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L'API de reconnaissance de texte de ML Kit v2 peut reconnaître du texte dans n'importe quel jeu de caractères chinois, devanagari, japonais, coréen et latin. L'API peut également être utilisée pour automatiser les tâches de saisie de données telles que le traitement des cartes de crédit, des reçus et des cartes de visite.
Reconnaissance de texte dans différents scripts et langues
Analyse la structure du texte : permet la détection de symboles, d'éléments, de lignes et de paragraphes
Identifier la langue du texte : identifie la langue du texte reconnu.
Reconnaissance en temps réel : peut reconnaître du texte en temps réel sur de nombreux appareils.
Structure du texte
L'outil de reconnaissance de texte segmente le texte en blocs, lignes, éléments et symboles.
En gros,
Un Block est un ensemble contigu de lignes de texte, tel qu'un paragraphe ou une colonne.
Une ligne est un ensemble contigu de mots sur le même axe.
Un élément est un ensemble contigu de caractères alphanumériques ("mot") sur le même axe dans la plupart des langues latines, ou un mot dans d'autres
Un symbole est un caractère alphanumérique unique sur le même axe dans la plupart des langues latines ou un caractère dans d'autres.
L'image ci-dessous met en évidence des exemples de chacun de ces éléments dans l'ordre décroissant. Le premier bloc en surbrillance, en cyan, est un bloc de texte. Le deuxième ensemble de blocs surlignés, en bleu, est constitué de lignes de texte. Enfin, le troisième ensemble de blocs
en surbrillance, en bleu foncé, est Mots.
Pour tous les blocs, lignes, éléments et symboles détectés, l'API renvoie les cadres de délimitation, les points d'angle, les informations de rotation, le score de confiance, les langues et le texte reconnus.
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Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 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 |"]]
