จดจำข้อความในรูปภาพด้วย Firebase ML บน Android

คุณสามารถใช้ Firebase ML เพื่อจดจำข้อความในรูปภาพได้ Firebase ML มีทั้ง API สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปที่เหมาะสำหรับการจดจำข้อความในรูปภาพ เช่น ข้อความของป้ายชื่อถนน และ API ที่ปรับให้เหมาะสำหรับการจดจำข้อความในเอกสาร

ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น

  1. หากคุณยังไม่ได้ ดำเนินการ ให้เพิ่ม Firebase ในโครงการ Android ของคุณ
  2. ใน ไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติคือ <project>/<app-module>/build.gradle.kts หรือ <project>/<app-module>/build.gradle ) เพิ่มการพึ่งพาสำหรับ Firebase ML วิสัยทัศน์ห้องสมุด Android ขอแนะนำให้ใช้ Firebase Android BoM เพื่อควบคุมการกำหนดเวอร์ชันของไลบรารี
    dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:32.3.1"))

    // 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'
}

    เมื่อใช้ Firebase Android BoM แอปของคุณจะใช้ไลบรารี Firebase Android เวอร์ชันที่เข้ากันได้เสมอ

    (ทางเลือก) เพิ่มการอ้างอิงไลบรารี Firebase โดยไม่ ใช้ BoM

    หากคุณเลือกที่จะไม่ใช้ Firebase BoM คุณต้องระบุแต่ละเวอร์ชันของไลบรารี Firebase ในบรรทัดอ้างอิง

    โปรดทราบว่าหากคุณใช้ไลบรารี Firebase หลาย ไลบรารีในแอป เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้ใช้ BoM เพื่อจัดการเวอร์ชันของไลบรารี ซึ่งทำให้แน่ใจว่าเวอร์ชันทั้งหมดเข้ากันได้

    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'
}

  3. หากคุณยังไม่ได้เปิดใช้ API บนคลาวด์สำหรับโครงการของคุณ ให้ดำเนินการทันที:

    1. เปิด หน้า Firebase ML API ของคอนโซล Firebase

    2. หากคุณยังไม่ได้อัปเกรดโครงการเป็นแผนราคา Blaze ให้คลิก อัปเกรด เพื่อดำเนินการดังกล่าว (คุณจะได้รับแจ้งให้อัปเกรดเฉพาะในกรณีที่โปรเจ็กต์ของคุณไม่ได้อยู่ในแผน Blaze)

      โปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API บนคลาวด์ได้

    3. หากยังไม่ได้เปิดใช้ API บนคลาวด์ ให้คลิก เปิดใช้ API บนคลาวด์

ตอนนี้คุณพร้อมที่จะเริ่มจดจำข้อความในรูปภาพแล้ว

แนวทางการป้อนรูปภาพ

  • เพื่อให้ Firebase ML จดจำข้อความได้อย่างแม่นยำ รูปภาพที่ป้อนต้องมีข้อความที่แสดงด้วยข้อมูลพิกเซลที่เพียงพอ ตามหลักการแล้ว สำหรับข้อความละติน อักขระแต่ละตัวควรมีขนาดอย่างน้อย 16x16 พิกเซล สำหรับข้อความภาษาจีน ญี่ปุ่น และเกาหลี อักขระแต่ละตัวควรมีขนาด 24x24 พิกเซล สำหรับทุกภาษา โดยทั่วไปแล้วจะไม่มีประโยชน์ด้านความแม่นยำสำหรับอักขระที่มีขนาดใหญ่กว่า 24x24 พิกเซล

    ตัวอย่างเช่น รูปภาพขนาด 640x480 อาจทำงานได้ดีในการสแกนนามบัตรที่ใช้พื้นที่เต็มความกว้างของรูปภาพ หากต้องการสแกนเอกสารที่พิมพ์บนกระดาษขนาด Letter อาจต้องใช้รูปภาพขนาด 720x1280 พิกเซล

  • การโฟกัสรูปภาพที่ไม่ดีอาจทำให้ความแม่นยำในการจดจำข้อความเสียหายได้ หากคุณไม่ได้รับผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ ให้ลองขอให้ผู้ใช้จับภาพอีกครั้ง

จดจำข้อความในภาพ

ในการจดจำข้อความในรูปภาพ ให้เรียกใช้ตัวจำแนกข้อความตามที่อธิบายด้านล่าง

1. เรียกใช้ตัวจำแนกข้อความ

ในการจดจำข้อความในรูปภาพ ให้สร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จาก Bitmap , media.Image , ByteBuffer , byte array หรือไฟล์บนอุปกรณ์ จากนั้น ส่งอ็อบเจ็กต์ FirebaseVisionImage ไปยังเมธอด processImage ของ FirebaseVisionTextRecognizer

  1. สร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากภาพของคุณ

    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก media.Image เช่น เมื่อจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่ง media.Image และการหมุนภาพไปยัง FirebaseVisionImage.fromMediaImage()

      หากคุณใช้ไลบรารี CameraX คลาส OnImageCapturedListener และ ImageAnalysis.Analyzer จะคำนวณค่าการหมุนให้คุณ ดังนั้นคุณเพียงแค่ต้องแปลงการหมุนเป็นค่าคงที่ ROTATION_ ของ Firebase ML ก่อนเรียก 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
        // ...
    }
}

      หากคุณไม่ได้ใช้คลังกล้องที่ให้การหมุนของภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์:

      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

      จากนั้นส่งวัตถุ media.Image และค่าการหมุนไปยัง FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX

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

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • หากต้องการสร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากไฟล์ URI ให้ส่งบริบทของแอปและไฟล์ URI ไปยัง FirebaseVisionImage.fromFilePath() ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณใช้ ACTION_GET_CONTENT ตั้งใจให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรีของตน

      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
    • หากต้องการสร้างอ็อบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก ByteBuffer หรืออาร์เรย์แบบไบต์ ขั้นแรกให้คำนวณการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุต media.Image

      จากนั้น สร้างวัตถุ FirebaseVisionImageMetadata ที่มีความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และการหมุนของรูปภาพ:

      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

      ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์และวัตถุข้อมูลเมตาเพื่อสร้างวัตถุ 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
    • วิธีสร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากวัตถุ Bitmap :

      Kotlin+KTX

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

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      รูปภาพที่แสดงโดยวัตถุ Bitmap ต้องตั้งตรง โดยไม่จำเป็นต้องหมุนเพิ่มเติม

  2. รับอินสแตนซ์ของ 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. สุดท้าย ส่งรูปภาพไปยังเมธอด 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. แยกข้อความออกจากบล็อกของข้อความที่รู้จัก

หากการดำเนินการจดจำข้อความสำเร็จ อ็อบเจ็กต์ FirebaseVisionText จะถูกส่งผ่านไปยัง Listener ที่สำเร็จ อ็อบเจ็กต์ FirebaseVisionText ประกอบด้วยข้อความแบบเต็มที่รู้จักในรูปภาพ และอ็อบเจ็กต์ TextBlock เป็นศูนย์หรือมากกว่า

TextBlock แต่ละอันแสดงถึงกลุ่มข้อความสี่เหลี่ยมซึ่งมีวัตถุ Line เป็นศูนย์หรือมากกว่า แต่ละวัตถุ Line มีวัตถุ Element เป็นศูนย์หรือมากกว่า ซึ่งแทนคำและเอนทิตีที่คล้ายคำ (วันที่ ตัวเลข และอื่นๆ)

สำหรับวัตถุ TextBlock , Line และ Element แต่ละรายการ คุณจะได้รับข้อความที่รู้จักในพื้นที่และพิกัดขอบเขตของพื้นที่

ตัวอย่างเช่น:

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

ขั้นตอนถัดไป

จดจำข้อความในรูปภาพของเอกสาร

ในการจดจำข้อความของเอกสาร ให้กำหนดค่าและเรียกใช้ตัวจำแนกข้อความของเอกสารตามที่อธิบายด้านล่าง

API การรู้จำข้อความในเอกสารที่อธิบายไว้ด้านล่าง มีอินเทอร์เฟซที่ตั้งใจให้สะดวกยิ่งขึ้นสำหรับการทำงานกับรูปภาพของเอกสาร อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการอินเทอร์เฟซที่มาจาก FirebaseVisionTextRecognizer API คุณสามารถใช้อินเทอร์เฟซนี้แทนเพื่อสแกนเอกสารโดยกำหนดค่าตัวจดจำข้อความบนคลาวด์ให้ ใช้โมเดลข้อความหนาแน่น

หากต้องการใช้ API การรู้จำข้อความในเอกสาร:

1. เรียกใช้ตัวจำแนกข้อความ

ในการจดจำข้อความในรูปภาพ ให้สร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จาก Bitmap , media.Image , ByteBuffer , byte array หรือไฟล์บนอุปกรณ์ จากนั้น ส่งออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage ไปยังเมธอด processImage ของ FirebaseVisionDocumentTextRecognizer

  1. สร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากภาพของคุณ

    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก media.Image เช่น เมื่อจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่ง media.Image และการหมุนภาพไปยัง FirebaseVisionImage.fromMediaImage()

      หากคุณใช้ไลบรารี CameraX คลาส OnImageCapturedListener และ ImageAnalysis.Analyzer จะคำนวณค่าการหมุนให้คุณ ดังนั้นคุณเพียงแค่ต้องแปลงการหมุนเป็นค่าคงที่ ROTATION_ ของ Firebase ML ก่อนเรียก 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
        // ...
    }
}

      หากคุณไม่ได้ใช้คลังกล้องที่ให้การหมุนของภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์:

      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

      จากนั้นส่งวัตถุ media.Image และค่าการหมุนไปยัง FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX

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

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • หากต้องการสร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากไฟล์ URI ให้ส่งบริบทของแอปและไฟล์ URI ไปยัง FirebaseVisionImage.fromFilePath() ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณใช้ ACTION_GET_CONTENT ตั้งใจให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรีของตน

      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
    • หากต้องการสร้างอ็อบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก ByteBuffer หรืออาร์เรย์แบบไบต์ ขั้นแรกให้คำนวณการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุต media.Image

      จากนั้น สร้างวัตถุ FirebaseVisionImageMetadata ที่มีความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และการหมุนของรูปภาพ:

      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

      ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์และวัตถุข้อมูลเมตาเพื่อสร้างวัตถุ 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
    • วิธีสร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากวัตถุ Bitmap :

      Kotlin+KTX

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

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      รูปภาพที่แสดงโดยวัตถุ Bitmap ต้องตั้งตรง โดยไม่จำเป็นต้องหมุนเพิ่มเติม

  2. รับอินสแตนซ์ของ 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. สุดท้าย ส่งรูปภาพไปยังเมธอด 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. แยกข้อความออกจากบล็อกของข้อความที่รู้จัก

หากการดำเนินการจดจำข้อความสำเร็จ ระบบจะส่งกลับวัตถุ FirebaseVisionDocumentText ออบเจ็กต์ FirebaseVisionDocumentText มีข้อความแบบเต็มที่รู้จักในรูปภาพและลำดับชั้นของออบเจ็กต์ที่สะท้อนถึงโครงสร้างของเอกสารที่รู้จัก:

สำหรับแต่ละวัตถุ Block , Paragraph , Word และ Symbol คุณจะได้รับข้อความที่รู้จักในพื้นที่และพิกัดขอบเขตของพื้นที่

ตัวอย่างเช่น:

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

ขั้นตอนถัดไป