التعرف على النص في الصور باستخدام Firebase ML على Android

يمكنك استخدام Firebase ML للتعرف على النص في الصور. يحتوي Firebase ML على واجهة برمجة التطبيقات ذات الأغراض العامة المناسبة للتعرف على النص في الصور، مثل نص علامة الشارع، وواجهة برمجة التطبيقات المحسنة للتعرف على نص المستندات.

قبل ان تبدأ

  1. إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل، فأضف Firebase إلى مشروع Android الخاص بك .
  2. في ملف Gradle الخاص بوحدتك (على مستوى التطبيق) (عادةً <project>/<app-module>/build.gradle.kts أو <project>/<app-module>/build.gradle )، أضف التبعية لـ Firebase ML مكتبة الرؤية للأندرويد. نوصي باستخدام Firebase Android BoM للتحكم في إصدار المكتبة.
    dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:32.8.0"))

    // 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'
}

    باستخدام Firebase Android BoM ، سيستخدم تطبيقك دائمًا إصدارات متوافقة من مكتبات Firebase Android.

    (بديل) أضف تبعيات مكتبة Firebase دون استخدام BoM

    إذا اخترت عدم استخدام Firebase BoM، فيجب عليك تحديد كل إصدار من مكتبة Firebase في سطر التبعية الخاص به.

    لاحظ أنه إذا كنت تستخدم مكتبات Firebase متعددة في تطبيقك، فإننا نوصي بشدة باستخدام BoM لإدارة إصدارات المكتبة، مما يضمن توافق جميع الإصدارات.

    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'
}
    هل تبحث عن وحدة مكتبة خاصة بـ Kotlin؟ بدءًا من أكتوبر 2023 (Firebase BoM 32.5.0) ، يمكن لمطوري Kotlin وJava الاعتماد على وحدة المكتبة الرئيسية (لمزيد من التفاصيل، راجع الأسئلة الشائعة حول هذه المبادرة ).

  3. إذا لم تكن قد قمت بالفعل بتمكين واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة لمشروعك، فقم بذلك الآن:

    1. افتح صفحة Firebase ML APIs لوحدة تحكم Firebase.

    2. إذا لم تكن قد قمت بالفعل بترقية مشروعك إلى خطة تسعير Blaze، فانقر فوق ترقية للقيام بذلك. (سيُطلب منك الترقية فقط إذا لم يكن مشروعك مدرجًا في خطة Blaze.)

      يمكن فقط للمشاريع على مستوى Blaze استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة.

    3. إذا لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة ممكّنة بالفعل، فانقر على تمكين واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة .

أنت الآن جاهز لبدء التعرف على النص في الصور.

إرشادات إدخال الصورة

  • لكي يتعرف Firebase ML على النص بدقة، يجب أن تحتوي الصور المدخلة على نص يتم تمثيله ببيانات بيكسل كافية. من الناحية المثالية، بالنسبة للنص اللاتيني، يجب أن يكون حجم كل حرف 16 × 16 بكسل على الأقل. بالنسبة للنصوص الصينية واليابانية والكورية، يجب أن يكون حجم كل حرف 24 × 24 بكسل. بالنسبة لجميع اللغات، لا توجد عمومًا أي فائدة تتعلق بالدقة في أن يكون حجم الأحرف أكبر من 24 × 24 بكسل.

    لذا، على سبيل المثال، قد تعمل صورة بحجم 640 × 480 بشكل جيد لمسح بطاقة العمل التي تشغل العرض الكامل للصورة. لإجراء مسح ضوئي لمستند مطبوع على ورق بحجم letter، قد تكون هناك حاجة إلى صورة بحجم 720 × 1280 بكسل.

  • يمكن أن يؤثر التركيز الضعيف على الصورة على دقة التعرف على النص. إذا لم تحصل على نتائج مقبولة، فحاول مطالبة المستخدم باستعادة الصورة.

التعرف على النص في الصور

للتعرف على النص الموجود في صورة ما، قم بتشغيل أداة التعرف على النص كما هو موضح أدناه.

1. قم بتشغيل أداة التعرف على النص

للتعرف على النص في صورة ما، قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImage إما من Bitmap أو media.Image أو ByteBuffer أو مصفوفة بايت أو ملف على الجهاز. بعد ذلك، قم بتمرير كائن FirebaseVisionImage إلى طريقة processImage FirebaseVisionTextRecognizer .

  1. قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImage من صورتك.

    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن media.Image ، كما هو الحال عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، قم بتمرير كائن media.Image وتدوير الصورة إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX ، فإن فئتي OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer تحسب قيمة التدوير لك، لذلك تحتاج فقط إلى تحويل التدوير إلى أحد ثوابت ROTATION_ الخاصة بـ Firebase ML قبل استدعاء 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
        // ...
    }
}

      إذا كنت لا تستخدم مكتبة الكاميرا التي تمنحك دوران الصورة، فيمكنك حسابها من دوران الجهاز واتجاه مستشعر الكاميرا في الجهاز:

      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

      بعد ذلك، قم بتمرير كائن media.Image وقيمة التدوير إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX

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

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من ملف URI، قم بتمرير سياق التطبيق وملف URI إلى FirebaseVisionImage.fromFilePath() . يعد هذا مفيدًا عند استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لمطالبة المستخدم بتحديد صورة من تطبيق المعرض الخاص به.

      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
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من ByteBuffer أو مصفوفة بايت، قم أولاً بحساب دوران الصورة كما هو موضح أعلاه لإدخال media.Image .

      بعد ذلك، قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImageMetadata الذي يحتوي على ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان والتدوير:

      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

      استخدم المخزن المؤقت أو الصفيف وكائن البيانات التعريفية لإنشاء كائن 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
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن Bitmap :

      Kotlin+KTX

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

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      يجب أن تكون الصورة التي يمثلها كائن Bitmap في وضع مستقيم، دون الحاجة إلى تدوير إضافي.

  2. احصل على مثيل لـ 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. أخيرًا، قم بتمرير الصورة إلى طريقة 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. استخرج النص من كتل النص التي تم التعرف عليها

إذا نجحت عملية التعرف على النص، فسيتم تمرير كائن FirebaseVisionText إلى المستمع الناجح. يحتوي كائن FirebaseVisionText على النص الكامل الذي تم التعرف عليه في الصورة ولا يحتوي على كائنات TextBlock أو أكثر.

يمثل كل TextBlock كتلة نصية مستطيلة تحتوي على صفر أو أكثر من كائنات Line . يحتوي كل كائن Line على صفر أو أكثر من كائنات Element ، التي تمثل الكلمات والكيانات المشابهة للكلمات (التواريخ والأرقام وما إلى ذلك).

بالنسبة لكل كائن TextBlock و Line و Element ، يمكنك التعرف على النص في المنطقة والإحداثيات المحيطة بالمنطقة.

على سبيل المثال:

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

الخطوات التالية

التعرف على النص في صور المستندات

للتعرف على نص مستند، قم بتكوين أداة التعرف على نص المستند وتشغيلها كما هو موضح أدناه.

توفر واجهة API للتعرف على نص المستند، الموضحة أدناه، واجهة مصممة لتكون أكثر ملاءمة للعمل مع صور المستندات. ومع ذلك، إذا كنت تفضل الواجهة التي توفرها FirebaseVisionTextRecognizer API، فيمكنك استخدامها بدلاً من ذلك لمسح المستندات ضوئيًا عن طريق تكوين أداة التعرف على النص السحابية لاستخدام نموذج النص الكثيف .

لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات التعرف على نص المستند:

1. قم بتشغيل أداة التعرف على النص

للتعرف على النص في صورة ما، قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImage إما من Bitmap أو media.Image أو ByteBuffer أو مصفوفة بايت أو ملف على الجهاز. بعد ذلك، قم بتمرير كائن FirebaseVisionImage إلى طريقة processImage FirebaseVisionDocumentTextRecognizer .

  1. قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImage من صورتك.

    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن media.Image ، كما هو الحال عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، قم بتمرير كائن media.Image وتدوير الصورة إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX ، فإن فئتي OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer تحسب قيمة التدوير لك، لذلك تحتاج فقط إلى تحويل التدوير إلى أحد ثوابت ROTATION_ الخاصة بـ Firebase ML قبل استدعاء 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
        // ...
    }
}

      إذا كنت لا تستخدم مكتبة الكاميرا التي تمنحك دوران الصورة، فيمكنك حسابها من دوران الجهاز واتجاه مستشعر الكاميرا في الجهاز:

      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

      بعد ذلك، قم بتمرير كائن media.Image وقيمة التدوير إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX

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

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من ملف URI، قم بتمرير سياق التطبيق وملف URI إلى FirebaseVisionImage.fromFilePath() . يعد هذا مفيدًا عند استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لمطالبة المستخدم بتحديد صورة من تطبيق المعرض الخاص به.

      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
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من ByteBuffer أو مصفوفة بايت، قم أولاً بحساب دوران الصورة كما هو موضح أعلاه لإدخال media.Image .

      بعد ذلك، قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImageMetadata الذي يحتوي على ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان والتدوير:

      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

      استخدم المخزن المؤقت أو الصفيف وكائن البيانات التعريفية لإنشاء كائن 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
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن Bitmap :

      Kotlin+KTX

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

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      يجب أن تكون الصورة التي يمثلها كائن Bitmap في وضع مستقيم، دون الحاجة إلى تدوير إضافي.

  2. احصل على مثيل لـ 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. أخيرًا، قم بتمرير الصورة إلى طريقة 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. استخرج النص من كتل النص التي تم التعرف عليها

إذا نجحت عملية التعرف على النص، فسوف تقوم بإرجاع كائن FirebaseVisionDocumentText . يحتوي كائن FirebaseVisionDocumentText على النص الكامل الذي تم التعرف عليه في الصورة وتسلسل هرمي للكائنات التي تعكس بنية المستند الذي تم التعرف عليه:

لكل Block ، Paragraph ، Word ، Symbol ، يمكنك التعرف على النص في المنطقة والإحداثيات المحيطة بالمنطقة.

على سبيل المثال:

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

الخطوات التالية