Join us in person and online for Firebase Summit on October 18, 2022. Learn how Firebase can help you accelerate app development, release your app with confidence, and scale with ease. Register now

זיהוי טקסט בתמונות עם Firebase ML באנדרואיד

קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

אתה יכול להשתמש ב-Firebase ML כדי לזהות טקסט בתמונות. ל-Firebase ML יש גם API לשימוש כללי המתאים לזיהוי טקסט בתמונות, כגון טקסט של שלט רחוב, וגם API המותאם לזיהוי טקסט של מסמכים.

לפני שאתה מתחיל

  1. אם עדיין לא עשית זאת, הוסף את Firebase לפרויקט Android שלך .
  2. באמצעות Firebase Android BoM , הכריז על התלות של ספריית Firebase ML Vision Android בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל app/build.gradle ).
    dependencies {
        // Import the BoM for the Firebase platform
        implementation platform('com.google.firebase:firebase-bom:30.3.1')
    
        // Declare 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'
    }
    

    על ידי שימוש ב- Firebase Android BoM , האפליקציה שלך תמיד תשתמש בגרסאות תואמות של ספריות Firebase Android.

    (אלטרנטיבי) הכרזה על תלות בספריית Firebase מבלי להשתמש ב-BoM

    אם תבחר שלא להשתמש ב-Firebase BoM, עליך לציין כל גרסת ספריית Firebase בשורת התלות שלה.

    שים לב שאם אתה משתמש במספר ספריות Firebase באפליקציה שלך, אנו ממליצים בחום להשתמש ב-BoM לניהול גרסאות ספרייה, מה שמבטיח שכל הגרסאות תואמות.

    dependencies {
        // Declare 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'
    }
    
  3. אם עדיין לא הפעלת ממשקי API מבוססי ענן עבור הפרויקט שלך, עשה זאת כעת:

    1. פתח את הדף Firebase ML APIs של מסוף Firebase.
    2. אם עדיין לא שדרגת את הפרויקט שלך לתוכנית התמחור של Blaze, לחץ על שדרג כדי לעשות זאת. (תתבקש לשדרג רק אם הפרויקט שלך אינו בתוכנית Blaze.)

      רק פרויקטים ברמת Blaze יכולים להשתמש בממשקי API מבוססי ענן.

    3. אם ממשקי API מבוססי ענן עדיין לא מופעלים, לחץ על הפעל ממשקי API מבוססי ענן .

עכשיו אתה מוכן להתחיל לזהות טקסט בתמונות.

הנחיות לקלט תמונה

  • כדי ש-Firebase ML יזהה טקסט במדויק, תמונות קלט חייבות להכיל טקסט שמיוצג על ידי מספיק נתוני פיקסלים. באופן אידיאלי, עבור טקסט לטיני, כל תו צריך להיות לפחות 16x16 פיקסלים. עבור טקסט סינית, יפנית וקוריאנית, כל תו צריך להיות בגודל 24x24 פיקסלים. עבור כל השפות, בדרך כלל אין יתרון דיוק עבור תווים גדולים מ-24x24 פיקסלים.

    כך, למשל, תמונה בגודל 640x480 עשויה לעבוד היטב כדי לסרוק כרטיס ביקור שתופס את מלוא רוחב התמונה. כדי לסרוק מסמך מודפס על נייר בגודל Letter, ייתכן שתידרש תמונה בגודל 720x1280 פיקסלים.

  • מיקוד לקוי של תמונה יכול לפגוע בדיוק זיהוי הטקסט. אם אינך מקבל תוצאות מקובלות, נסה לבקש מהמשתמש לצלם מחדש את התמונה.


זיהוי טקסט בתמונות

כדי לזהות טקסט בתמונה, הפעל את מזהה הטקסט כמתואר להלן.

1. הפעל את מזהה הטקסט

כדי לזהות טקסט בתמונה, צור אובייקט FirebaseVisionImage מ- Bitmap , media.Image , ByteBuffer , מערך בתים או קובץ במכשיר. לאחר מכן, העבר את האובייקט FirebaseVisionImage לשיטת processImage של FirebaseVisionTextRecognizer .

  1. צור אובייקט FirebaseVisionImage מהתמונה שלך.

    • כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט media.Image , כגון בעת ​​לכידת תמונה ממצלמה של מכשיר, העבר את אובייקט ה- media.Image התמונה ל- FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      אם אתה משתמש בספריית CameraX , OnImageCapturedListener ו- ImageAnalysis.Analyzer מחשבות עבורך את ערך הסיבוב, אז אתה רק צריך להמיר את הסיבוב לאחד מקבועי ROTATION_ של Firebase ML לפני FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      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
              // ...
          }
      }
      

      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
                  // ...
              }
          }
      }
      

      אם אינכם משתמשים בספריית מצלמה שנותנת לכם את סיבוב התמונה, תוכלו לחשב זאת מסיבוב המכשיר ומכיוון חיישן המצלמה במכשיר:

      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;
      }

      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
      }

      לאחר מכן, העבר את אובייקט media.Image ואת ערך הסיבוב ל- FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    • כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מ-URI של קובץ, העבר את ההקשר של האפליקציה ו-URI של הקובץ ל- FirebaseVisionImage.fromFilePath() . זה שימושי כאשר אתה משתמש בכוונה ACTION_GET_CONTENT כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.

      Java

      FirebaseVisionImage image;
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
      } catch (IOException e) {
          e.printStackTrace();
      }

      Kotlin+KTX

      val image: FirebaseVisionImage
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
      } catch (e: IOException) {
          e.printStackTrace()
      }
    • כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מ- ByteBuffer או מערך בתים, חשב תחילה את סיבוב התמונה כמתואר לעיל עבור קלט media.Image .

      לאחר מכן, צור אובייקט FirebaseVisionImageMetadata המכיל את הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע והסיבוב של התמונה:

      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();

      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()

      השתמש במאגר או במערך, ובאובייקט המטא נתונים, כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage :

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
      // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
      // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
    • כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט Bitmap :

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      התמונה המיוצגת על ידי אובייקט Bitmap חייבת להיות זקופה, ללא צורך בסיבוב נוסף.

  2. קבל מופע של FirebaseVisionTextRecognizer .

    Java

    FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
            .getCloudTextRecognizer();
    // Or, to change the default settings:
    //   FirebaseVisionTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
    //          .getCloudTextRecognizer(options);
    // Or, to provide language hints to assist with language detection:
    // See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
    FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions options = new FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions.Builder()
            .setLanguageHints(Arrays.asList("en", "hi"))
            .build();
    

    Kotlin+KTX

    val detector = FirebaseVision.getInstance().cloudTextRecognizer
    // Or, to change the default settings:
    // val detector = FirebaseVision.getInstance().getCloudTextRecognizer(options)
    // Or, to provide language hints to assist with language detection:
    // See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
    val options = FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions.Builder()
            .setLanguageHints(listOf("en", "hi"))
            .build()
    
  3. לבסוף, העבירו את התמונה לשיטת processImage :

    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
                                    // ...
                                }
                            });

    Kotlin+KTX

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

2. חלץ טקסט מגושים של טקסט מוכר

אם פעולת זיהוי הטקסט תצליח, אובייקט FirebaseVisionText יועבר למאזין ההצלחה. אובייקט FirebaseVisionText מכיל את הטקסט המלא המזוהה בתמונה ואפס או יותר אובייקטים TextBlock .

כל TextBlock מייצג בלוק מלבני של טקסט, המכיל אפס או יותר אובייקטי Line . כל אובייקט Line מכיל אפס או יותר אובייקטי Element , המייצגים מילים וישויות דמויות מילה (תאריכים, מספרים וכן הלאה).

עבור כל TextBlock , Line ו- Element , אתה יכול לזהות את הטקסט באזור ואת הקואורדינטות התוחמות של האזור.

לדוגמה:

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();
        }
    }
}

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
        }
    }
}

הצעדים הבאים


זיהוי טקסט בתמונות של מסמכים

כדי לזהות את הטקסט של מסמך, הגדר והפעל את מזהה הטקסט של המסמך כמתואר להלן.

ה-API לזיהוי טקסט של מסמכים, המתואר להלן, מספק ממשק שנועד להיות נוח יותר לעבודה עם תמונות של מסמכים. עם זאת, אם אתה מעדיף את הממשק המסופק על ידי FirebaseVisionTextRecognizer API, אתה יכול להשתמש בו במקום לסרוק מסמכים על ידי הגדרת מזהה הטקסט בענן לשימוש במודל הטקסט הצפוף .

כדי להשתמש ב-API לזיהוי טקסט של מסמכים:

1. הפעל את מזהה הטקסט

כדי לזהות טקסט בתמונה, צור אובייקט FirebaseVisionImage מ- Bitmap , media.Image , ByteBuffer , מערך בתים או קובץ במכשיר. לאחר מכן, העבר את אובייקט FirebaseVisionImage לשיטת processImage של FirebaseVisionDocumentTextRecognizer .

  1. צור אובייקט FirebaseVisionImage מהתמונה שלך.

    • כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט media.Image , כגון בעת ​​לכידת תמונה ממצלמה של מכשיר, העבר את אובייקט ה- media.Image התמונה ל- FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      אם אתה משתמש בספריית CameraX , OnImageCapturedListener ו- ImageAnalysis.Analyzer מחשבות עבורך את ערך הסיבוב, אז אתה רק צריך להמיר את הסיבוב לאחד מקבועי ROTATION_ של Firebase ML לפני FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      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
              // ...
          }
      }
      

      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
                  // ...
              }
          }
      }
      

      אם אינכם משתמשים בספריית מצלמה שנותנת לכם את סיבוב התמונה, תוכלו לחשב זאת מסיבוב המכשיר ומכיוון חיישן המצלמה במכשיר:

      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;
      }

      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
      }

      לאחר מכן, העבר את אובייקט media.Image ואת ערך הסיבוב ל- FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    • כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מ-URI של קובץ, העבר את ההקשר של האפליקציה ו-URI של הקובץ ל- FirebaseVisionImage.fromFilePath() . זה שימושי כאשר אתה משתמש בכוונה ACTION_GET_CONTENT כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.

      Java

      FirebaseVisionImage image;
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
      } catch (IOException e) {
          e.printStackTrace();
      }

      Kotlin+KTX

      val image: FirebaseVisionImage
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
      } catch (e: IOException) {
          e.printStackTrace()
      }
    • כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מ- ByteBuffer או מערך בתים, חשב תחילה את סיבוב התמונה כמתואר לעיל עבור קלט media.Image .

      לאחר מכן, צור אובייקט FirebaseVisionImageMetadata המכיל את הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע והסיבוב של התמונה:

      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();

      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()

      השתמש במאגר או במערך, ובאובייקט המטא נתונים, כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage :

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
      // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
      // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
    • כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט Bitmap :

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      התמונה המיוצגת על ידי אובייקט Bitmap חייבת להיות זקופה, ללא צורך בסיבוב נוסף.

  2. קבל מופע של FirebaseVisionDocumentTextRecognizer :

    Java

    FirebaseVisionDocumentTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
            .getCloudDocumentTextRecognizer();
    // Or, to provide language hints to assist with language detection:
    // See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
    FirebaseVisionCloudDocumentRecognizerOptions options =
            new FirebaseVisionCloudDocumentRecognizerOptions.Builder()
                    .setLanguageHints(Arrays.asList("en", "hi"))
                    .build();
    FirebaseVisionDocumentTextRecognizer detector = FirebaseVision.getInstance()
            .getCloudDocumentTextRecognizer(options);

    Kotlin+KTX

    val detector = FirebaseVision.getInstance()
            .cloudDocumentTextRecognizer
    // Or, to provide language hints to assist with language detection:
    // See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
    val options = FirebaseVisionCloudDocumentRecognizerOptions.Builder()
            .setLanguageHints(listOf("en", "hi"))
            .build()
    val detector = FirebaseVision.getInstance()
            .getCloudDocumentTextRecognizer(options)

  3. לבסוף, העבירו את התמונה לשיטת processImage :

    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
                    // ...
                }
            });

    Kotlin+KTX

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

2. חלץ טקסט מגושים של טקסט מוכר

אם פעולת זיהוי הטקסט תצליח, היא תחזיר אובייקט FirebaseVisionDocumentText . אובייקט FirebaseVisionDocumentText מכיל את הטקסט המלא המוכר בתמונה והיררכיה של אובייקטים המשקפים את המבנה של המסמך המוכר:

עבור כל אובייקט Block , Paragraph , Word Symbol , אתה יכול לזהות את הטקסט באזור ואת הקואורדינטות התוחמות של האזור.

לדוגמה:

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();
            }
        }
    }
}

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
            }
        }
    }
}

הצעדים הבאים