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ML Kit を使用して画像内のテキストを認識する（iOS）

ML Kit を使用すると、画像や動画内のテキスト（道路標識のテキストなど）を認識できます。この機能の主な特徴は次のとおりです。

Text Recognition v2 API
説明	画像や動画内のテキストを認識し、ラテン文字、中国語、デーヴァナーガリー文字、日本語、韓国語の文字と幅広い言語をサポートします。
SDK の名前	`GoogleMLKit/TextRecognition GoogleMLKit/TextRecognitionChinese GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese GoogleMLKit/TextRecognitionKorean`
実装	アセットはビルド時にアプリに静的にリンクされます
アプリのサイズへの影響	スクリプト SDK あたり約 38 MB
パフォーマンス	ラテン文字スクリプト SDK を使用するほとんどのデバイスではリアルタイム、それ以外では遅延が発生します。

試してみる

サンプルアプリを試して、この API の使用例をご覧ください。
Codelab でコードを試してみてください。

始める前に

Podfile に次の ML Kit Pod を含めます。

# To recognize Latin script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognition', '8.0.0'
# To recognize Chinese script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionChinese', '8.0.0'
# To recognize Devanagari script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionDevanagari', '8.0.0'
# To recognize Japanese script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionJapanese', '8.0.0'
# To recognize Korean script
pod 'GoogleMLKit/TextRecognitionKorean', '8.0.0'

プロジェクトの Pod をインストールまたは更新した後に、.xcworkspace を使用して Xcode プロジェクトを開きます。ML Kit は Xcode バージョン 12.4 以降でサポートされています。

1. `TextRecognizer` のインスタンスを作成する

+textRecognizer(options:) を呼び出して TextRecognizer のインスタンスを作成し、上記で依存関係として宣言した SDK に関連するオプションを渡します。

Swift

// When using Latin script recognition SDK
let latinOptions = TextRecognizerOptions()
let latinTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Chinese script recognition SDK
let chineseOptions = ChineseTextRecognizerOptions()
let chineseTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Devanagari script recognition SDK
let devanagariOptions = DevanagariTextRecognizerOptions()
let devanagariTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Japanese script recognition SDK
let japaneseOptions = JapaneseTextRecognizerOptions()
let japaneseTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

// When using Korean script recognition SDK
let koreanOptions = KoreanTextRecognizerOptions()
let koreanTextRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer(options:options)

Objective-C

// When using Latin script recognition SDK
MLKTextRecognizerOptions *latinOptions = [[MLKTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *latinTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Chinese script recognition SDK
MLKChineseTextRecognizerOptions *chineseOptions = [[MLKChineseTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *chineseTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Devanagari script recognition SDK
MLKDevanagariTextRecognizerOptions *devanagariOptions = [[MLKDevanagariTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *devanagariTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Japanese script recognition SDK
MLKJapaneseTextRecognizerOptions *japaneseOptions = [[MLKJapaneseTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *japaneseTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

// When using Korean script recognition SDK
MLKKoreanTextRecognizerOptions *koreanOptions = [[MLKKoreanTextRecognizerOptions alloc] init];
MLKTextRecognizer *koreanTextRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizerWithOptions:options];

2. 入力画像を準備する

画像を UIImage または CMSampleBufferRef として TextRecognizer の process(_:completion:) メソッドに渡します。

UIImage または CMSampleBuffer を使用して VisionImage オブジェクトを作成します。

UIImage を使用する場合の手順は次のとおりです。

UIImage を使用して VisionImage オブジェクトを作成します。正しい .orientation を指定してください。

Swift

let image = VisionImage(image: UIImage)
visionImage.orientation = image.imageOrientation

Objective-C

MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
visionImage.orientation = image.imageOrientation;

CMSampleBuffer を使用する場合の手順は次のとおりです。

CMSampleBuffer に含まれる画像データの向きを指定します。

画像の向きは次のように取得します。

Swift

func imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
  cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
) -> UIImage.Orientation {
  switch deviceOrientation {
  case .portrait:
    return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
  case .landscapeLeft:
    return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
  case .portraitUpsideDown:
    return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
  case .landscapeRight:
    return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
  case .faceDown, .faceUp, .unknown:
    return .up
  }
}

Objective-C

- (UIImageOrientation)
  imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                         cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                            : UIImageOrientationRight;

    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                            : UIImageOrientationUp;
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                            : UIImageOrientationLeft;
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                            : UIImageOrientationDown;
    case UIDeviceOrientationUnknown:
    case UIDeviceOrientationFaceUp:
    case UIDeviceOrientationFaceDown:
      return UIImageOrientationUp;
  }
}

CMSampleBuffer オブジェクトと向きを使用して VisionImage オブジェクトを作成します。

Swift

let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.orientation = imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
  cameraPosition: cameraPosition)

Objective-C

 MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
 image.orientation =
   [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                cameraPosition:cameraPosition];

3. 画像を処理する

次に、画像を process(_:completion:) メソッドに渡します。

Swift

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

Objective-C

[textRecognizer processImage:image
                  completion:^(MLKText *_Nullable result,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil || result == nil) {
    // Error handling
    return;
  }
  // Recognized text
}];

4. 認識したテキストのブロックからテキストを抽出する

テキスト認識オペレーションが成功すると、Text オブジェクトが返されます。Text オブジェクトには、画像で認識された全テキストと、0 個以上の TextBlock オブジェクトが含まれています。

各 TextBlock は四角形のテキストブロックを表し、それぞれのブロックに 0 個以上の TextLine オブジェクトが含まれます。各 TextLine オブジェクトには 0 個以上の TextElement オブジェクトが含まれ、これは単語や単語に似たエンティティ（日付や数字など）を表します。

TextBlock、TextLine、TextElement のそれぞれのオブジェクトについて、領域内で認識されたテキストと、領域の境界座標を取得できます。

次に例を示します。

Swift

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

Objective-C

NSString *resultText = result.text;
for (MLKTextBlock *block in result.blocks) {
  NSString *blockText = block.text;
  NSArray<MLKTextRecognizedLanguage *> *blockLanguages = block.recognizedLanguages;
  NSArray<NSValue *> *blockCornerPoints = block.cornerPoints;
  CGRect blockFrame = block.frame;
  for (MLKTextLine *line in block.lines) {
    NSString *lineText = line.text;
    NSArray<MLKTextRecognizedLanguage *> *lineLanguages = line.recognizedLanguages;
    NSArray<NSValue *> *lineCornerPoints = line.cornerPoints;
    CGRect lineFrame = line.frame;
    for (MLKTextElement *element in line.elements) {
      NSString *elementText = element.text;
      NSArray<NSValue *> *elementCornerPoints = element.cornerPoints;
      CGRect elementFrame = element.frame;
    }
  }
}

入力画像に関するガイドライン

ML Kit でテキストを正確に認識するためには、入力画像に含まれているテキストが十分なピクセルデータによって表示されている必要があります。理想的には、各文字が少なくとも 16x16 ピクセルであるのが理想的です。一般に、文字を 24x24 ピクセルより大きくしても認識精度は向上しません。

そのため、たとえば画像の全幅を占める名刺をスキャンする場合は、640x480 の画像が適しています。レターサイズの用紙に印刷された文書をスキャンする場合は、720x1280 ピクセルの画像が必要になることがあります。
画像がぼやけていると、テキスト認識の精度が低下する可能性があります。満足のいく結果が得られない場合は、ユーザーに画像をキャプチャし直すよう求めてください。
リアルタイムアプリケーションでテキストを認識する場合は、入力画像の全体サイズを考慮する必要があります。画像が小さいほど、処理は高速になります。レイテンシを短くするには、テキストが画像のできるだけ多くの部分を占めるようにし、画像を低い解像度でキャプチャします（上記の精度要件に留意）。詳細については、パフォーマンスを改善するためのヒントをご覧ください。

パフォーマンスを向上させるためのヒント

動画フレームを処理するには、検出器の results(in:) 同期 API を使用します。このメソッドを AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate の captureOutput(_, didOutput:from:) 関数から呼び出して、指定された動画フレームから結果を同期的に取得します。 AVCaptureVideoDataOutput の alwaysDiscardsLateVideoFrames を true のままにして、検出器の呼び出しをスロットル調整します。検出器の実行中に新しい動画フレームが使用可能になった場合は、そのフレームはドロップされます。
検出器の出力を使用して入力画像の上にグラフィックスをオーバーレイする場合は、まず ML Kit から検出結果を取得し、画像とオーバーレイを 1 つのステップでレンダリングします。これにより、ディスプレイサーフェスへのレンダリングは処理された入力フレームごとに 1 回で済みます。例については、ML Kit クイックスタートサンプルの updatePreviewOverlayViewWithLastFrame をご覧ください。
より低い解像度で画像をキャプチャすることを検討してください。ただし、この API の画像サイズに関する要件にも留意してください。
パフォーマンスの低下を防ぐため、異なるスクリプトオプションを指定した複数の TextRecognizer インスタンスを同時に実行しないでください。

ML Kit を使用して画像内のテキストを認識する（iOS） コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

試してみる

始める前に

1. TextRecognizer のインスタンスを作成する

Swift

Objective-C

2. 入力画像を準備する

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

3. 画像を処理する

Swift

Objective-C

4. 認識したテキストのブロックからテキストを抽出する

Swift

Objective-C

入力画像に関するガイドライン

パフォーマンスを向上させるためのヒント

ML Kit を使用して画像内のテキストを認識する（iOS）

1. `TextRecognizer` のインスタンスを作成する