Nhận dạng văn bản trong hình ảnh bằng công nghệ học máy của Firebase trên Android

Bạn có thể sử dụng công nghệ học máy của Firebase để nhận dạng văn bản trong hình ảnh. Công nghệ học máy của Firebase đã cả một API mục đích chung phù hợp để nhận dạng văn bản trong hình ảnh, chẳng hạn như văn bản của biển báo đường phố và một API được tối ưu hoá để nhận dạng văn bản của tài liệu.

Trước khi bắt đầu

  1. Nếu bạn chưa làm như vậy, thêm Firebase vào dự án Android của bạn.
  2. Trong tệp Gradle mô-đun (cấp ứng dụng) (thường là <project>/<app-module>/build.gradle.kts hoặc <project>/<app-module>/build.gradle), thêm phần phụ thuộc cho thư viện Firebase ML Vision cho Android. Bạn nên sử dụng Bảng kê khai thành phần của Firebase cho Android để kiểm soát việc tạo phiên bản thư viện. 
    dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.1.2"))

    // 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'
}

    Bằng cách sử dụng Firebase Android BoM, ứng dụng của bạn sẽ luôn sử dụng các phiên bản tương thích của thư viện Android trên Firebase.

    (Phương án thay thế) Thêm các phần phụ thuộc của thư viện Firebase mà không sử dụng BoM

    Nếu chọn không sử dụng BoM của Firebase, bạn phải chỉ định từng phiên bản thư viện Firebase trong dòng phụ thuộc.

    Lưu ý rằng nếu bạn sử dụng nhiều thư viện Firebase trong ứng dụng của mình, chúng tôi thực sự bạn nên sử dụng BoM để quản lý các phiên bản thư viện. Điều này đảm bảo rằng tất cả các phiên bản đều tương thích. 

    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'
}
    Bạn đang tìm một mô-đun thư viện dành riêng cho Kotlin? Bắt đầu sau Tháng 10 năm 2023 (Firebase BoM 32.5.0), cả nhà phát triển Kotlin và Java đều có thể phụ thuộc vào mô-đun thư viện chính (để biết thông tin chi tiết, hãy xem Câu hỏi thường gặp về sáng kiến này).

  3. Nếu bạn chưa bật API trên đám mây cho dự án của mình, hãy bật bây giờ:

    1. Mở Firebase ML trang API của bảng điều khiển của Firebase.

    2. Nếu bạn chưa nâng cấp dự án của mình lên Gói giá linh hoạt, hãy nhấp vào Hãy nâng cấp để làm điều này. (Bạn sẽ chỉ được nhắc nâng cấp nếu không có trong Kế hoạch linh hoạt.)

      Chỉ các dự án cấp Blaze mới có thể sử dụng API trên đám mây.

    3. Nếu bạn chưa bật API trên đám mây, hãy nhấp vào Bật API dựa trên đám mây API.

Bây giờ, bạn đã sẵn sàng bắt đầu nhận dạng văn bản trong hình ảnh.

Nguyên tắc nhập hình ảnh

  • Để công nghệ học máy của Firebase có thể nhận dạng chính xác văn bản, hình ảnh đầu vào phải chứa được biểu thị bằng đủ dữ liệu pixel. Lý tưởng cho tiếng Latinh văn bản, mỗi ký tự phải tối thiểu 16x16 pixel. Đối với tiếng Trung, Văn bản tiếng Nhật và tiếng Hàn, mỗi loại ký tự phải là 24x24 pixel. Đối với tất cả các ngôn ngữ, thường không có tính chính xác cho các ký tự lớn hơn 24x24 pixel.

    Vì vậy, ví dụ: hình ảnh 640x480 có thể phù hợp để quét danh thiếp chiếm toàn bộ chiều rộng của hình ảnh. Để quét tài liệu được in trên giấy có kích thước chữ cái, có thể yêu cầu hình ảnh 720x1280 pixel.

  • Tiêu điểm hình ảnh kém có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của nhận dạng văn bản. Nếu bạn không để nhận được kết quả có thể chấp nhận được, hãy thử yêu cầu người dùng chụp lại hình ảnh.

Nhận biết văn bản trong hình ảnh

Để nhận dạng văn bản trong một hình ảnh, hãy chạy trình nhận dạng văn bản như được mô tả bên dưới.

1. Chạy trình nhận dạng văn bản

Để nhận dạng văn bản trong hình ảnh, hãy tạo đối tượng FirebaseVisionImage từ một mảng Bitmap, media.Image, ByteBuffer, byte hoặc một tệp trên thiết bị. Sau đó, hãy truyền đối tượng FirebaseVisionImage vào phương thức Phương thức processImage của FirebaseVisionTextRecognizer.

  1. Tạo một đối tượng FirebaseVisionImage từ hình ảnh của bạn.

    • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua Đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi chụp ảnh từ camera của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và xoay thành FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

      Nếu bạn sử dụng Thư viện CameraX, OnImageCapturedListener và Các lớp ImageAnalysis.Analyzer tính toán giá trị xoay cho bạn, do đó bạn chỉ cần chuyển đổi chế độ xoay vòng thành một trong các Hằng số ROTATION_ trước khi gọi 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
        // ...
    }
}

      Nếu không sử dụng thư viện máy ảnh cho phép bạn xoay hình ảnh, có thể tính toán kích thước này dựa trên hướng xoay của thiết bị và hướng của máy ảnh cảm biến trong thiết bị:

      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
}
      VisionImage.kt

      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;
}
      VisionImage.java

      Sau đó, hãy truyền đối tượng media.Image và thành FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • Để tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua URI tệp, hãy truyền ngữ cảnh ứng dụng và URI tệp để FirebaseVisionImage.fromFilePath(). Điều này rất hữu ích khi bạn sử dụng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn một bức ảnh trong ứng dụng thư viện của họ.

      Kotlin+KTX

      val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
      VisionImage.kt

      Java

      FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}
      VisionImage.java
    • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua ByteBuffer hoặc một mảng byte, trước tiên, hãy tính hình ảnh như mô tả ở trên cho đầu vào media.Image.

      Sau đó, hãy tạo một đối tượng FirebaseVisionImageMetadata có chứa chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu của hình ảnh, và xoay:

      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()
      VisionImage.kt

      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();
      VisionImage.java

      Sử dụng vùng đệm hoặc mảng và đối tượng siêu dữ liệu để tạo một Đối tượng FirebaseVisionImage:

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
      VisionImage.kt

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
      VisionImage.java
    • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua Đối tượng Bitmap:

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      Hình ảnh mà đối tượng Bitmap đại diện phải thẳng đứng mà không cần xoay thêm.

  2. Nhận một thực thể của FirebaseVisionTextRecognizer.

    Kotlin+KTX 

    val detector = FirebaseVision.getInstance().cloudTextRecognizer
// Or, to change the default settings:
// val detector = FirebaseVision.getInstance().getCloudTextRecognizer(options)
    TextRecognitionActivity.kt
    // 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()
    TextRecognitionActivity.kt

    Java 

    FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getCloudTextRecognizer();
// Or, to change the default settings:
//   FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
//          .getCloudTextRecognizer(options);
    TextRecognitionActivity.java
    // 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();
    TextRecognitionActivity.java

  3. Cuối cùng, hãy truyền hình ảnh vào phương thức processImage:

    Kotlin+KTX 

    val result = detector.processImage(image)
    .addOnSuccessListener { firebaseVisionText ->
        // Task completed successfully
        // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        // Task failed with an exception
        // ...
    }
    TextRecognitionActivity.kt

    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
                                // ...
                            }
                        });
    TextRecognitionActivity.java

2. Trích xuất văn bản từ các khối văn bản được nhận dạng

Nếu thao tác nhận dạng văn bản thành công, Đối tượng FirebaseVisionText sẽ được chuyển đến thành công trình nghe. Đối tượng FirebaseVisionText chứa văn bản đầy đủ được nhận dạng trong hình ảnh đó và không hoặc có nhiều đối tượng TextBlock.

Mỗi TextBlock đại diện cho một khối văn bản hình chữ nhật, trong đó có số 0 hoặc các đối tượng Line khác. Mỗi đối tượng Line chứa từ 0 đối tượng trở lên Đối tượng Element biểu thị từ và giống từ thực thể (ngày, số, v.v.).

Bạn có thể lấy văn bản đối với mỗi đối tượng TextBlock, Line và Element được nhận dạng trong khu vực và toạ độ giới hạn của khu vực.

Ví dụ:

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
        }
    }
}
TextRecognitionActivity.kt

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();
        }
    }
}
TextRecognitionActivity.java

Các bước tiếp theo

Nhận dạng văn bản trong hình ảnh của tài liệu

Để nhận dạng văn bản của tài liệu, hãy định cấu hình và chạy lệnh trình nhận dạng văn bản tài liệu như được mô tả bên dưới.

API nhận dạng văn bản tài liệu, được mô tả bên dưới, cung cấp giao diện nhằm thuận tiện hơn khi làm việc với hình ảnh của tài liệu. Tuy nhiên, nếu bạn muốn giao diện do API FirebaseVisionTextRecognizer cung cấp, bạn có thể dùng ứng dụng này để quét tài liệu bằng cách định cấu hình văn bản trên đám mây trình nhận dạng để sử dụng mô hình văn bản dày đặc.

Để sử dụng API nhận dạng văn bản tài liệu:

1. Chạy trình nhận dạng văn bản

Để nhận dạng văn bản trong hình ảnh, hãy tạo đối tượng FirebaseVisionImage từ một trong hai Bitmap, media.Image, ByteBuffer, mảng byte hoặc một tệp trên thiết bị. Sau đó, hãy truyền đối tượng FirebaseVisionImage vào phương thức Phương thức processImage của FirebaseVisionDocumentTextRecognizer.

  1. Tạo một đối tượng FirebaseVisionImage từ hình ảnh của bạn.

    • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua Đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi chụp ảnh từ camera của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và xoay thành FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

      Nếu bạn sử dụng Thư viện CameraX, OnImageCapturedListener và Các lớp ImageAnalysis.Analyzer tính toán giá trị xoay cho bạn, do đó bạn chỉ cần chuyển đổi chế độ xoay vòng thành một trong các Hằng số ROTATION_ trước khi gọi 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
        // ...
    }
}

      Nếu không sử dụng thư viện máy ảnh cho phép bạn xoay hình ảnh, có thể tính toán kích thước này dựa trên hướng xoay của thiết bị và hướng của máy ảnh cảm biến trong thiết bị:

      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
}
      VisionImage.kt

      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;
}
      VisionImage.java

      Sau đó, hãy truyền đối tượng media.Image và thành FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • Để tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua URI tệp, hãy truyền ngữ cảnh ứng dụng và URI tệp để FirebaseVisionImage.fromFilePath(). Điều này rất hữu ích khi bạn sử dụng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn một bức ảnh trong ứng dụng thư viện của họ.

      Kotlin+KTX

      val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
      VisionImage.kt

      Java

      FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}
      VisionImage.java
    • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua ByteBuffer hoặc một mảng byte, trước tiên, hãy tính hình ảnh như mô tả ở trên cho đầu vào media.Image.

      Sau đó, hãy tạo một đối tượng FirebaseVisionImageMetadata có chứa chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu của hình ảnh, và xoay:

      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()
      VisionImage.kt

      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();
      VisionImage.java

      Sử dụng vùng đệm hoặc mảng và đối tượng siêu dữ liệu để tạo một Đối tượng FirebaseVisionImage:

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
      VisionImage.kt

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
      VisionImage.java
    • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua Đối tượng Bitmap:

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      Hình ảnh mà đối tượng Bitmap đại diện phải thẳng đứng mà không cần xoay thêm.

  2. Nhận một bản sao của FirebaseVisionDocumentTextRecognizer:

    Kotlin+KTX 

    val detector = FirebaseVision.getInstance()
    .cloudDocumentTextRecognizer
    TextRecognitionActivity.kt
    // 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)
    TextRecognitionActivity.kt

    Java 

    FirebaseVisionDocumentTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getCloudDocumentTextRecognizer();
    TextRecognitionActivity.java
    // 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);
    TextRecognitionActivity.java

  3. Cuối cùng, hãy truyền hình ảnh vào phương thức processImage:

    Kotlin+KTX 

    detector.processImage(myImage)
    .addOnSuccessListener { firebaseVisionDocumentText ->
        // Task completed successfully
        // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        // Task failed with an exception
        // ...
    }
    TextRecognitionActivity.kt

    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
                // ...
            }
        });
    TextRecognitionActivity.java

2. Trích xuất văn bản từ các khối văn bản được nhận dạng

Nếu thao tác nhận dạng văn bản thành công, thao tác sẽ trả về một Đối tượng FirebaseVisionDocumentText. Đáp Đối tượng FirebaseVisionDocumentText chứa văn bản đầy đủ được công nhận trong và một hệ phân cấp các đối tượng phản ánh cấu trúc của tài liệu:

Đối với mỗi đối tượng Block, Paragraph, Word và Symbol, bạn có thể lấy thuộc tính văn bản được nhận dạng ở khu vực và toạ độ giới hạn của khu vực.

Ví dụ:

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
            }
        }
    }
}
TextRecognitionActivity.kt

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();
            }
        }
    }
}
TextRecognitionActivity.java

Các bước tiếp theo