تشخیص متن در تصاویر با Firebase ML در اندروید

می توانید از Firebase ML برای تشخیص متن در تصاویر استفاده کنید. Firebase ML هم یک API همه منظوره مناسب برای تشخیص متن در تصاویر، مانند متن تابلوهای خیابان دارد و هم یک API بهینه شده برای تشخیص متن اسناد.

قبل از شروع

  1. اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، Firebase را به پروژه Android خود اضافه کنید .
  2. در فایل Gradle ماژول (سطح برنامه) خود (معمولا <project>/<app-module>/build.gradle.kts یا <project>/<app-module>/build.gradle )، وابستگی برای Firebase ML اضافه کنید. کتابخانه ویژن برای اندروید. توصیه می‌کنیم از Firebase Android BoM برای کنترل نسخه‌سازی کتابخانه استفاده کنید.
    dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.3.0"))

    // 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'
}

    با استفاده از Firebase Android BoM ، برنامه شما همیشه از نسخه‌های سازگار کتابخانه‌های Firebase Android استفاده می‌کند.

    (جایگزین) وابستگی های کتابخانه Firebase را بدون استفاده از BoM اضافه کنید

    اگر تصمیم گرفتید از Firebase BoM استفاده نکنید، باید هر نسخه کتابخانه Firebase را در خط وابستگی آن مشخص کنید.

    توجه داشته باشید که اگر از چندین کتابخانه Firebase در برنامه خود استفاده می کنید، ما قویاً توصیه می کنیم از BoM برای مدیریت نسخه های کتابخانه استفاده کنید، که تضمین می کند همه نسخه ها سازگار هستند.

    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'
}
     به دنبال یک ماژول کتابخانه خاص کاتلین هستید؟ از اکتبر 2023 ( Firebase BoM 32.5.0) ، توسعه دهندگان Kotlin و Java می توانند به ماژول کتابخانه اصلی وابسته باشند (برای جزئیات، به سؤالات متداول در مورد این ابتکار مراجعه کنید).

  3. اگر قبلاً API های مبتنی بر Cloud را برای پروژه خود فعال نکرده اید، اکنون این کار را انجام دهید:

    1. صفحه Firebase ML APIs کنسول Firebase را باز کنید.

    2. اگر قبلاً پروژه خود را به طرح قیمت گذاری Blaze ارتقا نداده اید، برای انجام این کار روی Upgrade کلیک کنید. (فقط اگر پروژه شما در طرح Blaze نباشد، از شما خواسته می شود که ارتقا دهید.)

      فقط پروژه های سطح Blaze می توانند از API های مبتنی بر ابر استفاده کنند.

    3. اگر APIهای مبتنی بر Cloud قبلاً فعال نشده‌اند، روی Enable Cloud-based APIs کلیک کنید.

اکنون شما آماده شروع به تشخیص متن در تصاویر هستید.

دستورالعمل های تصویر ورودی

  • برای اینکه Firebase ML بتواند متن را به طور دقیق تشخیص دهد، تصاویر ورودی باید حاوی متنی باشند که با داده پیکسلی کافی نشان داده شود. در حالت ایده آل، برای متن لاتین، هر کاراکتر باید حداقل 16x16 پیکسل باشد. برای متن چینی، ژاپنی و کره ای، هر کاراکتر باید ۲۴×۲۴ پیکسل باشد. برای همه زبان ها، معمولاً هیچ مزیتی برای دقت بزرگتر از 24x24 پیکسل وجود ندارد.

    بنابراین، برای مثال، یک تصویر 640x480 ممکن است برای اسکن کارت ویزیتی که تمام عرض تصویر را اشغال می کند، به خوبی کار کند. برای اسکن یک سند چاپ شده روی کاغذ با اندازه حرف، ممکن است به یک تصویر 720x1280 پیکسل نیاز باشد.

  • فوکوس ضعیف تصویر می تواند به دقت تشخیص متن آسیب برساند. اگر نتایج قابل قبولی دریافت نکردید، از کاربر بخواهید که تصویر را دوباره بگیرد.

تشخیص متن در تصاویر

برای تشخیص متن در یک تصویر، شناسه متن را مطابق زیر اجرا کنید.

1. شناسه متن را اجرا کنید

برای تشخیص متن در یک تصویر، یک شی FirebaseVisionImage از Bitmap ، media.Image ، ByteBuffer ، آرایه بایت یا یک فایل روی دستگاه ایجاد کنید. سپس، شی FirebaseVisionImage را به متد processImage FirebaseVisionTextRecognizer ارسال کنید.

  1. یک شی FirebaseVisionImage از تصویر خود ایجاد کنید.

    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی media.Image ، مانند هنگام گرفتن تصویر از دوربین دستگاه، شی media.Image Image و چرخش تصویر را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() منتقل کنید.

      اگر از کتابخانه CameraX استفاده می‌کنید، کلاس‌های OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer مقدار چرخش را برای شما محاسبه می‌کنند، بنابراین فقط باید قبل از فراخوانی FirebaseVisionImage.fromMediaImage() چرخش را به یکی از ثابت‌های ROTATION_ Firebase ML تبدیل کنید:

      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
        // ...
    }
}

      اگر از کتابخانه دوربینی که چرخش تصویر را به شما می دهد استفاده نمی کنید، می توانید آن را از روی چرخش دستگاه و جهت سنسور دوربین در دستگاه محاسبه کنید:

      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

      سپس، شی media.Image و مقدار چرخش را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ارسال کنید:

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از URI فایل، زمینه برنامه و فایل URI را به FirebaseVisionImage.fromFilePath() ارسال کنید. این زمانی مفید است که از یک هدف ACTION_GET_CONTENT استفاده می کنید تا از کاربر بخواهید تصویری را از برنامه گالری خود انتخاب کند.

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک ByteBuffer یا یک آرایه بایت، ابتدا چرخش تصویر را همانطور که در بالا برای ورودی media.Image توضیح داده شد محاسبه کنید.

      سپس، یک شی FirebaseVisionImageMetadata ایجاد کنید که شامل ارتفاع، عرض، فرمت کدگذاری رنگ و چرخش تصویر باشد:

      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

      برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از بافر یا آرایه و شیء فراداده استفاده کنید:

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی Bitmap :

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      تصویر نمایش داده شده توسط شی Bitmap باید عمودی باشد، بدون نیاز به چرخش اضافی.

  2. یک نمونه از FirebaseVisionTextRecognizer دریافت کنید.

    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. در نهایت تصویر را به متد processImage منتقل کنید:

    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. متن را از بلوک های متن شناخته شده استخراج کنید

اگر عملیات تشخیص متن موفقیت آمیز باشد، یک شی FirebaseVisionText به شنونده موفقیت آمیز ارسال می شود. یک شی FirebaseVisionText حاوی متن کامل شناسایی شده در تصویر و صفر یا چند شی TextBlock است.

هر TextBlock یک بلوک مستطیل شکل از متن را نشان می دهد که شامل صفر یا چند شی Line است. هر شی Line حاوی صفر یا چند شی Element است که بیانگر کلمات و موجودات کلمه مانند (تاریخ، اعداد و غیره) است.

برای هر شیء TextBlock ، Line و Element ، می توانید متن را در ناحیه و مختصات مرزی منطقه تشخیص دهید.

به عنوان مثال:

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

مراحل بعدی

تشخیص متن در تصاویر اسناد

برای تشخیص متن یک سند، شناساگر متن سند را پیکربندی و اجرا کنید که در زیر توضیح داده شده است.

API تشخیص متن سند، که در زیر توضیح داده شده است، رابطی را ارائه می دهد که برای کار با تصاویر اسناد راحت تر است. با این حال، اگر رابط ارائه شده توسط FirebaseVisionTextRecognizer API را ترجیح می دهید، می توانید به جای آن از آن برای اسکن اسناد با پیکربندی تشخیص دهنده متن ابری برای استفاده از مدل متن متراکم استفاده کنید.

برای استفاده از API تشخیص متن سند:

1. شناسه متن را اجرا کنید

برای تشخیص متن در یک تصویر، یک شی FirebaseVisionImage از Bitmap ، media.Image ، ByteBuffer ، آرایه بایت یا یک فایل روی دستگاه ایجاد کنید. سپس، شی FirebaseVisionImage را به متد processImage FirebaseVisionDocumentTextRecognizer ارسال کنید.

  1. یک شی FirebaseVisionImage از تصویر خود ایجاد کنید.

    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی media.Image ، مانند هنگام گرفتن تصویر از دوربین دستگاه، شی media.Image Image و چرخش تصویر را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() منتقل کنید.

      اگر از کتابخانه CameraX استفاده می‌کنید، کلاس‌های OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer مقدار چرخش را برای شما محاسبه می‌کنند، بنابراین فقط باید قبل از فراخوانی FirebaseVisionImage.fromMediaImage() چرخش را به یکی از ثابت‌های ROTATION_ Firebase ML تبدیل کنید:

      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
        // ...
    }
}

      اگر از کتابخانه دوربینی که چرخش تصویر را به شما می دهد استفاده نمی کنید، می توانید آن را از روی چرخش دستگاه و جهت سنسور دوربین در دستگاه محاسبه کنید:

      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

      سپس، شی media.Image و مقدار چرخش را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ارسال کنید:

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از URI فایل، زمینه برنامه و فایل URI را به FirebaseVisionImage.fromFilePath() ارسال کنید. این زمانی مفید است که از یک هدف ACTION_GET_CONTENT استفاده می کنید تا از کاربر بخواهید تصویری را از برنامه گالری خود انتخاب کند.

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک ByteBuffer یا یک آرایه بایت، ابتدا چرخش تصویر را همانطور که در بالا برای ورودی media.Image توضیح داده شد محاسبه کنید.

      سپس، یک شی FirebaseVisionImageMetadata ایجاد کنید که شامل ارتفاع، عرض، فرمت کدگذاری رنگ و چرخش تصویر باشد:

      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

      برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از بافر یا آرایه و شیء فراداده استفاده کنید:

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی Bitmap :

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      تصویر نمایش داده شده توسط شی Bitmap باید عمودی باشد، بدون نیاز به چرخش اضافی.

  2. یک نمونه از FirebaseVisionDocumentTextRecognizer دریافت کنید:

    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. در نهایت تصویر را به متد processImage منتقل کنید:

    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. متن را از بلوک های متن شناخته شده استخراج کنید

اگر عملیات تشخیص متن موفقیت آمیز باشد، یک شی FirebaseVisionDocumentText را برمی گرداند. یک شی FirebaseVisionDocumentText حاوی متن کامل شناسایی شده در تصویر و سلسله مراتبی از اشیاء است که ساختار سند شناسایی شده را منعکس می کند:

برای هر Block ، Paragraph ، Word و Symbol ، می توانید متن را در منطقه و مختصات مرزی منطقه تشخیص دهید.

به عنوان مثال:

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

مراحل بعدی