Catch up on everything announced at Firebase Summit, and learn how Firebase can help you accelerate app development and run your app with confidence. Learn More

تشخیص متن در تصاویر با ML Kit در اندروید

با مجموعه‌ها، منظم بمانید ذخیره و دسته‌بندی محتوا براساس اولویت‌های شما.

برای تشخیص متن در تصاویر می توانید از کیت ML استفاده کنید. ML Kit هم یک API همه منظوره مناسب برای تشخیص متن در تصاویر مانند متن تابلوهای خیابان دارد و هم یک API بهینه شده برای تشخیص متن اسناد. API همه منظوره دارای مدل های روی دستگاه و مبتنی بر ابر است. تشخیص متن سند فقط به عنوان یک مدل مبتنی بر ابر در دسترس است. برای مقایسه مدل‌های ابر و روی دستگاه، نمای کلی را ببینید.

قبل از اینکه شروع کنی

  1. اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، Firebase را به پروژه Android خود اضافه کنید .
  2. وابستگی های کتابخانه های اندروید ML Kit را به فایل Gradle ماژول (سطح برنامه) خود اضافه کنید (معمولا app/build.gradle ):
    apply plugin: 'com.android.application'
    apply plugin: 'com.google.gms.google-services'
    
    dependencies {
      // ...
    
      implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3'
    }
    
  3. اختیاری اما توصیه می‌شود: اگر از API روی دستگاه استفاده می‌کنید، برنامه خود را طوری پیکربندی کنید که پس از نصب برنامه از فروشگاه Play، مدل ML را به‌طور خودکار در دستگاه دانلود کند.

    برای انجام این کار، اعلان زیر را به فایل AndroidManifest.xml برنامه خود اضافه کنید:

    <application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="ocr" />
      <!-- To use multiple models: android:value="ocr,model2,model3" -->
    </application>
    
    اگر دانلودهای مدل زمان نصب را فعال نکنید، اولین باری که آشکارساز روی دستگاه را اجرا می کنید، مدل دانلود می شود. درخواست‌هایی که قبل از تکمیل دانلود ارائه می‌کنید، نتیجه‌ای ندارند.
  4. اگر می‌خواهید از مدل مبتنی بر Cloud استفاده کنید و قبلاً APIهای مبتنی بر ابر را برای پروژه خود فعال نکرده‌اید، اکنون این کار را انجام دهید:

    1. صفحه ML Kit APIs کنسول Firebase را باز کنید.
    2. اگر قبلاً پروژه خود را به طرح قیمت گذاری Blaze ارتقا نداده اید، برای انجام این کار، روی ارتقا کلیک کنید. (فقط اگر پروژه شما در طرح Blaze نباشد، از شما خواسته می شود که ارتقا دهید.)

      فقط پروژه های سطح Blaze می توانند از API های مبتنی بر ابر استفاده کنند.

    3. اگر APIهای مبتنی بر Cloud قبلاً فعال نشده‌اند، روی Enable Cloud-based APIs کلیک کنید.

    اگر می خواهید فقط از مدل روی دستگاه استفاده کنید، می توانید از این مرحله صرف نظر کنید.

اکنون شما آماده شروع به تشخیص متن در تصاویر هستید.

دستورالعمل های تصویر ورودی

  • برای اینکه کیت ML بتواند متن را به طور دقیق تشخیص دهد، تصاویر ورودی باید حاوی متنی باشند که با داده پیکسلی کافی نشان داده شود. در حالت ایده آل، برای متن لاتین، هر کاراکتر باید حداقل 16x16 پیکسل باشد. برای متن چینی، ژاپنی و کره ای (فقط توسط API های مبتنی بر ابر پشتیبانی می شود)، هر نویسه باید ۲۴×۲۴ پیکسل باشد. برای همه زبان ها، معمولاً هیچ مزیتی برای دقت بزرگتر از 24x24 پیکسل وجود ندارد.

    بنابراین، برای مثال، یک تصویر 640x480 ممکن است برای اسکن کارت ویزیتی که تمام عرض تصویر را اشغال می کند، به خوبی کار کند. برای اسکن یک سند چاپ شده روی کاغذ با اندازه حرف، ممکن است به یک تصویر 720x1280 پیکسل نیاز باشد.

  • فوکوس ضعیف تصویر می تواند به دقت تشخیص متن آسیب برساند. اگر نتایج قابل قبولی دریافت نکردید، از کاربر بخواهید که تصویر را دوباره بگیرد.

  • اگر متن را در یک برنامه بلادرنگ تشخیص می دهید، ممکن است بخواهید ابعاد کلی تصاویر ورودی را نیز در نظر بگیرید. تصاویر کوچک‌تر را می‌توان سریع‌تر پردازش کرد، بنابراین برای کاهش تأخیر، تصاویر را با وضوح پایین‌تر ثبت کنید (با در نظر گرفتن الزامات دقت بالا) و اطمینان حاصل کنید که متن تا حد امکان تصویر را اشغال می‌کند. همچنین به نکاتی برای بهبود عملکرد در زمان واقعی مراجعه کنید.


تشخیص متن در تصاویر

برای تشخیص متن در یک تصویر با استفاده از یک مدل روی دستگاه یا مبتنی بر ابر، شناسایی متن را همانطور که در زیر توضیح داده شده است اجرا کنید.

1. شناسه متن را اجرا کنید

برای تشخیص متن در یک تصویر، یک شی FirebaseVisionImage از Bitmap ، media.Image ، ByteBuffer ، آرایه بایت یا یک فایل روی دستگاه ایجاد کنید. سپس، شی FirebaseVisionImage را به متد processImage FirebaseVisionTextRecognizer ارسال کنید.

  1. یک شی FirebaseVisionImage از تصویر خود ایجاد کنید.

    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی media.Image ، مانند هنگام گرفتن تصویر از دوربین دستگاه، شی media.Image .Image و چرخش تصویر را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() منتقل کنید.

      اگر از کتابخانه CameraX ، OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer استفاده می‌کنید، مقدار چرخش را برای شما محاسبه می‌کنند، بنابراین فقط باید قبل از فراخوانی FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ، چرخش را به یکی از ثابت‌های ROTATION_ ML Kit تبدیل کنید:

      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
                  // ...
              }
          }
      }
      

      اگر از کتابخانه دوربینی که چرخش تصویر را به شما می دهد استفاده نمی کنید، می توانید آن را از روی چرخش دستگاه و جهت سنسور دوربین در دستگاه محاسبه کنید:

      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
      }

      سپس، شی media.Image و مقدار چرخش را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ارسال کنید:

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از URI فایل، زمینه برنامه و فایل URI را به FirebaseVisionImage.fromFilePath() ارسال کنید. این زمانی مفید است که از یک هدف ACTION_GET_CONTENT استفاده می کنید تا از کاربر بخواهید تصویری را از برنامه گالری خود انتخاب کند.

      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()
      }
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک ByteBuffer یا یک آرایه بایت، ابتدا چرخش تصویر را همانطور که در بالا برای ورودی media.Image توضیح داده شد محاسبه کنید.

      سپس، یک شی FirebaseVisionImageMetadata ایجاد کنید که شامل ارتفاع، عرض، فرمت کدگذاری رنگ و چرخش تصویر باشد:

      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()

      برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از بافر یا آرایه و شیء فراداده استفاده کنید:

      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)
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی Bitmap :

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      تصویر نمایش داده شده توسط شی Bitmap باید عمودی باشد، بدون نیاز به چرخش اضافی.

  2. یک نمونه از FirebaseVisionTextRecognizer دریافت کنید.

    برای استفاده از مدل روی دستگاه:

    Java

    FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
            .getOnDeviceTextRecognizer();

    Kotlin+KTX

    val detector = FirebaseVision.getInstance()
            .onDeviceTextRecognizer

    برای استفاده از مدل مبتنی بر ابر:

    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()
    
  3. در نهایت تصویر را به متد processImage :

    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. متن را از بلوک های متن شناخته شده استخراج کنید

اگر عملیات تشخیص متن موفقیت آمیز باشد، یک شی FirebaseVisionText به شنونده موفقیت آمیز ارسال می شود. یک شی FirebaseVisionText حاوی متن کامل شناسایی شده در تصویر و صفر یا چند شی TextBlock است.

هر TextBlock یک بلوک مستطیل شکل از متن را نشان می دهد که شامل صفر یا چند شی Line است. هر شی Line حاوی صفر یا چند شی Element است که بیانگر کلمات و موجودات کلمه مانند (تاریخ، اعداد و غیره) است.

برای هر شیء TextBlock ، Line و Element ، می توانید متن را در ناحیه و مختصات مرزی منطقه تشخیص دهید.

مثلا:

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
        }
    }
}

نکاتی برای بهبود عملکرد در زمان واقعی

اگر می‌خواهید از مدل روی دستگاه برای تشخیص متن در یک برنامه بلادرنگ استفاده کنید، این دستورالعمل‌ها را برای دستیابی به بهترین نرخ فریم دنبال کنید:

  • دریچه گاز با شناسه متن تماس می گیرد. اگر یک قاب ویدیویی جدید در حالی که تشخیص دهنده متن در حال اجرا است در دسترس قرار گرفت، قاب را رها کنید.
  • اگر از خروجی تشخیص‌دهنده متن برای همپوشانی گرافیک روی تصویر ورودی استفاده می‌کنید، ابتدا نتیجه را از ML Kit دریافت کنید، سپس تصویر را رندر کنید و در یک مرحله همپوشانی کنید. با انجام این کار، برای هر فریم ورودی فقط یک بار به سطح نمایشگر رندر می دهید.
  • اگر از Camera2 API استفاده می کنید، تصاویر را با فرمت ImageFormat.YUV_420_888 بگیرید.

    اگر از دوربین قدیمی‌تر API استفاده می‌کنید، تصاویر را با فرمت ImageFormat.NV21 بگیرید.

  • گرفتن تصاویر با وضوح کمتر را در نظر بگیرید. با این حال، الزامات ابعاد تصویر این API را نیز در نظر داشته باشید.

مراحل بعدی


تشخیص متن در تصاویر اسناد

برای تشخیص متن یک سند، شناسه متن سند مبتنی بر ابر را پیکربندی و اجرا کنید که در زیر توضیح داده شده است.

API تشخیص متن سند، که در زیر توضیح داده شده است، رابطی را ارائه می دهد که برای کار با تصاویر اسناد راحت تر است. با این حال، اگر رابط ارائه شده توسط FirebaseVisionTextRecognizer API را ترجیح می دهید، می توانید به جای آن از آن برای اسکن اسناد با پیکربندی تشخیص دهنده متن ابری برای استفاده از مدل متن متراکم استفاده کنید .

برای استفاده از API تشخیص متن سند:

1. شناسه متن را اجرا کنید

برای تشخیص متن در یک تصویر، یک شی FirebaseVisionImage از Bitmap ، media.Image ، ByteBuffer ، آرایه بایت یا یک فایل روی دستگاه ایجاد کنید. سپس، شی FirebaseVisionImage را به متد processImage FirebaseVisionDocumentTextRecognizer ارسال کنید.

  1. یک شی FirebaseVisionImage از تصویر خود ایجاد کنید.

    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی media.Image ، مانند هنگام گرفتن تصویر از دوربین دستگاه، شی media.Image .Image و چرخش تصویر را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() منتقل کنید.

      اگر از کتابخانه CameraX ، OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer استفاده می‌کنید، مقدار چرخش را برای شما محاسبه می‌کنند، بنابراین فقط باید قبل از فراخوانی FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ، چرخش را به یکی از ثابت‌های ROTATION_ ML Kit تبدیل کنید:

      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
                  // ...
              }
          }
      }
      

      اگر از کتابخانه دوربینی که چرخش تصویر را به شما می دهد استفاده نمی کنید، می توانید آن را از روی چرخش دستگاه و جهت سنسور دوربین در دستگاه محاسبه کنید:

      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
      }

      سپس، شی media.Image و مقدار چرخش را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ارسال کنید:

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از URI فایل، زمینه برنامه و فایل URI را به FirebaseVisionImage.fromFilePath() ارسال کنید. این زمانی مفید است که از یک هدف ACTION_GET_CONTENT استفاده می کنید تا از کاربر بخواهید تصویری را از برنامه گالری خود انتخاب کند.

      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()
      }
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک ByteBuffer یا یک آرایه بایت، ابتدا چرخش تصویر را همانطور که در بالا توضیح داده شد برای ورودی media.Image کنید.

      سپس، یک شی FirebaseVisionImageMetadata ایجاد کنید که شامل ارتفاع، عرض، فرمت کدگذاری رنگ و چرخش تصویر باشد:

      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()

      برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از بافر یا آرایه و شیء فراداده استفاده کنید:

      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)
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی Bitmap :

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      تصویر نمایش داده شده توسط شی Bitmap باید عمودی باشد، بدون نیاز به چرخش اضافی.

  2. یک نمونه از FirebaseVisionDocumentTextRecognizer دریافت کنید:

    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)

  3. در نهایت تصویر را به متد processImage :

    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. متن را از بلوک های متن شناخته شده استخراج کنید

اگر عملیات تشخیص متن موفقیت آمیز باشد، یک شی FirebaseVisionDocumentText را برمی گرداند. یک شی FirebaseVisionDocumentText حاوی متن کامل شناسایی شده در تصویر و سلسله مراتبی از اشیاء است که ساختار سند شناسایی شده را منعکس می کند:

برای هر شئ Block ، Paragraph ، Word و Symbol ، می توانید متن را در منطقه و مختصات مرزی منطقه تشخیص دهید.

مثلا:

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
            }
        }
    }
}

مراحل بعدی