Vous pouvez utiliser ML Kit pour reconnaître le texte dans les images. ML Kit dispose à la fois d'une API à usage général adaptée à la reconnaissance du texte dans les images, comme le texte d'un panneau de signalisation, et d'une API optimisée pour la reconnaissance du texte des documents. L'API à usage général a à la fois des modèles sur l'appareil et basés sur le cloud. La reconnaissance de texte de document est disponible uniquement en tant que modèle basé sur le cloud. Consultez la présentation pour une comparaison des modèles cloud et sur appareil.
Avant que tu commences
- Si vous ne l'avez pas déjà fait, ajoutez Firebase à votre projet Android .
- Ajoutez les dépendances des bibliothèques ML Kit Android au fichier Gradle de votre module (au niveau de l'application) (généralement
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' } - Facultatif mais recommandé : si vous utilisez l'API sur l'appareil, configurez votre application pour télécharger automatiquement le modèle ML sur l'appareil après l'installation de votre application à partir du Play Store.
Pour ce faire, ajoutez la déclaration suivante au fichier
AndroidManifest.xmlde votre application :<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES" android:value="ocr" /> <!-- To use multiple models: android:value="ocr,model2,model3" --> </application>Si vous n'activez pas les téléchargements de modèles au moment de l'installation, le modèle sera téléchargé la première fois que vous exécuterez le détecteur sur l'appareil. Les requêtes que vous effectuez avant la fin du téléchargement ne produiront aucun résultat. Si vous souhaitez utiliser le modèle basé sur le cloud et que vous n'avez pas encore activé les API basées sur le cloud pour votre projet, faites-le maintenant :
- Ouvrez la page API du kit ML de la console Firebase.
Si vous n'avez pas encore mis à niveau votre projet vers un plan tarifaire Blaze, cliquez sur Mettre à niveau pour le faire. (Vous serez invité à mettre à niveau uniquement si votre projet n'est pas sur le plan Blaze.)
Seuls les projets de niveau Blaze peuvent utiliser des API basées sur le cloud.
- Si les API basées sur le cloud ne sont pas déjà activées, cliquez sur Activer les API basées sur le cloud .
Si vous souhaitez utiliser uniquement le modèle sur appareil, vous pouvez ignorer cette étape.
Vous êtes maintenant prêt à commencer à reconnaître du texte dans des images.
Directives pour les images d'entrée
Pour que ML Kit reconnaisse avec précision le texte, les images d'entrée doivent contenir du texte représenté par suffisamment de données de pixels. Idéalement, pour le texte latin, chaque caractère doit faire au moins 16 x 16 pixels. Pour le texte chinois, japonais et coréen (uniquement pris en charge par les API basées sur le cloud), chaque caractère doit être de 24 x 24 pixels. Pour toutes les langues, il n'y a généralement aucun avantage en termes de précision pour les caractères supérieurs à 24 x 24 pixels.
Ainsi, par exemple, une image 640x480 peut bien fonctionner pour numériser une carte de visite qui occupe toute la largeur de l'image. Pour numériser un document imprimé sur du papier de format lettre, une image de 720 x 1280 pixels peut être nécessaire.
Une mauvaise mise au point de l'image peut nuire à la précision de la reconnaissance de texte. Si vous n'obtenez pas de résultats acceptables, essayez de demander à l'utilisateur de reprendre l'image.
Si vous reconnaissez du texte dans une application en temps réel, vous pouvez également prendre en compte les dimensions globales des images d'entrée. Les images plus petites peuvent être traitées plus rapidement, donc pour réduire la latence, capturez des images à des résolutions inférieures (en gardant à l'esprit les exigences de précision ci-dessus) et assurez-vous que le texte occupe le plus possible de l'image. Consultez également Conseils pour améliorer les performances en temps réel .
Reconnaître le texte dans les images
Pour reconnaître le texte d'une image à l'aide d'un modèle sur appareil ou basé sur le cloud, exécutez la reconnaissance de texte comme décrit ci-dessous.
1. Exécutez la reconnaissance de texte
Pour reconnaître du texte dans une image, créez un objetFirebaseVisionImage à partir d'un Bitmap , media.Image , ByteBuffer , tableau d'octets ou d'un fichier sur l'appareil. Ensuite, transmettez l'objet FirebaseVisionImage à la méthode processImage de FirebaseVisionTextRecognizer .Créez un objet
FirebaseVisionImageà partir de votre image.Pour créer un objet
FirebaseVisionImageà partir d'un objetmedia.Image, par exemple lors de la capture d'une image à partir de la caméra d'un appareil, transmettez l'objetmedia.Imageet la rotation de l'image àFirebaseVisionImage.fromMediaImage().Si vous utilisez la bibliothèque CameraX , les classes
OnImageCapturedListeneretImageAnalysis.Analyzercalculent la valeur de rotation pour vous, il vous suffit donc de convertir la rotation en l'une des constantesROTATION_de ML Kit avant d'appelerFirebaseVisionImage.fromMediaImage():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 // ... } } }Si vous n'utilisez pas de bibliothèque de caméra qui vous donne la rotation de l'image, vous pouvez la calculer à partir de la rotation de l'appareil et de l'orientation du capteur de la caméra dans l'appareil :
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 }Ensuite, passez l'objet
media.Imageet la valeur de rotation àFirebaseVisionImage.fromMediaImage():Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImageà partir d'un URI de fichier, transmettez le contexte d'application et l'URI de fichier àFirebaseVisionImage.fromFilePath(). Ceci est utile lorsque vous utilisez une intentionACTION_GET_CONTENTpour inviter l'utilisateur à sélectionner une image dans son application de galerie.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() } - Pour créer un objet
FirebaseVisionImageà partir d'unByteBufferou d'un tableau d'octets, calculez d'abord la rotation de l'image comme décrit ci-dessus pour l'entréemedia.Image.Ensuite, créez un objet
FirebaseVisionImageMetadatacontenant la hauteur, la largeur, le format d'encodage des couleurs et la rotation de l'image :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()Utilisez le tampon ou le tableau et l'objet de métadonnées pour créer un objet
FirebaseVisionImage: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)
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImageà partir d'un objetBitmap:L'image représentée par l'objetJava
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmapdoit être droite, sans rotation supplémentaire requise.
Obtenez une instance de
FirebaseVisionTextRecognizer.Pour utiliser le modèle sur appareil :
Java
FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance() .getOnDeviceTextRecognizer();Kotlin+KTX
val detector = FirebaseVision.getInstance() .onDeviceTextRecognizerPour utiliser le modèle basé sur le cloud :
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()Enfin, passez l'image à la méthode
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. Extraire du texte à partir de blocs de texte reconnu
Si l'opération de reconnaissance de texte réussit, un objetFirebaseVisionText sera transmis à l'écouteur de réussite. Un objet FirebaseVisionText contient le texte intégral reconnu dans l'image et zéro ou plusieurs objets TextBlock . Chaque TextBlock représente un bloc de texte rectangulaire, qui contient zéro ou plusieurs objets Line . Chaque objet Line contient zéro ou plusieurs objets Element , qui représentent des mots et des entités semblables à des mots (dates, nombres, etc.).
Pour chaque TextBlock , Line et Element , vous pouvez obtenir le texte reconnu dans la région et les coordonnées de délimitation de la région.
Par exemple:
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
}
}
}Conseils pour améliorer les performances en temps réel
Si vous souhaitez utiliser le modèle sur appareil pour reconnaître du texte dans une application en temps réel, suivez ces instructions pour obtenir les meilleures fréquences d'images :
- Limiter les appels au logiciel de reconnaissance de texte. Si une nouvelle image vidéo devient disponible alors que la reconnaissance de texte est en cours d'exécution, supprimez l'image.
- Si vous utilisez la sortie de la reconnaissance de texte pour superposer des graphiques sur l'image d'entrée, obtenez d'abord le résultat de ML Kit, puis affichez l'image et la superposition en une seule étape. Ce faisant, vous effectuez le rendu sur la surface d'affichage une seule fois pour chaque image d'entrée.
Si vous utilisez l'API Camera2, capturez des images au format
ImageFormat.YUV_420_888.Si vous utilisez l'ancienne API Camera, capturez les images au format
ImageFormat.NV21.- Envisagez de capturer des images à une résolution inférieure. Cependant, gardez également à l'esprit les exigences de dimension d'image de cette API.
Prochaines étapes
- Avant de déployer en production une application qui utilise une API Cloud, vous devez prendre des mesures supplémentaires pour empêcher et atténuer les effets d'un accès non autorisé à l'API .
Reconnaître du texte dans des images de documents
Pour reconnaître le texte d'un document, configurez et exécutez la reconnaissance de texte de document basée sur le cloud comme décrit ci-dessous.
L'API de reconnaissance de texte de document, décrite ci-dessous, fournit une interface conçue pour être plus pratique pour travailler avec des images de documents. Toutefois, si vous préférez l'interface fournie par l'API FirebaseVisionTextRecognizer , vous pouvez l'utiliser à la place pour numériser des documents en configurant le logiciel de reconnaissance de texte cloud pour utiliser le modèle de texte dense .
Pour utiliser l'API de reconnaissance de texte de document :
1. Exécutez la reconnaissance de texte
Pour reconnaître du texte dans une image, créez un objetFirebaseVisionImage à partir d'un Bitmap , media.Image , ByteBuffer , tableau d'octets ou d'un fichier sur l'appareil. Ensuite, transmettez l'objet FirebaseVisionImage à la méthode processImage de FirebaseVisionDocumentTextRecognizer .Créez un objet
FirebaseVisionImageà partir de votre image.Pour créer un objet
FirebaseVisionImageà partir d'un objetmedia.Image, par exemple lors de la capture d'une image à partir de la caméra d'un appareil, transmettez l'objetmedia.Imageet la rotation de l'image àFirebaseVisionImage.fromMediaImage().Si vous utilisez la bibliothèque CameraX , les classes
OnImageCapturedListeneretImageAnalysis.Analyzercalculent la valeur de rotation pour vous, il vous suffit donc de convertir la rotation en l'une des constantesROTATION_de ML Kit avant d'appelerFirebaseVisionImage.fromMediaImage():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 // ... } } }Si vous n'utilisez pas de bibliothèque de caméra qui vous donne la rotation de l'image, vous pouvez la calculer à partir de la rotation de l'appareil et de l'orientation du capteur de la caméra dans l'appareil :
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 }Ensuite, passez l'objet
media.Imageet la valeur de rotation àFirebaseVisionImage.fromMediaImage():Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImageà partir d'un URI de fichier, transmettez le contexte d'application et l'URI de fichier àFirebaseVisionImage.fromFilePath(). Ceci est utile lorsque vous utilisez une intentionACTION_GET_CONTENTpour inviter l'utilisateur à sélectionner une image dans son application de galerie.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() } - Pour créer un objet
FirebaseVisionImageà partir d'unByteBufferou d'un tableau d'octets, calculez d'abord la rotation de l'image comme décrit ci-dessus pour l'entréemedia.Image.Ensuite, créez un objet
FirebaseVisionImageMetadatacontenant la hauteur, la largeur, le format d'encodage des couleurs et la rotation de l'image :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()Utilisez le tampon ou le tableau et l'objet de métadonnées pour créer un objet
FirebaseVisionImage: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)
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImageà partir d'un objetBitmap:L'image représentée par l'objetJava
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmapdoit être droite, sans rotation supplémentaire requise.
Obtenez une instance de
FirebaseVisionDocumentTextRecognizer: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)Enfin, passez l'image à la méthode
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. Extraire du texte à partir de blocs de texte reconnu
Si l'opération de reconnaissance de texte réussit, elle renverra un objet FirebaseVisionDocumentText . Un objet FirebaseVisionDocumentText contient le texte intégral reconnu dans l'image et une hiérarchie d'objets qui reflètent la structure du document reconnu :
-
FirebaseVisionDocumentText.Block -
FirebaseVisionDocumentText.Paragraph -
FirebaseVisionDocumentText.Word -
FirebaseVisionDocumentText.Symbol
Pour chaque objet Block , Paragraph , Word et Symbol , vous pouvez obtenir le texte reconnu dans la région et les coordonnées de délimitation de la région.
Par exemple:
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
}
}
}
}Prochaines étapes
- Avant de déployer en production une application qui utilise une API Cloud, vous devez prendre des mesures supplémentaires pour empêcher et atténuer les effets d'un accès non autorisé à l'API .