Распознавание текста на изображениях с помощью Firebase ML на Android

Вы можете использовать Firebase ML для распознавания текста на изображениях. Firebase ML имеет как API общего назначения, подходящий для распознавания текста на изображениях, например текста уличного знака, так и API, оптимизированный для распознавания текста документов.

Прежде чем начать

  1. Если вы еще этого не сделали, добавьте Firebase в свой проект Android .
  2. В файле Gradle вашего модуля (на уровне приложения) (обычно <project>/<app-module>/build.gradle.kts или <project>/<app-module>/build.gradle ) добавьте зависимость для Firebase ML Библиотека Vision для Android. Мы рекомендуем использовать Firebase Android BoM для управления версиями библиотеки.
    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'
}

    Используя Firebase Android BoM , ваше приложение всегда будет использовать совместимые версии библиотек Firebase Android.

    (Альтернатива) Добавить зависимости библиотеки Firebase без использования BoM

    Если вы решите не использовать Firebase BoM , вы должны указать каждую версию библиотеки Firebase в ее строке зависимости.

    Обратите внимание: если вы используете в своем приложении несколько библиотек Firebase, мы настоятельно рекомендуем использовать BoM для управления версиями библиотек, что гарантирует совместимость всех версий.

    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'
}
     Ищете библиотечный модуль, специфичный для Kotlin? Начиная с октября 2023 года ( Firebase BoM 32.5.0) от основного модуля библиотеки могут зависеть как разработчики Kotlin, так и Java (подробнее см. FAQ по этой инициативе ).

  3. Если вы еще не включили облачные API для своего проекта, сделайте это сейчас:

    1. Откройте страницу API Firebase ML в консоли Firebase .

    2. Если вы еще не обновили свой проект до тарифного плана Blaze, нажмите «Обновить» , чтобы сделать это. (Вам будет предложено выполнить обновление, только если ваш проект не входит в план Blaze.)

      Только проекты уровня Blaze могут использовать облачные API.

    3. Если облачные API еще не включены, нажмите «Включить облачные API» .

Теперь вы готовы начать распознавать текст на изображениях.

Рекомендации по входному изображению

  • Чтобы Firebase ML мог точно распознавать текст, входные изображения должны содержать текст, представленный достаточным количеством пиксельных данных. В идеале для латинского текста размер каждого символа должен быть не менее 16х16 пикселей. В тексте на китайском, японском и корейском языках размер каждого символа должен составлять 24 x 24 пикселя. Для всех языков, как правило, нет никакого преимущества в точности, если символы размером более 24x24 пикселей.

    Так, например, изображение размером 640x480 может хорошо подойти для сканирования визитной карточки, занимающей всю ширину изображения. Для сканирования документа, напечатанного на бумаге формата Letter, может потребоваться изображение размером 720x1280 пикселей.

  • Плохая фокусировка изображения может снизить точность распознавания текста. Если вы не получили приемлемых результатов, попробуйте попросить пользователя повторно сделать снимок.

Распознавание текста на изображениях

Чтобы распознать текст на изображении, запустите распознаватель текста, как описано ниже.

1. Запустите распознаватель текста

Чтобы распознать текст в изображении, создайте объект FirebaseVisionImage из Bitmap , media.Image , ByteBuffer , байтового массива или файла на устройстве. Затем передайте объект FirebaseVisionImage методу processImage FirebaseVisionTextRecognizer .

  1. Создайте объект FirebaseVisionImage из вашего изображения.

    • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из объекта media.Image , например, при захвате изображения с камеры устройства, передайте объект media.Image и поворот изображения в FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      Если вы используете библиотеку CameraX , классы OnImageCapturedListener и ImageAnalysis.Analyzer вычисляют значение поворота за вас, поэтому вам просто нужно преобразовать поворот в одну из констант ROTATION_ Firebase ML перед вызовом FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX 

      private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {
    private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) {
        0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.")
    }

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) {
        val mediaImage = imageProxy?.image
        val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees)
        if (mediaImage != null) {
            val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation)
            // Pass image to an ML Vision API
            // ...
        }
    }
}

      Java 

      private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) {
        switch (degrees) {
            case 0:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            case 90:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            case 180:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            case 270:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            default:
                throw new IllegalArgumentException(
                        "Rotation must be 0, 90, 180, or 270.");
        }
    }

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) {
        if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) {
            return;
        }
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees);
        FirebaseVisionImage image =
                FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
        // Pass image to an ML Vision API
        // ...
    }
}

      Если вы не используете библиотеку камер, которая дает вам поворот изображения, вы можете рассчитать его на основе поворота устройства и ориентации датчика камеры на устройстве:

      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

      Затем передайте объект media.Image и значение поворота в FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из URI файла, передайте контекст приложения и URI файла в FirebaseVisionImage.fromFilePath() . Это полезно, когда вы используете намерение ACTION_GET_CONTENT , чтобы предложить пользователю выбрать изображение из приложения галереи.

      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
    • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из ByteBuffer или массива байтов, сначала рассчитайте поворот изображения, как описано выше для ввода media.Image .

      Затем создайте объект FirebaseVisionImageMetadata , который содержит высоту, ширину изображения, формат цветовой кодировки и поворот:

      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

      Используйте буфер или массив и объект метаданных для создания объекта FirebaseVisionImage :

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
      VisionImage.java
    • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из объекта Bitmap :

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      Изображение, представленное объектом Bitmap , должно быть вертикальным, без необходимости дополнительного поворота.

  2. Получите экземпляр FirebaseVisionTextRecognizer .

    Kotlin+KTX

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

    Java

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

  3. Наконец, передайте изображение processImage :

    Kotlin+KTX

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

    Java

    Task<FirebaseVisionText> result =
        detector.processImage(image)
                .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<FirebaseVisionText>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(FirebaseVisionText firebaseVisionText) {
                        // Task completed successfully
                        // ...
                    }
                })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });
    TextRecognitionActivity.java

2. Извлечение текста из блоков распознанного текста.

Если операция распознавания текста завершится успешно, объект FirebaseVisionText будет передан прослушивателю успеха. Объект FirebaseVisionText содержит полный текст, распознанный на изображении, а также ноль или более объектов TextBlock .

Каждый TextBlock представляет собой прямоугольный блок текста, который содержит ноль или более объектов Line . Каждый объект Line содержит ноль или более объектов Element , которые представляют слова и словесные объекты (даты, числа и т. д.).

Для каждого объекта TextBlock , Line и Element вы можете получить текст, распознанный в регионе, и ограничивающие координаты региона.

Например:

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

Следующие шаги

Распознавание текста на изображениях документов

Чтобы распознать текст документа, настройте и запустите распознаватель текста документа, как описано ниже.

API распознавания текста документа, описанный ниже, предоставляет интерфейс, который призван быть более удобным для работы с изображениями документов. Однако, если вы предпочитаете интерфейс, предоставляемый API FirebaseVisionTextRecognizer , вы можете использовать его для сканирования документов, настроив облачный распознаватель текста на использование модели плотного текста .

Чтобы использовать API распознавания текста документа:

1. Запустите распознаватель текста

Чтобы распознать текст в изображении, создайте объект FirebaseVisionImage из Bitmap , media.Image , ByteBuffer , байтового массива или файла на устройстве. Затем передайте объект FirebaseVisionImage в метод processImage FirebaseVisionDocumentTextRecognizer .

  1. Создайте объект FirebaseVisionImage из вашего изображения.

    • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из объекта media.Image , например, при захвате изображения с камеры устройства, передайте объект media.Image и поворот изображения в FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      Если вы используете библиотеку CameraX , классы OnImageCapturedListener и ImageAnalysis.Analyzer вычисляют значение поворота за вас, поэтому вам просто нужно преобразовать поворот в одну из констант ROTATION_ Firebase ML перед вызовом FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX 

      private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {
    private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) {
        0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.")
    }

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) {
        val mediaImage = imageProxy?.image
        val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees)
        if (mediaImage != null) {
            val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation)
            // Pass image to an ML Vision API
            // ...
        }
    }
}

      Java 

      private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) {
        switch (degrees) {
            case 0:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            case 90:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            case 180:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            case 270:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            default:
                throw new IllegalArgumentException(
                        "Rotation must be 0, 90, 180, or 270.");
        }
    }

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) {
        if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) {
            return;
        }
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees);
        FirebaseVisionImage image =
                FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
        // Pass image to an ML Vision API
        // ...
    }
}

      Если вы не используете библиотеку камер, которая дает вам поворот изображения, вы можете рассчитать его на основе поворота устройства и ориентации датчика камеры на устройстве:

      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

      Затем передайте объект media.Image и значение поворота в FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из URI файла, передайте контекст приложения и URI файла в FirebaseVisionImage.fromFilePath() . Это полезно, когда вы используете намерение ACTION_GET_CONTENT , чтобы предложить пользователю выбрать изображение из приложения галереи.

      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
    • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из ByteBuffer или массива байтов, сначала рассчитайте поворот изображения, как описано выше для ввода media.Image .

      Затем создайте объект FirebaseVisionImageMetadata , который содержит высоту, ширину изображения, формат цветовой кодировки и поворот:

      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

      Используйте буфер или массив и объект метаданных для создания объекта FirebaseVisionImage :

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
      VisionImage.java
    • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из объекта Bitmap :

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      Изображение, представленное объектом Bitmap , должно быть вертикальным, без необходимости дополнительного поворота.

  2. Получите экземпляр FirebaseVisionDocumentTextRecognizer :

    Kotlin+KTX

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

    Java

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

  3. Наконец, передайте изображение processImage :

    Kotlin+KTX

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

    Java

    detector.processImage(myImage)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<FirebaseVisionDocumentText>() {
            @Override
            public void onSuccess(FirebaseVisionDocumentText result) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });
    TextRecognitionActivity.java

2. Извлечение текста из блоков распознанного текста.

Если операция распознавания текста прошла успешно, она вернет объект FirebaseVisionDocumentText . Объект FirebaseVisionDocumentText содержит полный текст, распознанный на изображении, и иерархию объектов, отражающих структуру распознанного документа:

Для каждого объекта Block , Paragraph , Word и Symbol вы можете получить текст, распознанный в регионе, и ограничивающие координаты региона.

Например:

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

Следующие шаги