Firebase ML का इस्तेमाल करके, इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान की जा सकती है. Firebase ML में एक ऐसा एपीआई है जो इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए काम करता है. जैसे, स्ट्रीट साइन का टेक्स्ट और दस्तावेज़ों के टेक्स्ट की पहचान करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया एपीआई.
शुरू करने से पहले
- अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ें.
-
अपने मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) की Gradle फ़ाइल
(आम तौर पर
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
या<project>/<app-module>/build.gradle
), Android के लिए Firebase ML Vision लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें. लाइब्रेरी वर्शन को कंट्रोल करने के लिए, Firebase Android BoM का इस्तेमाल करने का सुझाव दिया जाता है.dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.1.1")) // Add the dependency for the Firebase ML Vision library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision' }
Firebase Android BoM का इस्तेमाल करने पर, आपका ऐप्लिकेशन हमेशा Firebase की Android लाइब्रेरी के साथ काम करने वाले वर्शन का इस्तेमाल करेगा.
(अन्य) BoM का इस्तेमाल किए बिना Firebase लाइब्रेरी डिपेंडेंसी जोड़ें
अगर आपको Firebase BoM का इस्तेमाल नहीं करना है, तो आपको हर Firebase लाइब्रेरी के वर्शन को उसकी डिपेंडेंसी लाइन में बताना होगा.
ध्यान दें कि अगर आपके ऐप्लिकेशन में एक से ज़्यादा Firebase लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो हमारा सुझाव है कि लाइब्रेरी वर्शन मैनेज करने के लिए, BoM का इस्तेमाल करें. इससे यह पक्का होता है कि आपके ऐप्लिकेशन के सभी वर्शन, ऐप्लिकेशन के साथ काम करें.
dependencies { // Add the dependency for the Firebase ML Vision library // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.1.0' }
-
अगर आपने अपने प्रोजेक्ट के लिए, पहले से क्लाउड-आधारित एपीआई चालू नहीं किए हैं, तो अभी ऐसा करें:
- Firebase कंसोल में, Firebase ML एपीआई पेज खोलें.
-
अगर आपने पहले से ही ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान में अपना प्रोजेक्ट अपग्रेड नहीं किया है, तो अपग्रेड करें पर क्लिक करें. (आपको अपग्रेड करने के लिए सिर्फ़ तब कहा जाएगा, जब आपका प्रोजेक्ट ब्लेज़ प्लान पर न हो.)
सिर्फ़ ब्लेज़ लेवल के प्रोजेक्ट में ही क्लाउड-आधारित एपीआई इस्तेमाल किए जा सकते हैं.
- अगर क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से चालू नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित एपीआई चालू करें पर क्लिक करें.
अब आप इमेज में मौजूद टेक्स्ट को पहचानने के लिए तैयार हैं.
इनपुट इमेज के लिए दिशा-निर्देश
-
Firebase ML टेक्स्ट को सही तरीके से पहचान सके, इसके लिए इनपुट इमेज में ऐसा टेक्स्ट होना चाहिए जिसे ज़रूरत के मुताबिक पिक्सल डेटा से दिखाया गया हो. आम तौर पर, लैटिन टेक्स्ट के लिए, हर वर्ण कम से कम 16x16 पिक्सल का होना चाहिए. चाइनीज़, जैपनीज़, और कोरियन टेक्स्ट के लिए, हर वर्ण 24x24 पिक्सल का होना चाहिए. आम तौर पर, सभी भाषाओं के लिए, वर्णों को 24x24 पिक्सल से ज़्यादा सटीक होने का कोई फ़ायदा नहीं होता.
उदाहरण के लिए, 640x480 पिक्सल की इमेज का इस्तेमाल करके, बिज़नेस कार्ड को स्कैन किया जा सकता है. यह कार्ड इमेज की पूरी चौड़ाई को दिखाता है. लेटर साइज़ के पेपर पर प्रिंट किए गए दस्तावेज़ को स्कैन करने के लिए, 720x1280 पिक्सल की इमेज की ज़रूरत पड़ सकती है.
-
खराब इमेज फ़ोकस की वजह से, टेक्स्ट की पहचान करने की सटीक सुविधा पर असर पड़ सकता है. अगर आपको सही नतीजे नहीं मिल रहे हैं, तो उपयोगकर्ता से इमेज को दोबारा कैप्चर करने के लिए कहें.
इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करें
किसी इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर को नीचे बताए गए तरीके से चलाएं.
1. टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर चलाएं
किसी इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए,Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, बाइट कलेक्शन या डिवाइस पर मौजूद किसी फ़ाइल से FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट को
FirebaseVisionTextRecognizer
के processImage
तरीके से पास करें.
अपनी इमेज से कोई
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं.-
किसी
media.Image
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय,media.Image
ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
पर पास करें.अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो
OnImageCapturedListener
औरImageAnalysis.Analyzer
क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं, इसलिएFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
को कॉल करने से पहले, आपको सिर्फ़ Firebase ML केROTATION_
कॉन्स्टेंट में से किसी एक में रोटेशन को बदलना होगा: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 Vision API // ... } } }
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 Vision API // ... } }
अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जिससे इमेज को घुमाया जाता है, तो डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:
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 }
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; }
इसके बाद,
media.Image
ऑब्जेक्ट और रोटेशन वैल्यू कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
पर पास करें:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- फ़ाइल यूआरआई से
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई कोFirebaseVisionImage.fromFilePath()
पर पास करें. यह तब काम आता है, जबACTION_GET_CONTENT
इंटेंट का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता से उसके गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने का अनुरोध किया जाता है.Kotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
ByteBuffer
या बाइट कलेक्शन सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले इमेज के रोटेशन को कैलकुलेट करें, जैसा किmedia.Image
इनपुट के लिए ऊपर बताया गया है.इसके बाद, एक
FirebaseVisionImageMetadata
ऑब्जेक्ट बनाएं जिसमें इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग का फ़ॉर्मैट, और रोटेशन शामिल हो: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()
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();
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, बफ़र या अरे और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करें:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
- किसी
Bitmap
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
ऑब्जेक्ट से दिखाई गई इमेज, पूरी तरह से सीधी होनी चाहिए. साथ ही, उसे घुमाने की ज़रूरत नहीं होनी चाहिए.
-
FirebaseVisionTextRecognizer
का एक इंस्टेंस पाएं.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()
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();
आखिर में, इमेज को
processImage
तरीके से पास करें:Kotlin+KTX
val result = detector.processImage(image) .addOnSuccessListener { firebaseVisionText -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
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 // ... } });
2. पहचाने गए टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालें
अगर टेक्स्ट की पहचान करने की कार्रवाई पूरी हो जाती है, तोFirebaseVisionText
ऑब्जेक्ट को पास करने वाले को भेज दिया जाएगा. FirebaseVisionText
ऑब्जेक्ट में, इमेज में दिया गया पूरा टेक्स्ट और शून्य या उससे ज़्यादा TextBlock
ऑब्जेक्ट मौजूद होते हैं.
हर TextBlock
, टेक्स्ट का एक आयताकार ब्लॉक दिखाता है, जिसमें शून्य या
इससे ज़्यादा Line
ऑब्जेक्ट होते हैं. हर Line
ऑब्जेक्ट में शून्य या उससे ज़्यादा Element
ऑब्जेक्ट होते हैं, जो शब्दों और शब्द जैसी इकाइयों (तारीख, संख्या वगैरह) को दिखाते हैं.
हर TextBlock
, Line
, और Element
ऑब्जेक्ट के लिए, आपको क्षेत्र में टेक्स्ट की पहचान और उस इलाके की सीमा को तय करने वाले निर्देशांक मिल सकते हैं.
उदाहरण के लिए:
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 } } }
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(); } } }
अगले चरण
- Cloud API का इस्तेमाल करने वाले किसी ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में लगाने से पहले, आपको बिना अनुमति के एपीआई ऐक्सेस करने की सुविधा को रोकने और उसे कम करने के लिए कुछ और कदम उठाने होंगे.
दस्तावेज़ों की इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करना
किसी दस्तावेज़ के टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, दस्तावेज़ के टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर को कॉन्फ़िगर करें और चलाएं. इसका तरीका नीचे बताया गया है.
दस्तावेज़ में मौजूद टेक्स्ट पहचानने वाला एपीआई, जिसके बारे में नीचे बताया गया है. यह ऐसा इंटरफ़ेस देता है जिसे दस्तावेज़ों की इमेज के साथ काम करना ज़्यादा आसान बनाया गया है. हालांकि,
अगर आपको FirebaseVisionTextRecognizer
एपीआई से मिला इंटरफ़ेस पसंद है, तो
दस्तावेज़ स्कैन करने के लिए इसका इस्तेमाल किया जा सकता है.
इसके लिए, क्लाउड टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर को
घने हुए टेक्स्ट मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए कॉन्फ़िगर करें.
दस्तावेज़ टेक्स्ट पहचानने वाला एपीआई इस्तेमाल करने के लिए:
1. टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर चलाएं
किसी इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए,Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, बाइट कलेक्शन या डिवाइस पर मौजूद किसी फ़ाइल से FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं.
इसके बाद, FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट को
FirebaseVisionDocumentTextRecognizer
के processImage
तरीके से पास करें.
अपनी इमेज से कोई
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं.-
किसी
media.Image
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय,media.Image
ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
पर पास करें.अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो
OnImageCapturedListener
औरImageAnalysis.Analyzer
क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं, इसलिएFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
को कॉल करने से पहले, आपको सिर्फ़ Firebase ML केROTATION_
कॉन्स्टेंट में से किसी एक में रोटेशन को बदलना होगा: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 Vision API // ... } } }
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 Vision API // ... } }
अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जिससे इमेज को घुमाया जाता है, तो डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:
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 }
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; }
इसके बाद,
media.Image
ऑब्जेक्ट और रोटेशन वैल्यू कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
पर पास करें:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- फ़ाइल यूआरआई से
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई कोFirebaseVisionImage.fromFilePath()
पर पास करें. यह तब काम आता है, जबACTION_GET_CONTENT
इंटेंट का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता से उसके गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने का अनुरोध किया जाता है.Kotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
ByteBuffer
या बाइट कलेक्शन सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले इमेज के रोटेशन को कैलकुलेट करें, जैसा किmedia.Image
इनपुट के लिए ऊपर बताया गया है.इसके बाद, एक
FirebaseVisionImageMetadata
ऑब्जेक्ट बनाएं जिसमें इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग का फ़ॉर्मैट, और रोटेशन शामिल हो: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()
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();
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, बफ़र या अरे और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करें:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
- किसी
Bitmap
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
ऑब्जेक्ट से दिखाई गई इमेज, पूरी तरह से सीधी होनी चाहिए. साथ ही, उसे घुमाने की ज़रूरत नहीं होनी चाहिए.
-
FirebaseVisionDocumentTextRecognizer
का इंस्टेंस पाएं: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)
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);
आखिर में, इमेज को
processImage
तरीके से पास करें:Kotlin+KTX
detector.processImage(myImage) .addOnSuccessListener { firebaseVisionDocumentText -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
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 // ... } });
2. पहचाने गए टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालें
अगर टेक्स्ट पहचानने वाली कार्रवाई पूरी हो जाती है, तो यह FirebaseVisionDocumentText
ऑब्जेक्ट दिखाएगा. FirebaseVisionDocumentText
ऑब्जेक्ट में, इमेज में दिया गया पूरा टेक्स्ट और उन ऑब्जेक्ट का क्रम होता है जो मान्य दस्तावेज़ का स्ट्रक्चर दिखाते हैं:
FirebaseVisionDocumentText.Block
FirebaseVisionDocumentText.Paragraph
FirebaseVisionDocumentText.Word
FirebaseVisionDocumentText.Symbol
हर Block
, Paragraph
, Word
, और Symbol
ऑब्जेक्ट के लिए, आपको क्षेत्र और सीमा वाले निर्देशांकों में टेक्स्ट की पहचान मिल सकती है.
उदाहरण के लिए:
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 } } } }
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(); } } } }
अगले चरण
- Cloud API का इस्तेमाल करने वाले किसी ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में लगाने से पहले, आपको बिना अनुमति के एपीआई ऐक्सेस करने की सुविधा को रोकने और उसे कम करने के लिए कुछ और कदम उठाने होंगे.