Mit ML Kit können Sie Text in Bildern oder Videos erkennen, z. B. den Text eines Straßenschilds. Die wichtigsten Merkmale dieser Funktion sind:
| Funktion | Entbündelt | Gebündelt |
|---|---|---|
| Name der Bibliothek | com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition
com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean |
com.google.mlkit:text-recognition
com.google.mlkit:text-recognition-chinese com.google.mlkit:text-recognition-devanagari com.google.mlkit:text-recognition-japanese com.google.mlkit:text-recognition-korean |
| Implementierung | Das Modell wird dynamisch über die Google Play-Dienste heruntergeladen. | Das Modell wird beim Erstellen statisch mit Ihrer App verknüpft. |
| App-Größe | Die Größe erhöht sich um etwa 260 KB pro Skriptarchitektur. | Etwa 4 MB mehr pro Skript und Architektur. |
| Initialisierungszeit | Möglicherweise muss das Modell vor der ersten Verwendung heruntergeladen werden. | Das Modell ist sofort verfügbar. |
| Leistung | Echtzeit auf den meisten Geräten für die Bibliothek für lateinische Schrift, langsamer für andere. | Echtzeit auf den meisten Geräten für die Bibliothek für lateinische Schrift, langsamer für andere. |
Jetzt ausprobieren
- In der Beispiel-App finden Sie ein Beispiel für die Verwendung dieser API.
- Probieren Sie den Code im Codelab selbst aus.
Hinweis
- Fügen Sie in der
build.gradle-Datei auf Projektebene das Maven-Repository von Google in die Abschnittebuildscriptundallprojectsein. Fügen Sie der Gradle-Datei Ihres Moduls auf App-Ebene, die normalerweise
app/build.gradleheißt, die Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken hinzu:So bündeln Sie das Modell mit Ihrer App:
dependencies { // To recognize Latin script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition:16.0.1' // To recognize Chinese script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.1' // To recognize Devanagari script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-devanagari:16.0.1' // To recognize Japanese script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-japanese:16.0.1' // To recognize Korean script implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-korean:16.0.1' }Für die Verwendung des Modells in den Google Play-Diensten:
dependencies { // To recognize Latin script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.2' // To recognize Chinese script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-chinese:16.0.2' // To recognize Devanagari script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-devanagari:16.0.2' // To recognize Japanese script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-japanese:16.0.2' // To recognize Korean script implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition-korean:16.0.2' }Wenn Sie das Modell in Google Play-Diensten verwenden möchten, können Sie Ihre App so konfigurieren, dass das Modell automatisch auf das Gerät heruntergeladen wird, nachdem Ihre App aus dem Play Store installiert wurde. Fügen Sie dazu der Datei
AndroidManifest.xmlIhrer Anwendung die folgende Deklaration hinzu:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="ocr" > <!-- To use multiple models: android:value="ocr,ocr_chinese,ocr_devanagari,ocr_japanese,ocr_korean,..." --> </application>Sie können die Modellverfügbarkeit auch explizit prüfen und den Download über die ModuleInstallClient API der Google Play-Dienste anfordern. Wenn Sie den Download des Modells bei der Installation nicht aktivieren oder keinen expliziten Download anfordern, wird das Modell beim ersten Ausführen des Scanners heruntergeladen. Anfragen, die Sie vor Abschluss des Downloads stellen, liefern keine Ergebnisse.
1. Instanz von TextRecognizer erstellen
Erstellen Sie eine Instanz von TextRecognizer und übergeben Sie die Optionen für die Bibliothek, für die Sie oben eine Abhängigkeit deklariert haben:
Kotlin
// When using Latin script library val recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS) // When using Chinese script library val recognizer = TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build()) // When using Devanagari script library val recognizer = TextRecognition.getClient(DevanagariTextRecognizerOptions.Builder().build()) // When using Japanese script library val recognizer = TextRecognition.getClient(JapaneseTextRecognizerOptions.Builder().build()) // When using Korean script library val recognizer = TextRecognition.getClient(KoreanTextRecognizerOptions.Builder().build())
Java
// When using Latin script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS); // When using Chinese script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(new ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build()); // When using Devanagari script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(new DevanagariTextRecognizerOptions.Builder().build()); // When using Japanese script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(new JapaneseTextRecognizerOptions.Builder().build()); // When using Korean script library TextRecognizer recognizer = TextRecognition.getClient(new KoreanTextRecognizerOptions.Builder().build());
2. Eingabebild vorbereiten
Wenn Sie Text in einem Bild erkennen möchten, erstellen Sie ein InputImage-Objekt aus einem Bitmap, media.Image, ByteBuffer, Byte-Array oder einer Datei auf dem Gerät. Übergeben Sie dann das InputImage-Objekt an die processImage-Methode von TextRecognizer.
Sie können ein InputImage-Objekt aus verschiedenen Quellen erstellen, die im Folgenden erläutert werden.
Mit einem media.Image
Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem media.Image-Objekt erstellen möchten, z. B. wenn Sie ein Bild mit der Kamera eines Geräts aufnehmen, übergeben Sie das media.Image-Objekt und die Drehung des Bildes an InputImage.fromMediaImage().
Wenn Sie die
CameraX-Bibliothek verwenden, berechnen die Klassen OnImageCapturedListener und ImageAnalysis.Analyzer den Rotationswert für Sie.
Kotlin
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer { override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) { val mediaImage = imageProxy.image if (mediaImage != null) { val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees) // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }
Java
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy) { Image mediaImage = imageProxy.getImage(); if (mediaImage != null) { InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees()); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }
Wenn Sie keine Kamerabibliothek verwenden, die den Rotationsgrad des Bildes angibt, können Sie ihn anhand des Rotationsgrads des Geräts und der Ausrichtung des Kamerasensors im Gerät berechnen:
Kotlin
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray() init { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270) } /** * 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, isFrontFacing: Boolean): 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) // Get the device's sensor orientation. val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager val sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!! if (isFrontFacing) { rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360 } else { // back-facing rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360 } return rotationCompensation }
Java
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray(); static { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270); } /** * 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, boolean isFrontFacing) 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); // Get the device's sensor orientation. CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE); int sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION); if (isFrontFacing) { rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360; } else { // back-facing rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360; } return rotationCompensation; }
Übergeben Sie dann das media.Image-Objekt und den Wert für den Rotationsgrad an InputImage.fromMediaImage():
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Datei-URI verwenden
Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem Datei-URI erstellen möchten, übergeben Sie den App-Kontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath(). Das ist nützlich, wenn Sie einen ACTION_GET_CONTENT-Intent verwenden, um den Nutzer aufzufordern, ein Bild aus seiner Galerie-App auszuwählen.
Kotlin
val image: InputImage try { image = InputImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
Java
InputImage image; try { image = InputImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
ByteBuffer oder ByteArray verwenden
Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem ByteBuffer oder einem ByteArray erstellen möchten, berechnen Sie zuerst den Drehwinkel des Bildes, wie zuvor für die media.Image-Eingabe beschrieben.
Erstellen Sie dann das InputImage-Objekt mit dem Zwischenspeicher oder Array sowie der Höhe, Breite, dem Farbcodierungsformat und dem Drehwinkel des Bildes:
Kotlin
val image = InputImage.fromByteBuffer( byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ) // Or: val image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 )
Java
InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ); // Or: InputImage image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */480, /* image height */360, rotation, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 );
Mit einem Bitmap
Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem Bitmap-Objekt erstellen möchten, deklarieren Sie Folgendes:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
Das Bild wird durch ein Bitmap-Objekt zusammen mit dem Rotationsgrad dargestellt.
3. Bild verarbeiten
Übergeben Sie das Bild an die Methode process:
Kotlin
val result = recognizer.process(image) .addOnSuccessListener { visionText -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Java
Task<Text> result = recognizer.process(image) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Text>() { @Override public void onSuccess(Text visionText) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
4. Text aus Blöcken mit erkanntem Text extrahieren
Wenn die Texterkennung erfolgreich ist, wird ein Text-Objekt an den Erfolgs-Listener übergeben. Ein Text-Objekt enthält den vollständigen im Bild erkannten Text und null oder mehr TextBlock-Objekte.
Jeder TextBlock stellt einen rechteckigen Textblock dar, der null oder mehr Line-Objekte enthält. Jedes Line-Objekt stellt eine Textzeile dar, die null oder mehr Element-Objekte enthält. Jedes Element-Objekt stellt ein Wort oder eine wortähnliche Entität dar, die null oder mehr Symbol-Objekte enthält. Jedes Symbol-Objekt stellt ein Zeichen, eine Ziffer oder eine wortähnliche Entität dar.
Für jedes TextBlock-, Line-, Element- und Symbol-Objekt können Sie den in der Region erkannten Text, die Begrenzungskoordinaten der Region und viele andere Attribute wie Rotationsinformationen, Konfidenzwerte usw. abrufen.
Beispiel:
Kotlin
val resultText = result.text for (block in result.textBlocks) { val blockText = block.text val blockCornerPoints = block.cornerPoints val blockFrame = block.boundingBox for (line in block.lines) { val lineText = line.text val lineCornerPoints = line.cornerPoints val lineFrame = line.boundingBox for (element in line.elements) { val elementText = element.text val elementCornerPoints = element.cornerPoints val elementFrame = element.boundingBox } } }
Java
String resultText = result.getText(); for (Text.TextBlock block : result.getTextBlocks()) { String blockText = block.getText(); Point[] blockCornerPoints = block.getCornerPoints(); Rect blockFrame = block.getBoundingBox(); for (Text.Line line : block.getLines()) { String lineText = line.getText(); Point[] lineCornerPoints = line.getCornerPoints(); Rect lineFrame = line.getBoundingBox(); for (Text.Element element : line.getElements()) { String elementText = element.getText(); Point[] elementCornerPoints = element.getCornerPoints(); Rect elementFrame = element.getBoundingBox(); for (Text.Symbol symbol : element.getSymbols()) { String symbolText = symbol.getText(); Point[] symbolCornerPoints = symbol.getCornerPoints(); Rect symbolFrame = symbol.getBoundingBox(); } } } }
Richtlinien für Eingabebilder
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Damit ML Kit Text genau erkennen kann, müssen Eingabebilder Text enthalten, der durch ausreichende Pixeldaten dargestellt wird. Idealerweise sollte jedes Zeichen mindestens 16 × 16 Pixel groß sein. In der Regel gibt es keinen Genauigkeitsvorteil, wenn Zeichen größer als 24 × 24 Pixel sind.
So kann beispielsweise ein Bild mit 640 x 480 Pixeln gut funktionieren, um eine Visitenkarte zu scannen, die die gesamte Breite des Bildes einnimmt. Zum Scannen eines Dokuments, das auf Papier im Letter-Format gedruckt wurde, ist möglicherweise ein Bild mit 720 × 1.280 Pixeln erforderlich.
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Ein schlechter Fokus kann die Genauigkeit der Texterkennung beeinträchtigen. Wenn Sie keine akzeptablen Ergebnisse erhalten, bitten Sie den Nutzer, das Bild noch einmal aufzunehmen.
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Wenn Sie Text in einer Echtzeitanwendung erkennen, sollten Sie die Gesamtabmessungen der Eingabebilder berücksichtigen. Kleinere Bilder können schneller verarbeitet werden. Um die Latenz zu verringern, sollte der Text so viel wie möglich vom Bild einnehmen. Nehmen Sie Bilder mit niedrigeren Auflösungen auf (beachten Sie dabei die oben genannten Genauigkeitsanforderungen). Weitere Informationen finden Sie unter Tipps zur Leistungsverbesserung.
Tipps zur Leistungsverbesserung
- Wenn Sie die API
Cameraodercamera2verwenden, drosseln Sie die Aufrufe an den Detektor. Wenn ein neuer Videoframe verfügbar wird, während der Detektor ausgeführt wird, wird der Frame verworfen. Ein Beispiel finden Sie in der KlasseVisionProcessorBasein der Beispiel-App der Kurzanleitung. - Wenn Sie die
CameraXAPI verwenden, muss die Backpressure-Strategie auf den StandardwertImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATESTfestgelegt sein. So wird sichergestellt, dass jeweils nur ein Bild zur Analyse bereitgestellt wird. Wenn mehr Bilder erzeugt werden, während der Analyzer ausgelastet ist, werden sie automatisch verworfen und nicht für die Übermittlung in die Warteschlange gestellt. Sobald das zu analysierende Bild durch Aufrufen von ImageProxy.close() geschlossen wird, wird das nächste aktuelle Bild geliefert. - Wenn Sie die Ausgabe des Detektors verwenden, um Grafiken über das Eingabebild zu legen, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus ML Kit ab und rendern Sie dann das Bild und das Overlay in einem einzigen Schritt. Dies wird für jeden Eingabeframe nur einmal auf der Anzeigeoberfläche gerendert. Ein Beispiel finden Sie in den Klassen
CameraSourcePreviewundGraphicOverlayin der Beispiel-App der Kurzanleitung. - Wenn Sie die Camera2 API verwenden, nehmen Sie Bilder im
ImageFormat.YUV_420_888-Format auf. Wenn Sie die ältere Camera API verwenden, nehmen Sie Bilder imImageFormat.NV21-Format auf. - Versuchen Sie, Bilder mit einer niedrigeren Auflösung aufzunehmen. Beachten Sie jedoch auch die Anforderungen dieser API an die Bildabmessungen.