Latin script recognition SDK
MLKTextRecognizerOptions *latinOptions = [[MLKTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *latinTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Chinese script recognition SDK
MLKChineseTextRecognizerOptions *chineseOptions = [[MLKChineseTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *chineseTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Devanagari script recognition SDK
MLKDevanagariTextRecognizerOptions *devanagariOptions = [[MLKDevanagariTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *devanagariTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Japanese script recognition SDK
MLKJapaneseTextRecognizerOptions *japaneseOptions = [[MLKJapaneseTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *japaneseTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Korean script recognition SDK
MLKKoreanTextRecognizerOptions *koreanOptions = [[MLKKoreanTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *koreanTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

2. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào

Tạo một đối tượng VisionImage bằng UIImage hoặc CMSampleBuffer.

Nếu bạn sử dụng UIImage, hãy làm theo các bước sau:

• Tạo một đối tượng VisionImage bằng UIImage. Hãy nhớ chỉ định đúng .orientation.

  Swift

  let image = VisionImage(image: UIImage)
  visionImage.orientation = image.imageOrientation

  Objective-C

  MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
  visionImage.orientation = image.imageOrientation;

Nếu bạn sử dụng CMSampleBuffer, hãy làm theo các bước sau:

• Chỉ định hướng của dữ liệu hình ảnh có trong CMSampleBuffer.

  Cách lấy hướng của hình ảnh:

  Swift

  func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
  ) -> UIImage.Orientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
      return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
    case .landscapeLeft:
      return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
    case .portraitUpsideDown:
      return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
    case .landscapeRight:
      return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
      return .up
    }
  }
        

  Objective-C

  - (UIImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
    switch (deviceOrientation) {
      case UIDeviceOrientationPortrait:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                              : UIImageOrientationRight;
  
      case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                              : UIImageOrientationUp;
      case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                              : UIImageOrientationLeft;
      case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                              : UIImageOrientationDown;
      case UIDeviceOrientationUnknown:
      case UIDeviceOrientationFaceUp:
      case UIDeviceOrientationFaceDown:
        return UIImageOrientationUp;
    }
  }
        

• Tạo một đối tượng VisionImage bằng cách sử dụng đối tượng và hướng CMSampleBuffer:

  Swift

  let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
  image.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition)

  Objective-C

   MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
   image.orientation =
     [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                  cameraPosition:cameraPosition];

3. Xử lý hình ảnh

Sau đó, truyền hình ảnh này vào phương thức process(_:completion:):

textRecognizer.process(visionImage) { result, error in
  guard error == nil, let result = result else {
    // Error handling
    return
  }
  // Recognized text
}

[textRecognizer processImage:image
                  completion:^(MLKText *_Nullable result,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil || result == nil) {
    // Error handling
    return;
  }
  // Recognized text
}];

4. Trích xuất văn bản từ các khối văn bản được nhận dạng

Nếu thành công thì thao tác nhận dạng văn bản sẽ trả về một đối tượng Text. Đối tượng Text chứa toàn bộ văn bản được nhận dạng trong hình ảnh và không có hoặc có nhiều đối tượng TextBlock.

Mỗi TextBlock đại diện cho một khối văn bản hình chữ nhật, trong đó không chứa hoặc chứa nhiều đối tượng TextLine. Mỗi đối tượng TextLine chứa từ 0 hoặc nhiều đối tượng TextElement, đại diện cho các từ và thực thể giống từ, chẳng hạn như ngày và số.

Đối với mỗi đối tượng TextBlock, TextLine và TextElement, bạn có thể nhận dạng văn bản trong khu vực và toạ độ giới hạn của khu vực đó.

Ví dụ:

let resultText = result.text
for block in result.blocks {
    let blockText = block.text
    let blockLanguages = block.recognizedLanguages
    let blockCornerPoints = block.cornerPoints
    let blockFrame = block.frame
    for line in block.lines {
        let lineText = line.text
        let lineLanguages = line.recognizedLanguages
        let lineCornerPoints = line.cornerPoints
        let lineFrame = line.frame
        for element in line.elements {
            let elementText = element.text
            let elementCornerPoints = element.cornerPoints
            let elementFrame = element.frame
        }
    }
}

NSString *resultText = result.text;
for (MLKTextBlock *block in result.blocks) {
  NSString *blockText = block.text;
  NSArray<MLKTextRecognizedLanguage *> *blockLanguages = block.recognizedLanguages;
  NSArray<NSValue *> *blockCornerPoints = block.cornerPoints;
  CGRect blockFrame = block.frame;
  for (MLKTextLine *line in block.lines) {
    NSString *lineText = line.text;
    NSArray<MLKTextRecognizedLanguage *> *lineLanguages = line.recognizedLanguages;
    NSArray<NSValue *> *lineCornerPoints = line.cornerPoints;
    CGRect lineFrame = line.frame;
    for (MLKTextElement *element in line.elements) {
      NSString *elementText = element.text;
      NSArray<NSValue *> *elementCornerPoints = element.cornerPoints;
      CGRect elementFrame = element.frame;
    }
  }
}

Nguyên tắc đối với hình ảnh nhập vào

• Để Bộ công cụ học máy nhận dạng chính xác văn bản, hình ảnh đầu vào phải chứa văn bản được biểu thị bằng đủ dữ liệu pixel. Tốt nhất là mỗi ký tự nên có kích thước tối thiểu là 16x16 pixel. Nhìn chung, các ký tự lớn hơn 24 x 24 pixel sẽ không có lợi về độ chính xác.

  Ví dụ: hình ảnh 640x480 có thể hoạt động tốt để quét danh thiếp chiếm toàn bộ chiều rộng của hình ảnh. Để quét tài liệu in trên giấy có kích thước dạng chữ cái, bạn có thể phải sử dụng hình ảnh 720x1280 pixel.

• Tiêu điểm hình ảnh kém có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của tính năng nhận dạng văn bản. Nếu bạn không nhận được kết quả có thể chấp nhận được, hãy thử yêu cầu người dùng chụp lại hình ảnh.

• Nếu nhận dạng văn bản trong một ứng dụng theo thời gian thực, bạn nên xem xét kích thước tổng thể của hình ảnh đầu vào. Hình ảnh nhỏ hơn có thể được xử lý nhanh hơn. Để giảm độ trễ, hãy đảm bảo văn bản chiếm nhiều hình ảnh nhất có thể và chụp ảnh ở độ phân giải thấp hơn (lưu ý các yêu cầu về độ chính xác nêu trên). Để biết thêm thông tin, hãy xem bài viết Mẹo cải thiện hiệu suất.

Mẹo cải thiện hiệu suất

• Để xử lý khung video, hãy sử dụng API đồng bộ results(in:) của trình phát hiện. Gọi phương thức này từ hàm captureOutput(_, didOutput:from:) của AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate để nhận kết quả đồng bộ từ khung hình video nhất định. Giữ alwaysDiscardsLateVideoFrames của AVCaptureVideoDataOutput ở dạng true để điều tiết các lệnh gọi đến trình phát hiện. Nếu có một khung hình video mới trong khi trình phát hiện đang chạy, thì khung hình đó sẽ bị bỏ qua.
• Nếu bạn dùng đầu ra của trình phát hiện để phủ đồ hoạ lên hình ảnh đầu vào, trước tiên, hãy lấy kết quả từ Bộ công cụ học máy rồi kết xuất hình ảnh và lớp phủ chỉ trong một bước. Bằng cách này, bạn chỉ kết xuất trên giao diện màn hình một lần cho mỗi khung đầu vào đã được xử lý. Hãy xem updatePreviewOverlayViewWithLastFrame trong mẫu bắt đầu nhanh của Bộ công cụ học máy để biết ví dụ.
• Hãy cân nhắc chụp ảnh ở độ phân giải thấp hơn. Tuy nhiên, bạn cũng nên lưu ý các yêu cầu về kích thước hình ảnh của API này.
• Để tránh giảm hiệu suất có thể xảy ra, đừng chạy đồng thời nhiều thực thể TextRecognizer có các tuỳ chọn tập lệnh khác nhau.