इमेज में टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, Firebase ML का इस्तेमाल किया जा सकता है. Firebase ML में, इमेज में टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, सामान्य तौर पर इस्तेमाल होने वाला एपीआई और दस्तावेज़ों में टेक्स्ट की पहचान करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया एपीआई, दोनों मौजूद हैं. जैसे, सड़क के साइनबोर्ड का टेक्स्ट.
शुरू करने से पहले
- अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ें.
-
अपनी मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) Gradle फ़ाइल (आम तौर पर
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
या<project>/<app-module>/build.gradle
) में, Android के लिए Firebase ML विज़न लाइब्रेरी की डिपेंडेंसी जोड़ें. हमारा सुझाव है कि लाइब्रेरी के वर्शन को कंट्रोल करने के लिए, Firebase Android BoM का इस्तेमाल करें.dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.10.0")) // 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' }
Firebase Android BoM का इस्तेमाल करने पर, आपका ऐप्लिकेशन हमेशा Firebase Android लाइब्रेरी के काम करने वाले वर्शन का इस्तेमाल करेगा.
क्या आपको Kotlin के लिए कोई लाइब्रेरी मॉड्यूल चाहिए? अक्टूबर 2023 (Firebase BoM 32.5.0) से, Kotlin और Java, दोनों डेवलपर मुख्य लाइब्रेरी मॉड्यूल का इस्तेमाल कर सकते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, इस पहल के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल देखें.(विकल्प) BoM का इस्तेमाल किए बिना Firebase लाइब्रेरी की डिपेंडेंसी जोड़ें
अगर Firebase BoM का इस्तेमाल नहीं किया जाता है, तो आपको हर Firebase लाइब्रेरी के वर्शन की जानकारी, उसकी डिपेंडेंसी लाइन में देनी होगी.
ध्यान दें कि अगर आपके ऐप्लिकेशन में एक से ज़्यादा Firebase लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो हमारा सुझाव है कि आप लाइब्रेरी के वर्शन मैनेज करने के लिए BoM का इस्तेमाल करें. इससे यह पक्का होता है कि सभी वर्शन काम करते हों.
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' }
-
अगर आपने अब तक अपने प्रोजेक्ट के लिए, क्लाउड पर काम करने वाले एपीआई चालू नहीं किए हैं, तो अभी ऐसा करें:
- Firebase कंसोल का Firebase ML एपीआई पेज खोलें.
-
अगर आपने अब तक अपने प्रोजेक्ट को Blaze की कीमत वाले प्लान पर अपग्रेड नहीं किया है, तो ऐसा करने के लिए अपग्रेड करें पर क्लिक करें. (आपको अपग्रेड करने के लिए तब ही कहा जाएगा, जब आपका प्रोजेक्ट Blaze प्लान पर नहीं होगा.)
सिर्फ़ Blaze-लेवल के प्रोजेक्ट, क्लाउड-आधारित एपीआई का इस्तेमाल कर सकते हैं.
- अगर क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से चालू नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित एपीआई चालू करें पर क्लिक करें.
अब आप इमेज में टेक्स्ट की पहचान करने के लिए तैयार हैं.
इनपुट इमेज के लिए दिशा-निर्देश
-
Firebase ML एट्रिब्यूट की मदद से टेक्स्ट को सही तरीके से पहचानने के लिए, इनपुट इमेज में ऐसा टेक्स्ट होना चाहिए जिसमें ज़रूरत के मुताबिक पिक्सल डेटा हो. आम तौर पर, लैटिन टेक्स्ट के लिए, हर वर्ण कम से कम 16x16 पिक्सल का होना चाहिए. चाइनीज़, जैपनीज़, और कोरियन टेक्स्ट के लिए, हर वर्ण 24x24 पिक्सल का होना चाहिए. आम तौर पर, सभी भाषाओं के लिए, 24x24 पिक्सल से ज़्यादा बड़े वर्णों का इस्तेमाल करने से, सटीक नतीजे पाने में कोई फ़ायदा नहीं होता.
उदाहरण के लिए, 640x480 वाली इमेज से, बिज़नेस कार्ड को स्कैन करने में मदद मिल सकती है. ऐसा तब होता है, जब इमेज में बिज़नेस कार्ड की पूरी चौड़ाई दिख रही हो. लेटर साइज़ के पेपर पर प्रिंट किए गए दस्तावेज़ को स्कैन करने के लिए, 720x1280 पिक्सल की इमेज की ज़रूरत पड़ सकती है.
-
इमेज का फ़ोकस खराब होने पर, टेक्स्ट की पहचान करने की सुविधा का सटीक नतीजा नहीं मिलता. अगर आपको सही नतीजे नहीं मिल रहे हैं, तो उपयोगकर्ता से इमेज फिर से लेने के लिए कहें.
इमेज में टेक्स्ट की पहचान करना
किसी इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, टेक्स्ट रिकग्निज़र को यहां बताए गए तरीके से चलाएं.
1. टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर को चलाना
किसी इमेज में टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, डिवाइस पर मौजूदBitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, बाइट कलेक्शन या फ़ाइल में से किसी एक से FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट को FirebaseVisionTextRecognizer
के processImage
तरीके में पास करें.
अपनी इमेज से
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं.-
media.Image
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए,media.Image
ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
में पास करें. जैसे, डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय.अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो
OnImageCapturedListener
औरImageAnalysis.Analyzer
क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं. इसलिए,FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
को कॉल करने से पहले, आपको रोटेशन को Firebase ML केROTATION_
कॉन्स्टेंट में से किसी एक में बदलना होगा: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 // ... } } }
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 // ... } }
अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जो इमेज के रोटेशन की जानकारी देती है, तो डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में मौजूद कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:
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 }
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; }
इसके बाद,
media.Image
ऑब्जेक्ट औरFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
में रोटेशन की वैल्यू पास करें:val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- फ़ाइल यूआरआई से
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई कोFirebaseVisionImage.fromFilePath()
में पास करें. यह तब काम आता है, जब उपयोगकर्ता को अपने गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने के लिए कहने के लिए,ACTION_GET_CONTENT
इंटेंट का इस्तेमाल किया जाता है.val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
ByteBuffer
या बाइट कलेक्शन सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहलेmedia.Image
इनपुट के लिए ऊपर बताए गए तरीके से इमेज के रोटेशन का हिसाब लगाएं.इसके बाद, एक
FirebaseVisionImageMetadata
ऑब्जेक्ट बनाएं, जिसमें इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, रंग कोडिंग फ़ॉर्मैट, और घुमाव की जानकारी हो:val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build();
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, बफ़र या कलेक्शन और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करें:val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Bitmap
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए:val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
ऑब्जेक्ट से दिखाई गई इमेज, सीधी होनी चाहिए. इसे किसी और दिशा में घुमाने की ज़रूरत नहीं है.
-
FirebaseVisionTextRecognizer
का कोई इंस्टेंस पाएं.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()
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();
आखिर में, इमेज को
processImage
तरीके में पास करें:val result = detector.processImage(image) .addOnSuccessListener { firebaseVisionText -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Task<FirebaseVisionText> result = detector.processImage(image) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<FirebaseVisionText>() { @Override public void onSuccess(FirebaseVisionText firebaseVisionText) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
2. पहचाने गए टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालना
अगर टेक्स्ट की पहचान करने की प्रोसेस पूरी हो जाती है, तोFirebaseVisionText
ऑब्जेक्ट को सफलता के सूचक फ़ंक्शन को पास कर दिया जाएगा. FirebaseVisionText
ऑब्जेक्ट में, इमेज में पहचाना गया पूरा टेक्स्ट और शून्य या उससे ज़्यादा TextBlock
ऑब्जेक्ट शामिल होते हैं.
हर TextBlock
, टेक्स्ट के एक आयताकार ब्लॉक को दिखाता है. इसमें शून्य या एक से ज़्यादा Line
ऑब्जेक्ट हो सकते हैं. हर Line
ऑब्जेक्ट में शून्य या एक से ज़्यादा
Element
ऑब्जेक्ट होते हैं. ये शब्दों और शब्द जैसी इकाइयों (तारीखें, संख्याएं वगैरह) को दिखाते हैं.
हर TextBlock
, Line
, और Element
ऑब्जेक्ट के लिए, आपको उस क्षेत्र में पहचाने गए टेक्स्ट और क्षेत्र के बाउंडिंग कोऑर्डिनेट मिल सकते हैं.
उदाहरण के लिए:
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 } } }
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(); } } }
अगले चरण
- Cloud API का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको कुछ और कदम उठाने चाहिए. इससे बिना अनुमति के एपीआई को ऐक्सेस करने से होने वाले असर को रोका और कम किया जा सकता है.
दस्तावेज़ों की इमेज में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करना
किसी दस्तावेज़ के टेक्स्ट को पहचानने के लिए, दस्तावेज़ के टेक्स्ट की पहचान करने वाले टूल को कॉन्फ़िगर और चलाएं. इसके लिए, यहां दिया गया तरीका अपनाएं.
दस्तावेज़ के टेक्स्ट की पहचान करने वाला एपीआई, नीचे बताया गया है. यह एक ऐसा इंटरफ़ेस उपलब्ध कराता है जिससे दस्तावेज़ों की इमेज के साथ काम करना ज़्यादा आसान हो जाता है. हालांकि, अगर आपको FirebaseVisionTextRecognizer
एपीआई का इंटरफ़ेस पसंद है, तो दस्तावेज़ों को स्कैन करने के लिए इसका इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके लिए, क्लाउड टेक्स्ट रेकग्निज़र को कॉन्फ़िगर करके, डेंस टेक्स्ट मॉडल का इस्तेमाल करें.
दस्तावेज़ के टेक्स्ट की पहचान करने वाले एपीआई का इस्तेमाल करने के लिए:
1. टेक्स्ट आइडेंटिफ़ायर को चलाना
किसी इमेज में टेक्स्ट की पहचान करने के लिए, डिवाइस पर मौजूदBitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, बाइट कलेक्शन या फ़ाइल में से किसी एक से FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं.
इसके बाद, FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट को FirebaseVisionDocumentTextRecognizer
के processImage
तरीके में पास करें.
अपनी इमेज से
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं.-
media.Image
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए,media.Image
ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
में पास करें. जैसे, डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय.अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो
OnImageCapturedListener
औरImageAnalysis.Analyzer
क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं. इसलिए,FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
को कॉल करने से पहले, आपको रोटेशन को Firebase ML केROTATION_
कॉन्स्टेंट में से किसी एक में बदलना होगा: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 // ... } } }
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 // ... } }
अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जो इमेज के रोटेशन की जानकारी देती है, तो डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में मौजूद कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:
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 }
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; }
इसके बाद,
media.Image
ऑब्जेक्ट औरFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
में रोटेशन की वैल्यू पास करें:val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- फ़ाइल यूआरआई से
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई कोFirebaseVisionImage.fromFilePath()
में पास करें. यह तब काम आता है, जब उपयोगकर्ता को अपने गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने के लिए कहने के लिए,ACTION_GET_CONTENT
इंटेंट का इस्तेमाल किया जाता है.val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
ByteBuffer
या बाइट कलेक्शन सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहलेmedia.Image
इनपुट के लिए ऊपर बताए गए तरीके से इमेज के रोटेशन का हिसाब लगाएं.इसके बाद, एक
FirebaseVisionImageMetadata
ऑब्जेक्ट बनाएं, जिसमें इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, रंग कोडिंग फ़ॉर्मैट, और घुमाव की जानकारी हो:val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build();
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, बफ़र या कलेक्शन और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करें:val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Bitmap
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए:val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
ऑब्जेक्ट से दिखाई गई इमेज, सीधी होनी चाहिए. इसे किसी और दिशा में घुमाने की ज़रूरत नहीं है.
-
FirebaseVisionDocumentTextRecognizer
का इंस्टेंस पाएं: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)
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);
आखिर में, इमेज को
processImage
तरीके में पास करें:detector.processImage(myImage) .addOnSuccessListener { firebaseVisionDocumentText -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
detector.processImage(myImage) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<FirebaseVisionDocumentText>() { @Override public void onSuccess(FirebaseVisionDocumentText result) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener(new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
2. पहचाने गए टेक्स्ट के ब्लॉक से टेक्स्ट निकालना
टेक्स्ट की पहचान करने की प्रोसेस पूरी होने पर, यह एक FirebaseVisionDocumentText
ऑब्जेक्ट दिखाएगा. FirebaseVisionDocumentText
ऑब्जेक्ट में, इमेज में पहचाने गए पूरे टेक्स्ट के साथ-साथ, ऑब्जेक्ट की हैरारकी होती है. यह हैरारकी, पहचाने गए दस्तावेज़ के स्ट्रक्चर को दिखाती है:
FirebaseVisionDocumentText.Block
FirebaseVisionDocumentText.Paragraph
FirebaseVisionDocumentText.Word
FirebaseVisionDocumentText.Symbol
हर Block
, Paragraph
, Word
, और Symbol
ऑब्जेक्ट के लिए, आपको उस क्षेत्र में पहचाने गए टेक्स्ट और क्षेत्र के बाउंडिंग निर्देशांक मिल सकते हैं.
उदाहरण के लिए:
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 } } } }
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(); } } } }
अगले चरण
- Cloud API का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको कुछ और कदम उठाने चाहिए. इससे बिना अनुमति के एपीआई को ऐक्सेस करने से होने वाले असर को रोका और कम किया जा सकता है.