Firebase ML Kit: Nhận dạng văn bản ( Text Recognition) trong Android

Firebase ML Kit: Nhận dạng văn bản ( Text Recognition) trong Android

Với API nhận dạng văn bản của ML Kit, bạn có thể nhận dạng văn bản bằng bất kỳ ngôn ngữ gốc Latinh nào (và hơn thế nữa, với nhận dạng văn bản dựa trên đám mây).

1. Tổng quan

Nhận dạng văn bản là quá trình phát hiện và nhận dạng thông tin văn bản trong hình ảnh, video, tài liệu và các nguồn khác.

Có nhiều ứng dụng như Google Dịch , Google Keep , CamScanner , v.v … sử dụng sức mạnh của nhận dạng văn bản để cung cấp một số tính năng tuyệt vời và hữu ích.

2. Nhận dạng văn bản của ML Kit

Nhận dạng văn bản của ML Kit cung cấp cả API trên thiết bị và trên nền tảng đám mây.
Bạn có thể chọn cái nào sẽ sử dụng tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn.

API nhận dạng văn bản của ML Kit có sẵn trên cả thiết bị và trên đám mây

Trình nhận dạng văn bản của ML Kit phân đoạn văn bản thành các khối, dòng và thành phần.

  • Khối là một tập hợp các dòng văn bản liền kề nhau, chẳng hạn như một đoạn hoặc cột.

  • Line là một tập hợp các từ liền kề trên cùng một dòng.

  • Phần tử là một tập hợp các ký tự chữ và số trên cùng một trục dọc.

3. Cài đặt 

  1. Bước 1: Thêm Firebase vào ứng dụng của bạn

 Bạn có thể thêm Firebase vào ứng dụng của mình bằng cách làm theo các bước được đề cập ở đây 

  1. Bước 2: Bao gồm sự phụ thuộc

Bạn cần include ML Kit dependency trong build.gradle  

dependencies {
  // ...
  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:19.0.2'
}
  1. Bước 3: Chỉ định các mô hình ML (tùy chọn)

Đối với API trên thiết bị, bạn có thể định cấu hình ứng dụng của mình để tự động tải xuống các mô hình ML sau khi được cài đặt từ CH Play. Nếu không, mô hình sẽ được tải xuống trong lần đầu tiên bạn chạy trình phát hiện trên thiết bị.

Để bật tính năng này, bạn cần chỉ định các mô hình trong AndroidManifest.xml


  ...
  
  1.  

Bước 4: Nhận hình

ML Kit cung cấp một cách dễ dàng để nhận ra văn bản từ nhiều loại hình ảnh thích Bitmapmedia.ImageByteBufferbyte[], hoặc một tập tin trên thiết bị. Bạn chỉ cần tạo một đối tượng FirebaseVisionImage từ các loại hình ảnh được đề cập ở trên và chuyển nó vào mô hình.

Ví dụ:

val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)

Để tạo FirebaseVisionImage từ các loại hình ảnh khác, vui lòng tham khảo tài liệu 

  1.  

Bước 4:

Bây giờ, đã đến lúc chuẩn bị mô hình Nhận dạng văn bản 
ML Kit cung cấp cả các mô hình trên thiết bị và trên nền tảng đám mây cho Nhận dạng văn bản.

Trên mẫu thiết bị

val textRecognizer = FirebaseVision.getInstance().onDeviceTextRecognizer

Mô hình dựa trên đám mây

val textRecognizer = FirebaseVision.getInstance().cloudTextRecognizer

Đối với mô hình Nhận dạng văn bản dựa trên đám mây, bạn cũng có thể cung cấp các ngôn ngữ khác nhau mà bạn muốn mô hình của mình phát hiện.

val options = FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions.Builder()
        .setLanguageHints(Arrays.asList("en", "hi"))
        .build()
val textRecognizer = FirebaseVision.getInstance().getCloudTextRecognizer(options)
  1.  

Bước 5: 

Cuối cùng, chúng ta có thể chuyển hình ảnh của mình cho mô hình để nhận dạng văn bản.

textRecognizer.processImage(image)
        .addOnSuccessListener {
            // Task completed successfully
        }
        .addOnFailureListener {
            // Task failed with an exception
        }
  1.  

Bước 6: Trích xuất thông tin

Nếu nhận dạng văn bản thành công, bạn sẽ nhận được một đối tượng FirebaseVisionText  trong addOnSuccessListener .FirebaseVisionText chứa tất cả các thông tin hiện tại văn bản trong hình ảnh.

Như đã thảo luận ở trên Bộ nhận dạng văn bản của ML Kit phân đoạn văn bản thành các khối, dòng và thành phần.
Hình ảnh  không chứa hoặc chứa nhiều 
TextBlock.
TextBlock không chứa hoặc chứa nhiều Line.
Line không chứa hoặc chứa nhiều Element.

Image
  |
  |___ TextBlock
  |        |
  |        |___ Line
  |               |
  |               |___ Element
  |
  |___ TextBlock
           |
           |___ Line
           |      |
           |      |___ Element
           |      |
           |      |___ Element
           |
           |___ Line
                  |
                  |___ Element

Bạn có thể trích xuất tất cả thông tin như thế này.

val resultText = result.text
for (block in result.textBlocks) {
    val blockText = block.text
    val blockConfidence = block.confidence
    val blockCornerPoints = block.cornerPoints
    val blockFrame = block.boundingBox
    for (line in block.lines) {
        val lineText = line.text
        val lineConfidence = line.confidence
        val lineCornerPoints = line.cornerPoints
        val lineFrame = line.boundingBox
        for (element in line.elements) {
            val elementText = element.text
            val elementConfidence = element.confidence
            val elementCornerPoints = element.cornerPoints
            val elementFrame = element.boundingBox
        }
    }
}

Đây là thành quả đạt được

Mã nguồn đầy đủ:

https://github.com/hitanshu-dhawan/FirebaseMLKit/tree/master/app/src/main/java/com/hitanshudhawan/firebasemlkitexample/textrecognition

admin

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *