Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
API Nhận dạng văn bản phiên bản 2 của Bộ công cụ học máy có thể nhận dạng văn bản bằng bất kỳ bộ ký tự tiếng Trung, Devanagari, Nhật Bản, Hàn Quốc và Latinh nào. API này cũng có thể được dùng để tự động hoá các công việc nhập dữ liệu, chẳng hạn như xử lý thẻ tín dụng, biên nhận và danh thiếp.
Nhận dạng văn bản trên nhiều hệ thống chữ viết và ngôn ngữ Hỗ trợ nhận dạng văn bản bằng tiếng Trung, chữ Devanagari, tiếng Nhật, tiếng Hàn và chữ Latinh
Phân tích cấu trúc của văn bản Hỗ trợ phát hiện các ký hiệu, phần tử, dòng và đoạn
Xác định ngôn ngữ của văn bản Xác định ngôn ngữ của văn bản được nhận dạng
Nhận dạng theo thời gian thực Có thể nhận dạng văn bản theo thời gian thực trên nhiều loại thiết bị
Cấu trúc văn bản
Trình nhận dạng văn bản phân đoạn văn bản thành các khối, dòng, phần tử và ký hiệu.
Nói một cách đơn giản:
Block là một tập hợp các dòng văn bản liền kề, chẳng hạn như một đoạn hoặc cột,
Dòng là một tập hợp các từ liền kề trên cùng một trục và
Phần tử là một tập hợp ký tự chữ-số ("từ") liền kề trên cùng một trục trong hầu hết các ngôn ngữ La tinh hoặc một từ trong các ngôn ngữ khác
Symbol (Biểu tượng) là một ký tự bao gồm chữ và số trên cùng một trục trong hầu hết các ngôn ngữ Latinh hoặc một ký tự trong các ngôn ngữ khác
Hình ảnh dưới đây nêu bật ví dụ về từng phương pháp trong số này theo thứ tự giảm dần. Khối được làm nổi bật đầu tiên, có màu lục lam, là một Khối văn bản. Tập hợp các khối được đánh dấu thứ hai (màu xanh dương) là Các dòng văn bản. Cuối cùng, nhóm khối được làm nổi bật thứ ba, có màu xanh dương đậm, là Từ.
Đối với tất cả khối, đường, phần tử và ký hiệu được phát hiện, API sẽ trả về hộp giới hạn, điểm góc, thông tin về chế độ xoay, điểm số tin cậy, ngôn ngữ được nhận dạng và văn bản đã nhận dạng.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC."],[[["\u003cp\u003eThe ML Kit Text Recognition v2 API recognizes text in Chinese, Devanagari, Japanese, Korean, and Latin scripts and can automate data entry for documents like credit cards and receipts.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt analyzes text structure by identifying blocks, lines, elements (words), and symbols, returning bounding boxes, corner points, and confidence scores for each.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe API supports real-time text recognition on various devices and can identify the language of the recognized text.\u003c/p\u003e\n"]]],["The ML Kit Text Recognition v2 API recognizes text in Chinese, Devanagari, Japanese, Korean, and Latin scripts. It analyzes text structure by detecting blocks, lines, elements, and symbols, and identifies the language. The API provides bounding boxes, corner points, rotation, confidence scores, recognized languages, and text for detected text. This API can be used for automating data entry from credit cards, receipts and business cards. It also support real time text recognition.\n"],null,["# Text recognition v2\n\nThe ML Kit Text Recognition v2 API can recognize text in any Chinese, Devanagari,\nJapanese, Korean and Latin character set. The API can also be used to automate\ndata-entry tasks such as processing credit cards, receipts, and business cards.\n\n[iOS](/ml-kit/vision/text-recognition/v2/ios)\n[Android](/ml-kit/vision/text-recognition/v2/android)\n\nKey capabilities\n----------------\n\n- **Recognize text across various scripts and languages** Supports recognizing text in Chinese, Devanagari, Japanese, Korean and Latin scripts\n- **Analyzes structure of text** Supports detection of symbols, elements, lines and paragraphs\n- **Identify language of text** Identifies the language of the recognized text\n- **Real-time recognition** Can recognize text in real-time on a wide range of devices\n\nText structure\n--------------\n\nThe Text Recognizer segments text into blocks, lines, elements and symbols.\nRoughly speaking:\n\n- a **Block** is a contiguous set of text lines, such as a paragraph or\n column,\n\n- a **Line** is a contiguous set of words on the same axis, and\n\n- an **Element** is a contiguous set of alphanumeric characters (\"word\") on the\n same axis in most Latin languages, or a word in others\n\n- an **Symbol** is a single alphanumeric character on the\n same axis in most Latin languages, or a character in others\n\nThe image below highlights examples of each of these in descending order. The\nfirst highlighted block, in cyan, is a Block of text. The second set of\nhighlighted blocks, in blue, are Lines of text. Finally, the third set of\nhighlighted blocks, in dark blue, are Words.\n\nFor all detected blocks, lines, elements and symbols, the API returns the\nbounding boxes, corner points, rotation information, confidence score,\nrecognized languages and recognized text.\n\nExample results\n---------------\n\n\u003cbr /\u003e\n\nPhoto: [Dietmar Rabich](//commons.wikimedia.org/wiki/User:XRay \"User:XRay\"), [Wikimedia Commons](//commons.wikimedia.org/wiki/Main_Page \"Main Page\"), [\"Düsseldorf,\nWege der parlamentarischen Demokratie -- 2015 -- 8123\"](//commons.wikimedia.org/wiki/File:D%C3%BCsseldorf,_Wege_der_parlamentarischen_Demokratie_--_2015_--_8123.jpg), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)\n\n| Recognized Text ||\n|--------|---------------------------------------|\n| Text | Wege der parlamentarischen Demokratie |\n| Blocks | (1 block) |\n\n| Block 0 ||\n|--------------------------|------------------------------------------------|\n| Text | Wege der parlamentarischen Demokratie |\n| Frame | (296, 665 - 796, 882) |\n| Corner Points | (296, 719), (778, 665), (796, 828), (314, 882) |\n| Recognized Language Code | de |\n| Lines | (3 lines) |\n\n| Line 0 ||\n|--------------------------|------------------------------------------------|\n| Text | Wege der |\n| Frame | (434, 678 - 670, 749) |\n| Corner Points | (434, 705), (665, 678), (670, 722), (439, 749) |\n| Recognized Language Code | de |\n| Confidence Score | 0.8766741 |\n| Rotation Degree | -6.6116457 |\n| Elements | (2 elements) |\n\n| Element 0 ||\n|--------------------------|------------------------------------------------|\n| Text | Wege |\n| Frame | (434, 689 - 575, 749) |\n| Corner Points | (434, 705), (570, 689), (575, 733), (439, 749) |\n| Recognized Language Code | de |\n| Confidence Score | 0.8964844 |\n| Rotation Degree | -6.6116457 |\n| Elements | (4 elements) |\n\n| Symbol 0 ||\n|------------------|------------------------------------------------|\n| Text | W |\n| Frame | (434, 698 - 500, 749) |\n| Corner Points | (434, 706), (495, 698), (500, 741), (439, 749) |\n| Confidence Score | 0.87109375 |\n| Rotation Degree | -6.611646 |"]]
