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Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation.

Reconnaître le texte dans les images avec Firebase ML sur iOS

Vous pouvez utiliser Firebase ML pour reconnaître le texte dans les images. Firebase ML dispose à la fois d'une API à usage général adaptée à la reconnaissance du texte dans les images, comme le texte d'un panneau de signalisation, et d'une API optimisée pour la reconnaissance du texte des documents.

Avant que tu commences

guide de démarrage

Utilisez Swift Package Manager pour installer et gérer les dépendances Firebase.

Dans Xcode, avec votre projet d'application ouvert, accédez à File > Add Packages .
Lorsque vous y êtes invité, ajoutez le dépôt du SDK des plates-formes Apple Firebase :

  https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk

Choisissez la bibliothèque Firebase ML.
Une fois terminé, Xcode commencera automatiquement à résoudre et à télécharger vos dépendances en arrière-plan.

Ensuite, effectuez une configuration dans l'application :

Dans votre application, importez Firebase :

Rapide

import FirebaseMLModelDownloader

Objectif c

@import FirebaseMLModelDownloader;

Si vous n'avez pas encore activé les API basées sur le cloud pour votre projet, faites-le maintenant :
1. Ouvrez la page API Firebase ML de la console Firebase.
2. Si vous n'avez pas encore mis à niveau votre projet vers le plan tarifaire Blaze, cliquez sur Mettre à niveau pour le faire. (Vous serez invité à mettre à niveau uniquement si votre projet n'est pas sur le plan Blaze.)
  Seuls les projets de niveau Blaze peuvent utiliser des API basées sur le cloud.
3. Si les API basées sur le cloud ne sont pas déjà activées, cliquez sur Activer les API basées sur le cloud .
Avant de déployer en production une application qui utilise une API Cloud, vous devez prendre des mesures supplémentaires pour empêcher et atténuer les effets d'un accès non autorisé à l'API .

Vous êtes maintenant prêt à commencer à reconnaître du texte dans des images.

Directives pour les images d'entrée

Pour que Firebase ML reconnaisse avec précision le texte, les images d'entrée doivent contenir du texte représenté par suffisamment de données de pixels. Idéalement, pour le texte latin, chaque caractère doit faire au moins 16 x 16 pixels. Pour le texte chinois, japonais et coréen, chaque caractère doit être de 24 x 24 pixels. Pour toutes les langues, il n'y a généralement aucun avantage en termes de précision pour les caractères supérieurs à 24 x 24 pixels.
Ainsi, par exemple, une image 640x480 peut bien fonctionner pour numériser une carte de visite qui occupe toute la largeur de l'image. Pour numériser un document imprimé sur du papier de format lettre, une image de 720 x 1280 pixels peut être nécessaire.
Une mauvaise mise au point de l'image peut nuire à la précision de la reconnaissance de texte. Si vous n'obtenez pas de résultats acceptables, essayez de demander à l'utilisateur de reprendre l'image.

Reconnaître le texte dans les images

Pour reconnaître du texte dans une image, exécutez la reconnaissance de texte comme décrit ci-dessous.

1. Exécutez la reconnaissance de texte

Transmettez l'image en tant que UIImage ou CMSampleBufferRef à la méthode process(_:completion:) de VisionTextRecognizer :

Obtenez une instance de VisionTextRecognizer en appelant cloudTextRecognizer :

Rapide

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)

Objectif c

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];

Pour appeler Cloud Vision, l'image doit être au format d'une chaîne encodée en base64. Pour traiter une UIImage :

Rapide

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

Objectif c

NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];

Ensuite, passez l'image à la méthode process(_:completion:) :

Rapide

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

  // Recognized text
}

Objectif c

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

  // Recognized text
}];

2. Extraire du texte à partir de blocs de texte reconnu

Si l'opération de reconnaissance de texte réussit, elle renverra un objet VisionText . Un objet VisionText contient le texte intégral reconnu dans l'image et zéro ou plusieurs objets VisionTextBlock .

Chaque VisionTextBlock représente un bloc de texte rectangulaire, qui contient zéro ou plusieurs objets VisionTextLine . Chaque objet VisionTextLine contient zéro ou plusieurs objets VisionTextElement , qui représentent des mots et des entités semblables à des mots (dates, nombres, etc.).

Pour chaque objet VisionTextBlock , VisionTextLine et VisionTextElement , vous pouvez obtenir le texte reconnu dans la région et les coordonnées de délimitation de la région.

Par exemple:

Rapide

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
        }
    }
}

Objectif c

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;
    }
  }
}

Prochaines étapes

Avant de déployer en production une application qui utilise une API Cloud, vous devez prendre des mesures supplémentaires pour empêcher et atténuer les effets d'un accès non autorisé à l'API .

Reconnaître du texte dans des images de documents

Pour reconnaître le texte d'un document, configurez et exécutez la reconnaissance de texte de document comme décrit ci-dessous.

L'API de reconnaissance de texte de document, décrite ci-dessous, fournit une interface conçue pour être plus pratique pour travailler avec des images de documents. Toutefois, si vous préférez l'interface fournie par l'API de texte clairsemé, vous pouvez l'utiliser à la place pour numériser des documents en configurant la reconnaissance de texte en nuage pour utiliser le modèle de texte dense .

Pour utiliser l'API de reconnaissance de texte de document :

1. Exécutez la reconnaissance de texte

Transmettez l'image en tant que UIImage ou CMSampleBufferRef à la méthode process(_:completion:) de VisionDocumentTextRecognizer :

Obtenez une instance de VisionDocumentTextRecognizer en appelant cloudDocumentTextRecognizer :

Rapide

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)

Objectif c

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];

Pour appeler Cloud Vision, l'image doit être au format d'une chaîne encodée en base64. Pour traiter une UIImage :

Rapide

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

Objectif c

NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];

Ensuite, passez l'image à la méthode process(_:completion:) :

Rapide

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

  // Recognized text
}

Objectif c

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

    // Recognized text
}];

2. Extraire du texte à partir de blocs de texte reconnu

Si l'opération de reconnaissance de texte réussit, elle renverra un objet VisionDocumentText . Un objet VisionDocumentText contient le texte intégral reconnu dans l'image et une hiérarchie d'objets qui reflètent la structure du document reconnu :

Pour chaque objet VisionDocumentTextBlock , VisionDocumentTextParagraph , VisionDocumentTextWord et VisionDocumentTextSymbol , vous pouvez obtenir le texte reconnu dans la région et les coordonnées de délimitation de la région.

Par exemple:

Rapide

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
            }
        }
    }
}

Objectif c

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;
      }
    }
  }
}

Prochaines étapes

Avant de déployer en production une application qui utilise une API Cloud, vous devez prendre des mesures supplémentaires pour empêcher et atténuer les effets d'un accès non autorisé à l'API .