Reconocer texto en imágenes con Firebase ML en iOS

Puedes usar Firebase ML para reconocer texto en imágenes. Firebase ML tiene una API de uso general adecuada para reconocer texto en imágenes, como el texto de un letrero de calle, y una API optimizada para reconocer el texto de documentos.

Antes de que empieces

    Si aún no has agregado Firebase a tu aplicación, hazlo siguiendo los pasos de la guía de introducción .

    Utilice Swift Package Manager para instalar y administrar las dependencias de Firebase.

    1. En Xcode, con el proyecto de su aplicación abierto, navegue hasta Archivo > Agregar paquetes .
    2. Cuando se le solicite, agregue el repositorio SDK de las plataformas Firebase Apple:
      3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    3. Elija la biblioteca Firebase ML.
    4. Agregue el indicador -ObjC a la sección Otros indicadores del vinculador de la configuración de compilación de su objetivo.
    5. Cuando termine, Xcode comenzará automáticamente a resolver y descargar sus dependencias en segundo plano.

    A continuación, realice algunas configuraciones en la aplicación:

    1. En tu aplicación, importa Firebase:

      Rápido

      import FirebaseMLModelDownloader

      C objetivo

      @import FirebaseMLModelDownloader;

  1. Si aún no ha habilitado las API basadas en la nube para su proyecto, hágalo ahora:

    1. Abra la página API de Firebase ML de Firebase console.

    2. Si aún no ha actualizado su proyecto al plan de precios Blaze, haga clic en Actualizar para hacerlo. (Se le pedirá que actualice solo si su proyecto no está en el plan Blaze).

      Solo los proyectos de nivel Blaze pueden utilizar API basadas en la nube.

    3. Si las API basadas en la nube aún no están habilitadas, haga clic en Habilitar API basadas en la nube .

Ahora estás listo para comenzar a reconocer texto en imágenes.

Pautas de imagen de entrada

  • Para que Firebase ML reconozca texto con precisión, las imágenes de entrada deben contener texto representado por suficientes datos de píxeles. Idealmente, para texto latino, cada carácter debe tener al menos 16x16 píxeles. Para texto en chino, japonés y coreano, cada carácter debe tener 24x24 píxeles. Para todos los idiomas, generalmente no existe ninguna ventaja en la precisión si los caracteres tienen un tamaño superior a 24 x 24 píxeles.

    Así, por ejemplo, una imagen de 640x480 podría funcionar bien para escanear una tarjeta de presentación que ocupe todo el ancho de la imagen. Para escanear un documento impreso en papel tamaño carta, es posible que necesite una imagen de 720 x 1280 píxeles.

  • Un enfoque deficiente de la imagen puede afectar la precisión del reconocimiento de texto. Si no obtiene resultados aceptables, intente pedirle al usuario que vuelva a capturar la imagen.

Reconocer texto en imágenes

Para reconocer texto en una imagen, ejecute el reconocedor de texto como se describe a continuación.

1. Ejecute el reconocedor de texto.

Pase la imagen como UIImage o CMSampleBufferRef al método process(_:completion:) de VisionTextRecognizer :

  1. Obtenga una instancia de VisionTextRecognizer llamando a cloudTextRecognizer :

    Rápido

    let vision = Vision.vision()
let textRecognizer = vision.cloudTextRecognizer()

// Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
let options = VisionCloudTextRecognizerOptions()
options.languageHints = ["en", "hi"]
let textRecognizer = vision.cloudTextRecognizer(options: options)

    C objetivo

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
FIRVisionTextRecognizer *textRecognizer = [vision cloudTextRecognizer];

// Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
FIRVisionCloudTextRecognizerOptions *options =
        [[FIRVisionCloudTextRecognizerOptions alloc] init];
options.languageHints = @[@"en", @"hi"];
FIRVisionTextRecognizer *textRecognizer = [vision cloudTextRecognizerWithOptions:options];
  2. Para llamar a Cloud Vision, la imagen debe tener el formato de una cadena codificada en base64. Para procesar una UIImage :

    Rápido

    guard let imageData = uiImage.jpegData(compressionQuality: 1.0) else { return }
let base64encodedImage = imageData.base64EncodedString()

    C objetivo

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. Luego, pasa la imagen al método process(_:completion:) :

    Rápido

    textRecognizer.process(visionImage) { result, error in
  guard error == nil, let result = result else {
    // ...
    return
  }

  // Recognized text
}

    C objetivo

    [textRecognizer processImage:image
                  completion:^(FIRVisionText *_Nullable result,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil || result == nil) {
    // ...
    return;
  }

  // Recognized text
}];

2. Extraer texto de bloques de texto reconocido

Si la operación de reconocimiento de texto tiene éxito, devolverá un objeto VisionText . Un objeto VisionText contiene el texto completo reconocido en la imagen y cero o más objetos VisionTextBlock .

Cada VisionTextBlock representa un bloque rectangular de texto, que contiene cero o más objetos VisionTextLine . Cada objeto VisionTextLine contiene cero o más objetos VisionTextElement , que representan palabras y entidades similares a palabras (fechas, números, etc.).

Para cada objeto VisionTextBlock , VisionTextLine y VisionTextElement , puede obtener el texto reconocido en la región y las coordenadas delimitadoras de la región.

Por ejemplo:

Rápido

let resultText = result.text
for block in result.blocks {
    let blockText = block.text
    let blockConfidence = block.confidence
    let blockLanguages = block.recognizedLanguages
    let blockCornerPoints = block.cornerPoints
    let blockFrame = block.frame
    for line in block.lines {
        let lineText = line.text
        let lineConfidence = line.confidence
        let lineLanguages = line.recognizedLanguages
        let lineCornerPoints = line.cornerPoints
        let lineFrame = line.frame
        for element in line.elements {
            let elementText = element.text
            let elementConfidence = element.confidence
            let elementLanguages = element.recognizedLanguages
            let elementCornerPoints = element.cornerPoints
            let elementFrame = element.frame
        }
    }
}

C objetivo

NSString *resultText = result.text;
for (FIRVisionTextBlock *block in result.blocks) {
  NSString *blockText = block.text;
  NSNumber *blockConfidence = block.confidence;
  NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *blockLanguages = block.recognizedLanguages;
  NSArray<NSValue *> *blockCornerPoints = block.cornerPoints;
  CGRect blockFrame = block.frame;
  for (FIRVisionTextLine *line in block.lines) {
    NSString *lineText = line.text;
    NSNumber *lineConfidence = line.confidence;
    NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *lineLanguages = line.recognizedLanguages;
    NSArray<NSValue *> *lineCornerPoints = line.cornerPoints;
    CGRect lineFrame = line.frame;
    for (FIRVisionTextElement *element in line.elements) {
      NSString *elementText = element.text;
      NSNumber *elementConfidence = element.confidence;
      NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *elementLanguages = element.recognizedLanguages;
      NSArray<NSValue *> *elementCornerPoints = element.cornerPoints;
      CGRect elementFrame = element.frame;
    }
  }
}

Próximos pasos

Reconocer texto en imágenes de documentos.

Para reconocer el texto de un documento, configure y ejecute el reconocedor de texto del documento como se describe a continuación.

La API de reconocimiento de texto de documentos, que se describe a continuación, proporciona una interfaz que pretende ser más conveniente para trabajar con imágenes de documentos. Sin embargo, si prefiere la interfaz proporcionada por la API de texto disperso, puede usarla para escanear documentos configurando el reconocedor de texto en la nube para usar el modelo de texto denso .

Para utilizar la API de reconocimiento de texto de documentos:

1. Ejecute el reconocedor de texto.

Pase la imagen como UIImage o CMSampleBufferRef al método process(_:completion:) de VisionDocumentTextRecognizer :

  1. Obtenga una instancia de VisionDocumentTextRecognizer llamando cloudDocumentTextRecognizer :

    Rápido

    let vision = Vision.vision()
let textRecognizer = vision.cloudDocumentTextRecognizer()

// Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
let options = VisionCloudDocumentTextRecognizerOptions()
options.languageHints = ["en", "hi"]
let textRecognizer = vision.cloudDocumentTextRecognizer(options: options)

    C objetivo

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
FIRVisionDocumentTextRecognizer *textRecognizer = [vision cloudDocumentTextRecognizer];

// Or, to provide language hints to assist with language detection:
// See https://cloud.google.com/vision/docs/languages for supported languages
FIRVisionCloudDocumentTextRecognizerOptions *options =
        [[FIRVisionCloudDocumentTextRecognizerOptions alloc] init];
options.languageHints = @[@"en", @"hi"];
FIRVisionDocumentTextRecognizer *textRecognizer = [vision cloudDocumentTextRecognizerWithOptions:options];
  2. Para llamar a Cloud Vision, la imagen debe tener el formato de una cadena codificada en base64. Para procesar una UIImage :

    Rápido

    guard let imageData = uiImage.jpegData(compressionQuality: 1.0) else { return }
let base64encodedImage = imageData.base64EncodedString()

    C objetivo

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. Luego, pasa la imagen al método process(_:completion:) :

    Rápido

    textRecognizer.process(visionImage) { result, error in
  guard error == nil, let result = result else {
    // ...
    return
  }

  // Recognized text
}

    C objetivo

    [textRecognizer processImage:image
                  completion:^(FIRVisionDocumentText *_Nullable result,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil || result == nil) {
    // ...
    return;
  }

    // Recognized text
}];

2. Extraer texto de bloques de texto reconocido

Si la operación de reconocimiento de texto tiene éxito, devolverá un objeto VisionDocumentText . Un objeto VisionDocumentText contiene el texto completo reconocido en la imagen y una jerarquía de objetos que reflejan la estructura del documento reconocido:

Para cada objeto VisionDocumentTextBlock , VisionDocumentTextParagraph , VisionDocumentTextWord y VisionDocumentTextSymbol , puede obtener el texto reconocido en la región y las coordenadas delimitadoras de la región.

Por ejemplo:

Rápido

let resultText = result.text
for block in result.blocks {
    let blockText = block.text
    let blockConfidence = block.confidence
    let blockRecognizedLanguages = block.recognizedLanguages
    let blockBreak = block.recognizedBreak
    let blockCornerPoints = block.cornerPoints
    let blockFrame = block.frame
    for paragraph in block.paragraphs {
        let paragraphText = paragraph.text
        let paragraphConfidence = paragraph.confidence
        let paragraphRecognizedLanguages = paragraph.recognizedLanguages
        let paragraphBreak = paragraph.recognizedBreak
        let paragraphCornerPoints = paragraph.cornerPoints
        let paragraphFrame = paragraph.frame
        for word in paragraph.words {
            let wordText = word.text
            let wordConfidence = word.confidence
            let wordRecognizedLanguages = word.recognizedLanguages
            let wordBreak = word.recognizedBreak
            let wordCornerPoints = word.cornerPoints
            let wordFrame = word.frame
            for symbol in word.symbols {
                let symbolText = symbol.text
                let symbolConfidence = symbol.confidence
                let symbolRecognizedLanguages = symbol.recognizedLanguages
                let symbolBreak = symbol.recognizedBreak
                let symbolCornerPoints = symbol.cornerPoints
                let symbolFrame = symbol.frame
            }
        }
    }
}

C objetivo

NSString *resultText = result.text;
for (FIRVisionDocumentTextBlock *block in result.blocks) {
  NSString *blockText = block.text;
  NSNumber *blockConfidence = block.confidence;
  NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *blockRecognizedLanguages = block.recognizedLanguages;
  FIRVisionTextRecognizedBreak *blockBreak = block.recognizedBreak;
  CGRect blockFrame = block.frame;
  for (FIRVisionDocumentTextParagraph *paragraph in block.paragraphs) {
    NSString *paragraphText = paragraph.text;
    NSNumber *paragraphConfidence = paragraph.confidence;
    NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *paragraphRecognizedLanguages = paragraph.recognizedLanguages;
    FIRVisionTextRecognizedBreak *paragraphBreak = paragraph.recognizedBreak;
    CGRect paragraphFrame = paragraph.frame;
    for (FIRVisionDocumentTextWord *word in paragraph.words) {
      NSString *wordText = word.text;
      NSNumber *wordConfidence = word.confidence;
      NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *wordRecognizedLanguages = word.recognizedLanguages;
      FIRVisionTextRecognizedBreak *wordBreak = word.recognizedBreak;
      CGRect wordFrame = word.frame;
      for (FIRVisionDocumentTextSymbol *symbol in word.symbols) {
        NSString *symbolText = symbol.text;
        NSNumber *symbolConfidence = symbol.confidence;
        NSArray<FIRVisionTextRecognizedLanguage *> *symbolRecognizedLanguages = symbol.recognizedLanguages;
        FIRVisionTextRecognizedBreak *symbolBreak = symbol.recognizedBreak;
        CGRect symbolFrame = symbol.frame;
      }
    }
  }
}

Próximos pasos