使用 Firebase ML Kit 在 Android 中建立文字檢測器

---

介紹

Android Firebase ML Kit 的文字檢測工具簡化了從影像中提取文字的過程，這有助於OCR、掃描紙張和增強現實等應用程式。本指南介紹如何在 Android 應用程式中新增文字分析功能。

設定開發環境

透過執行 Android Studio 並建立一個專案來設定與 Firebase ML Kit 協同工作的 Android 文字檢測器。以下是執行此操作的步驟。

安裝 Android Studio

• 下載並安裝 Android Studio

• 設定 Android SDK

• 配置虛擬裝置進行測試

建立新的 Android 專案

• 在 Android Studio 中建立新專案

• 配置專案設定和依賴項

• 設定應用程式佈局和資源

包含 Firebase ML Kit 的先決條件

• 新增 Firebase ML Kit 的依賴項和庫。

• 在您的專案中設定 Firebase ML Kit

配置 Firebase ML Kit

設定 Firebase 專案，啟用 ML Kit 並將其新增到您的 Android 應用程式，以便它可以識別文字。請按照以下步驟配置 Firebase ML Kit。

建立 Firebase 專案

• 在 Firebase 控制檯中建立一個新的 Firebase 專案

• 將專案連結到您的 Android 應用程式

在 Firebase 管理面板中啟用 ML Kit

• 進入 Firebase 儀表板並找到 ML Kit 部分

• 啟用 ML Kit API 和功能

使用 Firebase ML Kit 構建 Android 應用程式

• 將 Android 專案連線到 Firebase 專案

• 驗證與 Firebase ML Kit 的整合

• 配置 Firebase ML Kit 上的專案要求

實現文字檢測功能

現在您可以實現 Android 應用程式中的文字檢測，因為必要的工具（如 Firebase ML Kit）已經可用。我們將安裝 Firebase ML Kit TextRecognizer，拍攝一些影像，分析它們，提取文字並處理結果。

初始化 Firebase ML Kit TextRecognizer

• 建立 TextRecognizer 的例項

• 配置文字識別設定

捕獲和處理影像

• 實現用於影像捕獲的相機功能

• 處理影像方向和縱橫比

• 預處理捕獲的影像以獲得更好的文字識別效果

從影像中提取文字

• 將影像饋送到 TextRecognizer 以進行文字提取

• 獲取識別的文字和關聯的元資料

處理文字識別結果

• 處理識別的文字並在 UI 中顯示它

• 根據檢測到的文字實現操作

• 處理多行或多段文字

增強文字檢測精度

可以使用多種方法和途徑來提高文字檢測的精度。在本節中，我們將深入探討微調文字識別、利用影像準備工具以及適應不同的光照和視角的最佳實踐。

調整文字識別設定

• 為不同的場景配置 TextRecognizer

• 設定所需的文字檢測精度級別

• 針對特定要求微調識別引數

實現影像預處理技術

• 應用影像濾鏡和增強功能以提高文字可見性

• 去除影像中的噪點、模糊和偽影

• 增強影像的對比度和銳度

處理不同的光照情況和角度

• 適應不同的光線和陰影

• 文字方向和視角可能難以處理。

• 使用公式來修正傾斜或變形文字

自定義文字檢測 UI

使用者介面是文字識別最重要的部分之一。本部分介紹如何設計相機預覽介面，在相機預覽頂部疊加文字檢測結果，以及新增互動式文字選擇功能。

設計相機預覽介面

• 建立自定義相機預覽佈局

• 新增相機控制元件和捕獲按鈕

• 針對不同的螢幕尺寸和方向最佳化 UI

將文字識別結果疊加在相機預覽之上

• 相機預覽顯示文字邊界框和註釋。

• 格式化和突出顯示找到的文字，以便於檢視

• 發現新文字時即時更新

新增允許與文字選擇互動的工具

• 允許使用觸控或手勢選擇文字

• 對所選文字執行操作，例如複製或翻譯

• 透過易於使用的介面改善使用者體驗

處理文字識別錯誤

文字識別過程中可能會出現錯誤。本節討論了應對低置信度結果、整合錯誤處理系統以及為不成功的檢測提供使用者反饋的策略。

處理低置信度結果

• 為文字識別建立置信度閾值

• 處理不確定或模糊文字識別的案例

• 為低置信度結果實現回退機制

實現錯誤處理機制

• 檢測和處理文字識別期間的異常

• 記錄和報告錯誤以進行除錯

• 文字檢測失敗時提供回退選項

在掃描失敗時向用戶提供反饋

• 讓使用者知道文字識別失敗。

• 給出改進結果的想法或說明。

• 建立使用者提供評論和報告錯誤的方式

最佳化效能和效率

效率和有效性是任何程式成功的基礎。本節對文字檢測的最佳化工作旨在實現即時處理、更好地利用系統資源、延長電池續航時間以及降低延遲。

實現即時文字檢測

• 利用執行緒和並行處理以加快識別速度

• 最佳化影像捕獲和處理管道

• 實現即時文字顯示和更新的技術

有效管理系統資源

• 監控記憶體使用情況並最佳化資源分配

• 實現高效利用 CPU 和 GPU 的策略

• 最大限度地減少不必要的計算和記憶體洩漏

延長電池續航時間並降低延遲

• 在影像捕獲和處理期間實施節電措施

• 減少網路使用並最佳化資料傳輸

• 實現快取機制以最大限度地減少冗餘操作

測試和除錯

為了使文字檢測始終產生準確的結果，必須對其進行徹底的測試和除錯。本節討論了單元測試文字檢測功能、分析和排除常見錯誤以及比較模擬器和真實裝置測試。

對文字檢測功能執行單元測試

• 實現測試用例以驗證文字檢測演算法

• 驗證文字識別的準確性和效能

分析和排除常見問題

• 識別和解決文字檢測中的常見錯誤或漏洞

• 分析日誌、錯誤訊息和除錯資訊

• 排除與影像質量、光照或環境相關的問題

模擬器與真實裝置測試

• 比較模擬器和真實裝置上的文字檢測效能

• 解決特定裝置的挑戰和限制

• 收集來自不同裝置和 Android 版本的反饋

結論

總之，一旦開發者學習瞭如何在 Android 中使用 Firebase ML Kit 構建文字檢測器，他們就擁有了無限的可能性。應用程式可以透過準確高效的文字識別來提供更好的使用者體驗，加快文件處理速度並啟用新功能。本指南將向您展示如何在 Android 應用程式中充分利用文字檢測，從而為使用者提供更具吸引力和洞察力的互動。