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La API de reconocimiento de texto del Kit de AA v2 puede reconocer texto en cualquier grupo de caracteres en chino, devanagari, japonés, coreano y latino. La API también se puede usar para automatizar tareas de entrada de datos, como el procesamiento de tarjetas de crédito, recibos y tarjetas de presentación.
Reconocer texto en varios idiomas y alfabetos: Admite el reconocimiento de texto en alfabetos chinos, devanagari, japonés, coreano y latinos.
Analiza la estructura del texto. Admite la detección de símbolos, elementos, líneas y párrafos.
Identificar el idioma del texto Identifica el idioma del texto reconocido
Reconocimiento en tiempo real: Puede reconocer texto en tiempo real en una amplia variedad de dispositivos.
Estructura del texto
El Reconocedor de texto segmenta el texto en bloques, líneas, elementos y símbolos.
A grandes rasgos:
un Block es un conjunto contiguo de líneas de texto, como un párrafo o una columna.
Una Línea es un conjunto contiguo de palabras en el mismo eje.
Un elemento es un conjunto contiguo de caracteres alfanuméricos ("palabra") en el mismo eje en la mayoría de los idiomas latinos o una palabra en otros.
Un símbolo es un carácter alfanumérico único en el mismo eje en la mayoría de los idiomas latinos, o un carácter en otros
La imagen a continuación destaca ejemplos de cada uno de ellos en orden descendente. El primer bloque destacado, en cian, es un Bloque de texto. El segundo conjunto de bloques destacados, en azul, son las líneas de texto. Por último, el tercer conjunto de bloques
resaltados, en azul oscuro, son Palabras.
Para todos los bloques, líneas, elementos y símbolos detectados, la API muestra los cuadros de límite, los puntos de esquina, la información de rotación, la puntuación de confianza, los idiomas reconocidos y el texto reconocido.
[null,null,["Última actualización: 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 |"]]
