Reconnaître du texte dans des images avec ML Kit sur iOS

Vous pouvez utiliser ML Kit pour reconnaître du texte dans des images ou des vidéos, comme le texte d'un panneau routier. Voici les principales caractéristiques de cette fonctionnalité:

Essayer

• Testez l'application exemple pour voir un exemple d'utilisation de cette API.
• Essayez le code vous-même avec l' atelier de programmation.

Avant de commencer

1. Incluez les pods ML Kit suivants dans votre Podfile:

   # To recognize Latin script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognition', '7.0.0'
   # To recognize Chinese script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionChinese', '7.0.0'
   # To recognize Devanagari script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari', '7.0.0'
   # To recognize Japanese script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese', '7.0.0'
   # To recognize Korean script
   pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionKorean', '7.0.0'
   

2. Après avoir installé ou mis à jour les pods de votre projet, ouvrez votre projet Xcode à l'aide de son .xcworkspace. ML Kit est compatible avec Xcode 12.4 ou version ultérieure.

1. Créer une instance de 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. Préparer l'image d'entrée

Créez un objet VisionImage à l'aide d'un UIImage ou d'un CMSampleBuffer.

Si vous utilisez un UIImage, procédez comme suit:

• Créez un objet VisionImage avec UIImage. Veillez à spécifier le .orientation approprié.

  Swift

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

  Objective-C

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

Si vous utilisez un CMSampleBuffer, procédez comme suit:

• Spécifiez l'orientation des données d'image contenues dans CMSampleBuffer.

  Pour obtenir l'orientation de l'image:

  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;
    }
  }
        

• Créez un objet VisionImage à l'aide de l'objet CMSampleBuffer et de l'orientation:

  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. Traiter l'image

Transmettez ensuite l'image à la méthode 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. Extraire du texte à partir de blocs de texte reconnu

Si l'opération de reconnaissance de texte aboutit, elle renvoie un objet Text. Un objet Text contient le texte complet reconnu dans l'image et zéro ou plusieurs objets TextBlock.

Chaque TextBlock représente un bloc de texte rectangulaire, qui peut contenir zéro ou plusieurs objets TextLine. Chaque objet TextLine contient zéro ou plusieurs objets TextElement, qui représentent des mots et des entités semblables à des mots, telles que des dates et des nombres.

Pour chaque objet TextBlock, TextLine et TextElement, vous pouvez obtenir le texte reconnu dans la région et les coordonnées de la région.

Exemple :

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;
    }
  }
}

Consignes concernant les images d'entrée

• Pour que ML Kit reconnaisse précisément le texte, les images d'entrée doivent contenir du texte représenté par suffisamment de données de pixel. Dans l'idéal, chaque caractère doit mesurer au moins 16 x 16 pixels. En règle générale, il n'y a aucun avantage en termes de précision à ce que les caractères soient plus grands que 24 x 24 pixels.

  Par exemple, une image de 640 x 480 pixels peut convenir pour numériser une carte de visite qui occupe toute la largeur de l'image. Pour numériser un document imprimé sur du papier au format lettre, une image de 720 x 1 280 pixels peut être requise.

• Un mauvais cadrage de l'image peut affecter la précision de la reconnaissance du texte. Si vous n'obtenez pas de résultats acceptables, essayez de demander à l'utilisateur de reprendre la photo.

• Si vous reconnaissez du texte dans une application en temps réel, vous devez tenir compte des dimensions globales des images d'entrée. Les images de petite taille peuvent être traitées plus rapidement. Pour réduire la latence, assurez-vous que le texte occupe autant que possible l'image et capturez des images à des résolutions inférieures (en gardant à l'esprit les exigences de précision mentionnées ci-dessus). Pour en savoir plus, consultez Conseils pour améliorer les performances.

Conseils pour améliorer les performances

• Pour traiter les images vidéo, utilisez l'API synchrone results(in:) du détecteur. Appelez cette méthode à partir de la fonction captureOutput(_, didOutput:from:) de AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate pour obtenir de manière synchrone les résultats du frame vidéo donné. Laissez alwaysDiscardsLateVideoFrames de AVCaptureVideoDataOutput comme true pour limiter les appels au détecteur. Si un nouveau frame vidéo devient disponible pendant l'exécution du détecteur, il sera supprimé.
• Si vous utilisez la sortie du détecteur pour superposer des éléments graphiques à l'image d'entrée, obtenez d'abord le résultat de ML Kit, puis affichez l'image et la superposition en une seule étape. Vous ne procédez ainsi qu'une seule fois pour chaque frame d'entrée traitée. Pour obtenir un exemple, consultez updatePreviewOverlayViewWithLastFrame dans l'exemple de démarrage rapide ML Kit.
• Envisagez de prendre des images en basse résolution. Toutefois, gardez à l'esprit les exigences concernant les dimensions des images de cette API.
• Pour éviter une dégradation potentielle des performances, n'exécutez pas plusieurs instances TextRecognizer avec différentes options de script en même temps.