छवियों में टेक्स्ट को पहचानने के लिए आप एमएल किट का उपयोग कर सकते हैं। एमएल किट में छवियों में पाठ को पहचानने के लिए उपयुक्त एक सामान्य-उद्देश्य एपीआई है, जैसे कि सड़क के संकेत का पाठ, और दस्तावेजों के पाठ को पहचानने के लिए अनुकूलित एपीआई। सामान्य-उद्देश्य API में ऑन-डिवाइस और क्लाउड-आधारित दोनों मॉडल हैं। दस्तावेज़ पाठ पहचान केवल क्लाउड-आधारित मॉडल के रूप में उपलब्ध है। क्लाउड और ऑन-डिवाइस मॉडल की तुलना के लिए ओवरव्यू देखें।
शुरू करने से पहले
- यदि आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ें ।
- अपने मॉड्यूल (ऐप-स्तर) ग्रैडल फ़ाइल (आमतौर पर
app/build.gradle) में एमएल किट एंड्रॉइड लाइब्रेरी के लिए निर्भरता जोड़ें:apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.gms.google-services' dependencies { // ... implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3' } - वैकल्पिक लेकिन अनुशंसित : यदि आप ऑन-डिवाइस एपीआई का उपयोग करते हैं, तो प्ले स्टोर से आपका ऐप इंस्टॉल होने के बाद अपने ऐप को डिवाइस में एमएल मॉडल को स्वचालित रूप से डाउनलोड करने के लिए कॉन्फ़िगर करें।
ऐसा करने के लिए, अपने ऐप की
AndroidManifest.xmlफ़ाइल में निम्न घोषणा जोड़ें:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES" android:value="ocr" /> <!-- To use multiple models: android:value="ocr,model2,model3" --> </application>यदि आप इंस्टाल-टाइम मॉडल डाउनलोड सक्षम नहीं करते हैं, तो जब आप पहली बार ऑन-डिवाइस डिटेक्टर चलाएंगे तो मॉडल डाउनलोड हो जाएगा। डाउनलोड पूरा होने से पहले आपके द्वारा किए गए अनुरोध कोई परिणाम नहीं देंगे। यदि आप क्लाउड-आधारित मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं, और आपने पहले से ही अपने प्रोजेक्ट के लिए क्लाउड-आधारित API को सक्षम नहीं किया है, तो अभी करें:
- फायरबेस कंसोल का एमएल किट एपीआई पेज खोलें।
यदि आपने पहले से ही अपने प्रोजेक्ट को ब्लेज़ मूल्य निर्धारण योजना में अपग्रेड नहीं किया है, तो ऐसा करने के लिए अपग्रेड पर क्लिक करें। (आपको केवल तभी अपग्रेड करने के लिए कहा जाएगा जब आपका प्रोजेक्ट ब्लेज़ प्लान पर न हो।)
केवल ब्लेज़-स्तरीय प्रोजेक्ट ही क्लाउड-आधारित API का उपयोग कर सकते हैं।
- यदि क्लाउड-आधारित API पहले से सक्षम नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित API सक्षम करें क्लिक करें .
यदि आप केवल ऑन-डिवाइस मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप इस चरण को छोड़ सकते हैं।
अब आप इमेज में टेक्स्ट को पहचानना शुरू करने के लिए तैयार हैं।
इनपुट छवि दिशानिर्देश
एमएल किट के लिए टेक्स्ट को सटीक रूप से पहचानने के लिए, इनपुट इमेज में ऐसा टेक्स्ट होना चाहिए जो पर्याप्त पिक्सेल डेटा द्वारा दर्शाया गया हो। आदर्श रूप से, लैटिन पाठ के लिए, प्रत्येक वर्ण कम से कम 16x16 पिक्सेल का होना चाहिए। चीनी, जापानी और कोरियाई टेक्स्ट (केवल क्लाउड-आधारित API द्वारा समर्थित) के लिए, प्रत्येक वर्ण 24x24 पिक्सेल का होना चाहिए। सभी भाषाओं के लिए, 24x24 पिक्सेल से बड़े वर्णों के लिए आमतौर पर कोई सटीकता लाभ नहीं होता है।
इसलिए, उदाहरण के लिए, एक 640x480 छवि एक व्यवसाय कार्ड को स्कैन करने के लिए अच्छी तरह से काम कर सकती है जो छवि की पूरी चौड़ाई पर कब्जा कर लेता है। अक्षर आकार के कागज़ पर मुद्रित दस्तावेज़ को स्कैन करने के लिए, एक 720x1280 पिक्सेल छवि की आवश्यकता हो सकती है।
खराब छवि फोकस पाठ पहचान सटीकता को नुकसान पहुंचा सकता है। यदि आपको स्वीकार्य परिणाम नहीं मिल रहे हैं, तो उपयोगकर्ता से छवि को पुनः प्राप्त करने के लिए कहने का प्रयास करें।
यदि आप रीयल-टाइम एप्लिकेशन में टेक्स्ट को पहचान रहे हैं, तो आप इनपुट छवियों के समग्र आयामों पर भी विचार करना चाहेंगे। छोटी छवियों को तेजी से संसाधित किया जा सकता है, इसलिए विलंबता को कम करने के लिए, कम रिज़ॉल्यूशन पर छवियों को कैप्चर करें (उपरोक्त सटीकता आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए) और सुनिश्चित करें कि टेक्स्ट जितना संभव हो उतना छवि पर कब्जा कर लेता है। रीयल-टाइम प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए युक्तियाँ भी देखें।
छवियों में पाठ को पहचानें
किसी ऑन-डिवाइस या क्लाउड-आधारित मॉडल का उपयोग करके किसी छवि में टेक्स्ट को पहचानने के लिए, टेक्स्ट पहचानकर्ता को नीचे बताए अनुसार चलाएं।
1. पाठ पहचानकर्ता चलाएँ
किसी छवि में पाठ को पहचानने के लिए, किसीBitmap , media.Image , ByteBuffer , बाइट सरणी, या डिवाइस पर किसी फ़ाइल से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं। फिर, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट को FirebaseVisionTextRecognizer की processImage विधि में पास करें।अपनी छवि से एक
FirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाएं।media.Imageऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय,media.Imageऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()पर पास करें।यदि आप कैमराएक्स लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं, तो
OnImageCapturedListenerऔरImageAnalysis.Analyzerवर्ग आपके लिए रोटेशन मान की गणना करते हैं, इसलिए आपकोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()को कॉल करने से पहले रोटेशन को एमएल किट केROTATION_स्थिरांक में से एक में बदलने की आवश्यकता है:Java
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) { switch (degrees) { case 0: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; case 90: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; case 180: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; case 270: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; default: throw new IllegalArgumentException( "Rotation must be 0, 90, 180, or 270."); } } @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) { if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) { return; } Image mediaImage = imageProxy.getImage(); int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees); FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } }Kotlin+KTX
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer { private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) { 0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.") } override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) { val mediaImage = imageProxy?.image val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees) if (mediaImage != null) { val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation) // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }यदि आप एक कैमरा लाइब्रेरी का उपयोग नहीं करते हैं जो आपको छवि का रोटेशन देता है, तो आप डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में कैमरा सेंसर के उन्मुखीकरण से इसकी गणना कर सकते हैं:
Java
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray(); static { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180); } /** * 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, Context context) 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); // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE); int sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION); rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360; // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. int result; switch (rotationCompensation) { case 0: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; break; case 90: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; break; case 180: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; break; case 270: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; break; default: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation); } return result; }Kotlin+KTX
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray() init { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180) } /** * 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, context: Context): 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) // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager val sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!! rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360 // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. val result: Int when (rotationCompensation) { 0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> { result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation") } } return result }फिर,
media.Imageऑब्जेक्ट और रोटेशन मान कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()पर पास करें:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- फ़ाइल URI से
FirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप संदर्भ पास करें और URI कोFirebaseVisionImage.fromFilePath()पर फ़ाइल करें। यह तब उपयोगी होता है जब आपACTION_GET_CONTENTआशय का उपयोग उपयोगकर्ता को उनके गैलरी ऐप से एक छवि का चयन करने के लिए प्रेरित करने के लिए करते हैं।Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }Kotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() } -
ByteBufferया बाइट सरणी सेFirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए, पहलेmedia.Imageके लिए ऊपर वर्णित छवि रोटेशन की गणना करें। छवि इनपुट।फिर, एक
FirebaseVisionImageMetadataऑब्जेक्ट बनाएं जिसमें छवि की ऊंचाई, चौड़ाई, रंग एन्कोडिंग प्रारूप और रोटेशन शामिल हो:Java
FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build();Kotlin+KTX
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()FirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए बफ़र या सरणी और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का उपयोग करें:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
-
Bitmapऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmapऑब्जेक्ट द्वारा दर्शाया गया चित्र सीधा होना चाहिए, बिना किसी अतिरिक्त घुमाव की आवश्यकता के।
FirebaseVisionTextRecognizerका एक उदाहरण प्राप्त करें।ऑन-डिवाइस मॉडल का उपयोग करने के लिए:
Java
FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance() .getOnDeviceTextRecognizer();Kotlin+KTX
val detector = FirebaseVision.getInstance() .onDeviceTextRecognizerक्लाउड-आधारित मॉडल का उपयोग करने के लिए:
Java
FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance() .getCloudTextRecognizer(); // Or, to change the default settings: // FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance() // .getCloudTextRecognizer(options);// Or, to provide language hints to assist with language detection: // See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions options = new FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions.Builder() .setLanguageHints(Arrays.asList("en", "hi")) .build();Kotlin+KTX
val detector = FirebaseVision.getInstance().cloudTextRecognizer // Or, to change the default settings: // val detector = FirebaseVision.getInstance().getCloudTextRecognizer(options)
// Or, to provide language hints to assist with language detection: // See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages val options = FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions.Builder() .setLanguageHints(listOf("en", "hi")) .build()प्लेसहोल्डर22अंत में, इमेज को
processImageमेथड में पास करें:Java
Task<FirebaseVisionText> result = detector.processImage(image) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<FirebaseVisionText>() { @Override public void onSuccess(FirebaseVisionText firebaseVisionText) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });Kotlin+KTX
val result = detector.processImage(image) .addOnSuccessListener { firebaseVisionText -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
2. मान्यता प्राप्त टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालें
यदि टेक्स्ट रिकग्निशन ऑपरेशन सफल होता है, तो एकFirebaseVisionText ऑब्जेक्ट को सफल श्रोता को पास कर दिया जाएगा। एक FirebaseVisionText ऑब्जेक्ट में छवि में पहचाना गया पूरा टेक्स्ट और शून्य या अधिक TextBlock ऑब्जेक्ट होते हैं। प्रत्येक TextBlock टेक्स्ट के एक आयताकार ब्लॉक का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें शून्य या अधिक Line ऑब्जेक्ट होते हैं। प्रत्येक Line ऑब्जेक्ट में शून्य या अधिक Element ऑब्जेक्ट होते हैं, जो शब्दों और शब्द-जैसी संस्थाओं (तिथियां, संख्याएं, और इसी तरह) का प्रतिनिधित्व करते हैं।
प्रत्येक TextBlock , Line , और Element ऑब्जेक्ट के लिए, आप टेक्स्ट को क्षेत्र और क्षेत्र के बाउंडिंग निर्देशांकों में मान्यता प्राप्त कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए:
Java
String resultText = result.getText();
for (FirebaseVisionText.TextBlock block: result.getTextBlocks()) {
String blockText = block.getText();
Float blockConfidence = block.getConfidence();
List<RecognizedLanguage> blockLanguages = block.getRecognizedLanguages();
Point[] blockCornerPoints = block.getCornerPoints();
Rect blockFrame = block.getBoundingBox();
for (FirebaseVisionText.Line line: block.getLines()) {
String lineText = line.getText();
Float lineConfidence = line.getConfidence();
List<RecognizedLanguage> lineLanguages = line.getRecognizedLanguages();
Point[] lineCornerPoints = line.getCornerPoints();
Rect lineFrame = line.getBoundingBox();
for (FirebaseVisionText.Element element: line.getElements()) {
String elementText = element.getText();
Float elementConfidence = element.getConfidence();
List<RecognizedLanguage> elementLanguages = element.getRecognizedLanguages();
Point[] elementCornerPoints = element.getCornerPoints();
Rect elementFrame = element.getBoundingBox();
}
}
}Kotlin+KTX
val resultText = result.text
for (block in result.textBlocks) {
val blockText = block.text
val blockConfidence = block.confidence
val blockLanguages = block.recognizedLanguages
val blockCornerPoints = block.cornerPoints
val blockFrame = block.boundingBox
for (line in block.lines) {
val lineText = line.text
val lineConfidence = line.confidence
val lineLanguages = line.recognizedLanguages
val lineCornerPoints = line.cornerPoints
val lineFrame = line.boundingBox
for (element in line.elements) {
val elementText = element.text
val elementConfidence = element.confidence
val elementLanguages = element.recognizedLanguages
val elementCornerPoints = element.cornerPoints
val elementFrame = element.boundingBox
}
}
}रीयल-टाइम प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए टिप्स
यदि आप रीयल-टाइम एप्लिकेशन में टेक्स्ट को पहचानने के लिए ऑन-डिवाइस मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं, तो सर्वोत्तम फ्रैमरेट प्राप्त करने के लिए इन दिशानिर्देशों का पालन करें:
- पाठ पहचानकर्ता को थ्रॉटल कॉल। यदि पाठ पहचानकर्ता के चलने के दौरान कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें।
- यदि आप इनपुट छवि पर ग्राफिक्स को ओवरले करने के लिए टेक्स्ट पहचानकर्ता के आउटपुट का उपयोग कर रहे हैं, तो पहले एमएल किट से परिणाम प्राप्त करें, फिर एक ही चरण में छवि और ओवरले प्रस्तुत करें। ऐसा करने से, आप प्रत्येक इनपुट फ्रेम के लिए केवल एक बार प्रदर्शन सतह पर प्रस्तुत करते हैं।
यदि आप Camera2 API का उपयोग करते हैं, तो
ImageFormat.YUV_420_888स्वरूप में छवियों को कैप्चर करें।यदि आप पुराने कैमरा API का उपयोग करते हैं, तो
ImageFormat.NV21प्रारूप में छवियों को कैप्चर करें।- कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों को कैप्चर करने पर विचार करें। हालांकि, इस एपीआई की छवि आयाम आवश्यकताओं को भी ध्यान में रखें।
अगले कदम
- क्लाउड एपीआई का उपयोग करने वाले ऐप के उत्पादन के लिए तैनात करने से पहले, आपको अनधिकृत एपीआई एक्सेस के प्रभाव को रोकने और कम करने के लिए कुछ अतिरिक्त कदम उठाने चाहिए।
दस्तावेज़ों की छवियों में पाठ को पहचानें
किसी दस्तावेज़ के टेक्स्ट को पहचानने के लिए, नीचे बताए अनुसार क्लाउड-आधारित दस्तावेज़ टेक्स्ट पहचानकर्ता को कॉन्फ़िगर और चलाएं।
दस्तावेज़ टेक्स्ट रिकग्निशन एपीआई, नीचे वर्णित है, एक इंटरफ़ेस प्रदान करता है जिसका उद्देश्य दस्तावेज़ों की छवियों के साथ काम करने के लिए अधिक सुविधाजनक होना है। हालाँकि, यदि आप FirebaseVisionTextRecognizer API द्वारा प्रदान किया गया इंटरफ़ेस पसंद करते हैं, तो आप इसके बजाय घने टेक्स्ट मॉडल का उपयोग करने के लिए क्लाउड टेक्स्ट पहचानकर्ता को कॉन्फ़िगर करके दस्तावेज़ों को स्कैन करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।
दस्तावेज़ पाठ पहचान API का उपयोग करने के लिए:
1. पाठ पहचानकर्ता चलाएँ
किसी छवि में पाठ को पहचानने के लिए, किसीBitmap , media.Image , ByteBuffer , बाइट सरणी, या डिवाइस पर किसी फ़ाइल से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं। फिर, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट को FirebaseVisionDocumentTextRecognizer की processImage विधि में पास करें।अपनी छवि से एक
FirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाएं।media.Imageऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय,media.Imageऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()पर पास करें।यदि आप कैमराएक्स लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं, तो
OnImageCapturedListenerऔरImageAnalysis.Analyzerवर्ग आपके लिए रोटेशन मान की गणना करते हैं, इसलिए आपकोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()को कॉल करने से पहले रोटेशन को एमएल किट केROTATION_स्थिरांक में से एक में बदलने की आवश्यकता है:Java
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) { switch (degrees) { case 0: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; case 90: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; case 180: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; case 270: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; default: throw new IllegalArgumentException( "Rotation must be 0, 90, 180, or 270."); } } @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) { if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) { return; } Image mediaImage = imageProxy.getImage(); int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees); FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } }Kotlin+KTX
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer { private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) { 0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.") } override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) { val mediaImage = imageProxy?.image val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees) if (mediaImage != null) { val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation) // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }यदि आप एक कैमरा लाइब्रेरी का उपयोग नहीं करते हैं जो आपको छवि का रोटेशन देता है, तो आप डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में कैमरा सेंसर के उन्मुखीकरण से इसकी गणना कर सकते हैं:
Java
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray(); static { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180); } /** * 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, Context context) 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); // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE); int sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION); rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360; // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. int result; switch (rotationCompensation) { case 0: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; break; case 90: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; break; case 180: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; break; case 270: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; break; default: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation); } return result; }Kotlin+KTX
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray() init { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180) } /** * 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, context: Context): 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) // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager val sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!! rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360 // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. val result: Int when (rotationCompensation) { 0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> { result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation") } } return result }फिर,
media.Imageऑब्जेक्ट और रोटेशन मान कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()पर पास करें:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- फ़ाइल URI से
FirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप संदर्भ पास करें और URI कोFirebaseVisionImage.fromFilePath()पर फ़ाइल करें। यह तब उपयोगी होता है जब आपACTION_GET_CONTENTआशय का उपयोग उपयोगकर्ता को उनके गैलरी ऐप से एक छवि का चयन करने के लिए प्रेरित करने के लिए करते हैं।Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }Kotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() } -
ByteBufferया बाइट सरणी सेFirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए, पहलेmedia.Imageके लिए ऊपर वर्णित छवि रोटेशन की गणना करें। छवि इनपुट।फिर, एक
FirebaseVisionImageMetadataऑब्जेक्ट बनाएं जिसमें छवि की ऊंचाई, चौड़ाई, रंग एन्कोडिंग प्रारूप और रोटेशन शामिल हो:Java
FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build();Kotlin+KTX
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()FirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए बफ़र या सरणी और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का उपयोग करें:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
-
Bitmapऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImageऑब्जेक्ट बनाने के लिए:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmapऑब्जेक्ट द्वारा दर्शाया गया चित्र सीधा होना चाहिए, बिना किसी अतिरिक्त घुमाव की आवश्यकता के।
FirebaseVisionDocumentTextRecognizerका एक उदाहरण प्राप्त करें:Java
FirebaseVisionDocumentTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance() .getCloudDocumentTextRecognizer();// Or, to provide language hints to assist with language detection: // See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages FirebaseVisionCloudDocumentRecognizerOptions options = new FirebaseVisionCloudDocumentRecognizerOptions.Builder() .setLanguageHints(Arrays.asList("en", "hi")) .build(); FirebaseVisionDocumentTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance() .getCloudDocumentTextRecognizer(options);Kotlin+KTX
val detector = FirebaseVision.getInstance() .cloudDocumentTextRecognizer// Or, to provide language hints to assist with language detection: // See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages val options = FirebaseVisionCloudDocumentRecognizerOptions.Builder() .setLanguageHints(listOf("en", "hi")) .build() val detector = FirebaseVision.getInstance() .getCloudDocumentTextRecognizer(options)अंत में, इमेज को
processImageमेथड में पास करें:Java
detector.processImage(myImage) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<FirebaseVisionDocumentText>() { @Override public void onSuccess(FirebaseVisionDocumentText result) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener(new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });Kotlin+KTX
detector.processImage(myImage) .addOnSuccessListener { firebaseVisionDocumentText -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
2. मान्यता प्राप्त टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालें
यदि टेक्स्ट रिकग्निशन ऑपरेशन सफल होता है, तो यह एक FirebaseVisionDocumentText ऑब्जेक्ट लौटाएगा। एक FirebaseVisionDocumentText ऑब्जेक्ट में छवि में पहचाना गया पूरा टेक्स्ट और वस्तुओं का एक पदानुक्रम होता है जो मान्यता प्राप्त दस्तावेज़ की संरचना को दर्शाता है:
-
FirebaseVisionDocumentText.Block -
FirebaseVisionDocumentText.Paragraph -
FirebaseVisionDocumentText.Word -
FirebaseVisionDocumentText.Symbol
प्रत्येक Block , Paragraph , Word और Symbol ऑब्जेक्ट के लिए, आप क्षेत्र में मान्यता प्राप्त टेक्स्ट और क्षेत्र के बाउंडिंग कोऑर्डिनेट प्राप्त कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए:
Java
String resultText = result.getText();
for (FirebaseVisionDocumentText.Block block: result.getBlocks()) {
String blockText = block.getText();
Float blockConfidence = block.getConfidence();
List<RecognizedLanguage> blockRecognizedLanguages = block.getRecognizedLanguages();
Rect blockFrame = block.getBoundingBox();
for (FirebaseVisionDocumentText.Paragraph paragraph: block.getParagraphs()) {
String paragraphText = paragraph.getText();
Float paragraphConfidence = paragraph.getConfidence();
List<RecognizedLanguage> paragraphRecognizedLanguages = paragraph.getRecognizedLanguages();
Rect paragraphFrame = paragraph.getBoundingBox();
for (FirebaseVisionDocumentText.Word word: paragraph.getWords()) {
String wordText = word.getText();
Float wordConfidence = word.getConfidence();
List<RecognizedLanguage> wordRecognizedLanguages = word.getRecognizedLanguages();
Rect wordFrame = word.getBoundingBox();
for (FirebaseVisionDocumentText.Symbol symbol: word.getSymbols()) {
String symbolText = symbol.getText();
Float symbolConfidence = symbol.getConfidence();
List<RecognizedLanguage> symbolRecognizedLanguages = symbol.getRecognizedLanguages();
Rect symbolFrame = symbol.getBoundingBox();
}
}
}
}Kotlin+KTX
val resultText = result.text
for (block in result.blocks) {
val blockText = block.text
val blockConfidence = block.confidence
val blockRecognizedLanguages = block.recognizedLanguages
val blockFrame = block.boundingBox
for (paragraph in block.paragraphs) {
val paragraphText = paragraph.text
val paragraphConfidence = paragraph.confidence
val paragraphRecognizedLanguages = paragraph.recognizedLanguages
val paragraphFrame = paragraph.boundingBox
for (word in paragraph.words) {
val wordText = word.text
val wordConfidence = word.confidence
val wordRecognizedLanguages = word.recognizedLanguages
val wordFrame = word.boundingBox
for (symbol in word.symbols) {
val symbolText = symbol.text
val symbolConfidence = symbol.confidence
val symbolRecognizedLanguages = symbol.recognizedLanguages
val symbolFrame = symbol.boundingBox
}
}
}
}अगले कदम
- क्लाउड एपीआई का उपयोग करने वाले ऐप के उत्पादन के लिए तैनात करने से पहले, आपको अनधिकृत एपीआई एक्सेस के प्रभाव को रोकने और कम करने के लिए कुछ अतिरिक्त कदम उठाने चाहिए।