จดจำข้อความในรูปภาพด้วย Firebase ML บน Android

คุณสามารถใช้ Firebase ML เพื่อจดจำข้อความในรูปภาพ Firebase ML มีทั้ง API วัตถุประสงค์ทั่วไปที่เหมาะสมสำหรับการจดจำข้อความในรูปภาพ เช่น ข้อความของป้ายถนน และ API ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการจดจำข้อความในเอกสาร

ก่อนที่คุณจะเริ่ม

  1. หากคุณยังไม่ได้ เพิ่ม Firebase ในโครงการ Android ของคุณ
  2. ใน ไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติคือ <project>/<app-module>/build.gradle.kts หรือ <project>/<app-module>/build.gradle ) ให้เพิ่มการพึ่งพาสำหรับ Firebase ML ห้องสมุดวิสัยทัศน์สำหรับ Android เราขอแนะนำให้ใช้ Firebase Android BoM เพื่อควบคุมเวอร์ชันไลบรารี
    dependencies {
        // Import the BoM for the Firebase platform
        implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:32.7.2"))
    
        // 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'
    }
    

    เมื่อใช้ Firebase Android BoM แอปของคุณจะใช้ไลบรารี Firebase Android เวอร์ชันที่เข้ากันได้เสมอ

    (ทางเลือก) เพิ่มการพึ่งพาไลบรารี Firebase โดยไม่ ใช้ BoM

    หากคุณเลือกที่จะไม่ใช้ Firebase BoM คุณต้องระบุเวอร์ชันไลบรารี Firebase แต่ละเวอร์ชันในบรรทัดการขึ้นต่อกัน

    โปรดทราบว่าหากคุณใช้ไลบรารี Firebase หลาย ไลบรารีในแอปของคุณ เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้ใช้ BoM ในการจัดการเวอร์ชันไลบรารี ซึ่งจะทำให้แน่ใจได้ว่าทุกเวอร์ชันจะเข้ากันได้

    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'
    }
    
    กำลังมองหาโมดูลไลบรารีเฉพาะของ Kotlin อยู่ใช่ไหม? เริ่มตั้งแต่ เดือนตุลาคม 2023 (Firebase BoM 32.5.0) ทั้งนักพัฒนา Kotlin และ Java สามารถพึ่งพาโมดูลไลบรารีหลักได้ (สำหรับรายละเอียด โปรดดู คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับโครงการริเริ่มนี้ )
  3. หากคุณยังไม่ได้เปิดใช้งาน API บนระบบคลาวด์สำหรับโปรเจ็กต์ของคุณ ให้ดำเนินการทันที:

    1. เปิด หน้า Firebase ML API ของคอนโซล Firebase
    2. หากคุณยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแผนราคา Blaze ให้คลิก อัปเกรด เพื่อดำเนินการดังกล่าว (คุณจะได้รับแจ้งให้อัปเกรดเฉพาะในกรณีที่โปรเจ็กต์ของคุณไม่ได้อยู่ในแผน Blaze)

      เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API บนระบบคลาวด์ได้

    3. หากยังไม่ได้เปิดใช้งาน API ในระบบคลาวด์ ให้คลิก เปิดใช้งาน API ในระบบคลาวด์

ตอนนี้คุณพร้อมที่จะเริ่มจดจำข้อความในรูปภาพแล้ว

แนวทางการป้อนรูปภาพ

  • เพื่อให้ Firebase ML จดจำข้อความได้อย่างถูกต้อง รูปภาพที่ป้อนจะต้องมีข้อความที่แสดงด้วยข้อมูลพิกเซลที่เพียงพอ ตามหลักการแล้ว สำหรับข้อความภาษาละติน อักขระแต่ละตัวควรมีขนาดอย่างน้อย 16x16 พิกเซล สำหรับข้อความภาษาจีน ญี่ปุ่น และเกาหลี อักขระแต่ละตัวควรมีขนาด 24x24 พิกเซล สำหรับทุกภาษา โดยทั่วไปจะไม่มีประโยชน์ด้านความแม่นยำสำหรับอักขระที่มีขนาดใหญ่กว่า 24x24 พิกเซล

    ตัวอย่างเช่น รูปภาพขนาด 640x480 อาจทำงานได้ดีในการสแกนนามบัตรที่ใช้พื้นที่เต็มความกว้างของรูปภาพ หากต้องการสแกนเอกสารที่พิมพ์บนกระดาษขนาด Letter อาจต้องใช้รูปภาพขนาด 720x1280 พิกเซล

  • การโฟกัสภาพที่ไม่ดีอาจส่งผลเสียต่อความแม่นยำในการจดจำข้อความ หากคุณไม่ได้รับผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ ให้ลองขอให้ผู้ใช้จับภาพใหม่


จดจำข้อความในภาพ

หากต้องการจดจำข้อความในรูปภาพ ให้เรียกใช้โปรแกรมจดจำข้อความตามที่อธิบายไว้ด้านล่าง

1. เรียกใช้โปรแกรมจดจำข้อความ

หากต้องการจดจำข้อความในรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก Bitmap , media.Image , ByteBuffer , อาร์เรย์ไบต์ หรือไฟล์บนอุปกรณ์ จากนั้น ส่งออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage ไปยังเมธอด processImage ของ FirebaseVisionTextRecognizer

  1. สร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากรูปภาพของคุณ

    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากออบเจ็ media.Image เช่น เมื่อถ่ายภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งอ media.Image และการหมุนของรูปภาพไปที่ FirebaseVisionImage.fromMediaImage()

      หากคุณใช้ไลบรารี CameraX คลาส OnImageCapturedListener และ ImageAnalysis.Analyzer จะคำนวณค่าการหมุนสำหรับคุณ ดังนั้นคุณเพียงแค่ต้องแปลงการหมุนเป็นค่าคงที่ ROTATION_ ของ Firebase ML ก่อนที่จะเรียกใช้ FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      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
              // ...
          }
      }
      

      หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีกล้องที่ให้การหมุนภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์:

      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;
      }

      จากนั้นส่งผ่านวัตถุ media.Image และค่าการหมุนไปที่ FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากไฟล์ URI ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ไฟล์ไปที่ FirebaseVisionImage.fromFilePath() สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อคุณใช้เจตนา ACTION_GET_CONTENT เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรีของตน

      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();
      }
    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก ByteBuffer หรืออาร์เรย์ไบต์ ขั้นแรกให้คำนวณการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุต media.Image

      จากนั้น สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImageMetadata ที่มีความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และการหมุนของรูปภาพ ดังนี้

      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();

      ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ และวัตถุข้อมูลเมตา เพื่อสร้างวัตถุ FirebaseVisionImage :

      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);
    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากออบ Bitmap ให้ทำดังนี้

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      รูปภาพที่แสดงโดยวัตถุ Bitmap จะต้องตั้งตรง โดยไม่ต้องหมุนเพิ่มเติม

  2. รับอินสแตนซ์ของ FirebaseVisionTextRecognizer

    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();
    
  3. สุดท้ายส่งภาพไปยังเมธอด processImage :

    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. แยกข้อความออกจากกลุ่มข้อความที่รู้จัก

หากการดำเนินการจดจำข้อความสำเร็จ ออบเจ็กต์ FirebaseVisionText จะถูกส่งไปยังผู้ฟังที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ FirebaseVisionText ประกอบด้วยข้อความแบบเต็มที่รู้จักในรูปภาพ และออบเจ็กต์ TextBlock เป็นศูนย์หรือมากกว่า

แต่ละ TextBlock แสดงถึงบล็อกข้อความสี่เหลี่ยมซึ่งมีวัตถุ Line ตั้งแต่ศูนย์ขึ้นไป แต่ละออบเจ็กต์ Line มีอ Element กต์องค์ประกอบตั้งแต่ศูนย์ขึ้นไป ซึ่งแสดงถึงคำและเอนทิตีที่มีลักษณะคล้ายคำ (วันที่ ตัวเลข และอื่นๆ)

สำหรับออบเจ็ TextBlock , Line และ Element แต่ละรายการ คุณสามารถรับข้อความที่รับรู้ในภูมิภาคและพิกัดขอบเขตของภูมิภาคได้

ตัวอย่างเช่น:

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();
        }
    }
}

ขั้นตอนถัดไป


จดจำข้อความในรูปของเอกสาร

หากต้องการจดจำข้อความของเอกสาร ให้กำหนดค่าและเรียกใช้ตัวจดจำข้อความในเอกสารตามที่อธิบายไว้ด้านล่าง

API การรู้จำข้อความในเอกสารที่อธิบายไว้ด้านล่าง มอบอินเทอร์เฟซที่มีจุดประสงค์เพื่อให้สะดวกยิ่งขึ้นสำหรับการทำงานกับรูปภาพของเอกสาร อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการอินเทอร์เฟซที่ FirebaseVisionTextRecognizer API ให้มา คุณสามารถใช้อินเทอร์เฟซดังกล่าวเพื่อสแกนเอกสารแทนโดยการกำหนดค่าตัวจดจำข้อความบนคลาวด์เพื่อ ใช้โมเดลข้อความหนาแน่น

หากต้องการใช้ API การจดจำข้อความในเอกสาร:

1. เรียกใช้โปรแกรมจดจำข้อความ

หากต้องการจดจำข้อความในรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก Bitmap , media.Image , ByteBuffer , อาร์เรย์ไบต์ หรือไฟล์บนอุปกรณ์ จากนั้น ส่งออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage ไปยังเมธอด processImage ของ FirebaseVisionDocumentTextRecognizer

  1. สร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากรูปภาพของคุณ

    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากออบเจ็ media.Image เช่น เมื่อถ่ายภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งอ media.Image และการหมุนของรูปภาพไปที่ FirebaseVisionImage.fromMediaImage()

      หากคุณใช้ไลบรารี CameraX คลาส OnImageCapturedListener และ ImageAnalysis.Analyzer จะคำนวณค่าการหมุนสำหรับคุณ ดังนั้นคุณเพียงแค่ต้องแปลงการหมุนเป็นค่าคงที่ ROTATION_ ของ Firebase ML ก่อนที่จะเรียกใช้ FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      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
              // ...
          }
      }
      

      หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีกล้องที่ให้การหมุนภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์:

      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;
      }

      จากนั้นส่งผ่านวัตถุ media.Image และค่าการหมุนไปที่ FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากไฟล์ URI ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ไฟล์ไปที่ FirebaseVisionImage.fromFilePath() สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อคุณใช้เจตนา ACTION_GET_CONTENT เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรีของตน

      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();
      }
    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก ByteBuffer หรืออาร์เรย์ไบต์ ขั้นแรกให้คำนวณการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุต media.Image

      จากนั้น สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImageMetadata ที่มีความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และการหมุนของรูปภาพ ดังนี้

      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();

      ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ และวัตถุข้อมูลเมตา เพื่อสร้างวัตถุ FirebaseVisionImage :

      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);
    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากออบ Bitmap ให้ทำดังนี้

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      รูปภาพที่แสดงโดยวัตถุ Bitmap จะต้องตั้งตรง โดยไม่ต้องหมุนเพิ่มเติม

  2. รับอินสแตนซ์ของ FirebaseVisionDocumentTextRecognizer :

    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);

  3. สุดท้ายส่งภาพไปยังเมธอด processImage :

    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. แยกข้อความออกจากกลุ่มข้อความที่รู้จัก

หากการดำเนินการรู้จำข้อความสำเร็จ ระบบจะส่งคืนออบเจ็กต์ FirebaseVisionDocumentText ออบเจ็กต์ FirebaseVisionDocumentText ประกอบด้วยข้อความทั้งหมดที่รู้จักในรูปภาพและลำดับชั้นของออบเจ็กต์ที่สะท้อนถึงโครงสร้างของเอกสารที่รู้จัก:

สำหรับวัตถุ Block , Paragraph , Word และ Symbol แต่ละรายการ คุณสามารถรับข้อความที่ได้รับการยอมรับในภูมิภาคและพิกัดขอบเขตของขอบเขต

ตัวอย่างเช่น:

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();
            }
        }
    }
}

ขั้นตอนถัดไป