Сегодня я покажу, как добавить опцию распознавания текста (OCR) в Ваше Android приложение.
Наш тестовый проект — это один единственный Activity, в который я запихнула и распознавание. Итого в общем счете всего 200 строк кода.
Важная фича — опция OCR работает offline. OCR увеличивает ваш .apk приблизительно на 17mb.
Tesseract — пожалуй, самая популярная и качественная бесплатная OCR библиотека, у которой до сих пор выходят апдейты. Создатели Tesseract — разработчики из Google.
Tesseract написан на С, но существует проект tess-two — готовый инструмент по использованию Tesseract на Android платформе. Он предоставляет Java API для доступа к изначально скомпилированным Tesseract классам. Все, что нужно — это добавить tess-two в ваш build.gradle:
dependencies {
compile 'com.rmtheis:tess-two:5.4.1'
}
Кроме этого тессеракту потребуется .traineddata файл. Этот файл содержит данные для эффективного распознавания, словари слов и прочее. Файл уникален для каждого языка. Скачать .traineddata для любого языка можно по ссылке. Замечу, что есть возможность создать свой собственный .traineddata файл. Это может быть полезно, если вы распознаете специфический текст или у вас свой словарь возможных слов. Теоретически, кастомизация повысит качество распознавания.
Перед тем, как перейти к java коду, убедитесь в том, что вы положили в проект файл для английского языка eng.traideddata. Например, в src\main\assets\tessdata.
Вам потребуется сконфигурировать тессеракт, перед тем как запускать распознавание. Для этого нужно передать в метод конфигурации (init) два параметра — путь к папке tessdata на вашем Android устройстве и язык («eng»). Будьте внимательны, путь к папке tessdata, а не к .traideddata файлу, если папка будет названа иначе, код не будет работать. Очевидно, вам эту папку нужно создать на external storage и поместить в неё eng.traideddata.
Привожу метод, который из Bitmap получает распознанный текст:
import com.googlecode.tesseract.android.TessBaseAPI;
//...
private String extractText(Bitmap bitmap) throws Exception
{
TessBaseAPI tessBaseApi = new TessBaseAPI();
tessBaseApi.init(DATA_PATH, "eng");
tessBaseApi.setImage(bitmap);
String extractedText = tessBaseApi.getUTF8Text();
tessBaseApi.end();
return extractedText;
}
Да-да, очень просто.
Результат
Рекомендации
1. Лучше запускать OCR на сервер стороне. Если у вас Java проект — используйте tess4j — JNA wrapper для Tesseract. Качество распознавания выше на 20-30%. Не садит батарею, не утяжеляет .apk.
2. Используйте предобработку изображения, перед тем как распознавать. Самый простой способ — заставить юзера выделить блок с текстом, что бы уменьшить площадь распознавания. Сюда можно отнести и выравнивание искажений, удаление шумов, цветокоррекцию.
Исходный код доступен здесь.
На этом все.
