Huawei ML Kit Metin Tanıma ve Firebase ML Kit Metin Tanıma Karşılaştırma
Bu makalede, Huawei ML Kit Metin Tanıma ve Firebase ML Kit Metin Tanıma kullanımlarını karşılaştıracak ve nasıl çalıştıklarını anlamak için örnek Android uygulamaları oluşturacağız. Başlayalım.
Huawei ML Kit Metin Tanıma
Hizmet Hakkında
HUAWEI ML Kit, uygulamalarınızın çok çeşitli sektörlerde çeşitli yapay zeka (AI) uygulamalarını desteklemek için Huawei’nin makine öğrenimindeki uzun vadeli kanıtlanmış uzmanlığından kolayca yararlanmasına olanak tanır. Huawei’nin teknoloji birikimi sayesinde ML Kit, kullanımı kolay çeşitli lider makine öğrenimi yetenekleri sağlayarak çeşitli AI uygulamaları geliştirmenize yardımcı olur.
Metin Tanıma
Metin tanıma hizmeti, makbuz, kartvizit ve belge görüntülerinden metin çıkarabilir. Bu hizmet ofis, eğitim, toplu taşıma ve diğer uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, bu hizmeti bir fotoğraftaki metni çıkarmak ve metni çevirmek için bir çeviri uygulamasında kullanabilirsiniz, böylece kullanıcı deneyimini iyileştirebilirsiniz.
Bu hizmet bulutta veya cihazda çalışabilir, ancak desteklenen diller iki senaryoda farklılık gösterir. Cihaz üzerindeki API’ler Basitleştirilmiş Çince, Japonca, Korece ve Latin tabanlı dillerdeki metinleri tanıyabilir (Cihaz Üzerinde Metin Tanıma Tarafından Desteklenen Latin Komut Dosyasına bakın). Bulutta çalışırken hizmet, Basitleştirilmiş Çince, İngilizce, İspanyolca, Portekizce, İtalyanca, Almanca, Fransızca, Rusça, Japonca, Korece, Lehçe, Fince, Norveççe, İsveççe, Danca, Türkçe, Tayca gibi dillerdeki metinleri tanıyabilir. Arapça, Hintçe ve Endonezya dili.
Projenizi AppGallery Bağlantısında Yapılandırın
Huawei Kimliği Kaydetme
Eklentiyi kullanmak için bir Huawei Kimliği kaydetmeniz gerekir. Eğer yoksa, buradaki talimatlara uyun.
HUAWEI HMS Core Entegre Hazırlığı
Öncelikle, Huawei Mobile Services’ı uygulamanızla entegre etmeniz gerekir. Uygulamanızın nasıl entegre edileceğine dair detaylara girmeyeceğim fakat bu öğreticiyi adım adım kılavuz olarak kullanabilirsiniz.
1. Metin Tanıma SDK’sını Entegre Etme
Temel SDK’yı ve ardından bir veya daha fazla gerekli dil modeli paketini uygulama düzeyinde build.gradle’a entegre etmeniz gerekir.
2. Makine Öğrenimi Modelini Otomatik Olarak Güncelleme
Cihazdaki metin tanıma hizmetini kullanmak için aşağıdaki ifadeleri AndroidManifest.xml dosyasına ekleyin.
3. RelativeLayout’umuzda bir ImageView, bir TextView ve iki Button olacak
4. Cihazdaki Görüntülerden Metin Tanıma
Bir kamera uygulamasıyla fotoğraf çekin
Eylemleri diğer uygulamalara devretmenin Android yolu, ne yapmak istediğinizi açıklayan bir Amaç çağırmaktır. Bu süreç üç parçadan oluşur: Niyetin kendisi, harici Aktiviteyi başlatmak için bir çağrı ve odak aktivitenize döndüğünde görüntü verilerini işlemek için bir kod. Sonucu onActivityResult’da göreceğiz.
5. Görüntülerdeki metni tanımak için metin çözümleyici MLTextAnalyzer oluşturun. Tanınabilen dilleri belirtmek için MLLocalTextSetting’i ayarlayabilirsiniz. Dilleri ayarlamazsanız, varsayılan olarak yalnızca Latin temelli diller tanınabilir.
6. MLFrame nesnesini metin tanıma için asyncAnalyseFrame yöntemine iletin.
7. Tanıma tamamlandıktan sonra, tanıma kaynaklarını serbest bırakmak için analizörü durdurun.
8. Tüm kodu aşağıdaki Ana Aktivitede görebilirsiniz.
9. İşte sonuç.
Firebase ML Kit Metin Tanıma
Görüntülerdeki metni tanımak için ML Kit’i kullanabilirsiniz. ML Kit, hem bir sokak tabelasının metni gibi görüntülerdeki metni tanımaya uygun genel amaçlı bir API’ye hem de belgelerin metnini tanımak için optimize edilmiş bir API’ye sahiptir. Genel amaçlı API, hem cihaz üzerinde hem de bulut tabanlı modellere sahiptir.
Başlamadan önce
1. Henüz yapmadıysanız, Firebase’i Android projenize ekleyin.
2. Proje düzeyindeki build.gradle dosyanızda, hem buildscript hem de allprojects bölümlerinize Google’ın Maven deposunu dahil ettiğinizden emin olun.
3. ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını modülünüze (uygulama düzeyi) Gradle dosyanıza (genellikle app / build.gradle) ekleyin:
4. Aşağıdaki tanımlamayı uygulamanızın AndroidManifest.xml dosyasına ekleyin.
5. RelativeLayout’umuzda bir ImageView, bir TextView ve iki Button olacak.
6. Bir kamera uygulamasıyla fotoğraf çekin
İşte bir fotoğraf çekme olayını çağıran bir işlev.
7. Android Kamera uygulaması, onActivityResult () öğesine teslim edilen geri dönüş Niyetindeki fotoğrafı “data” anahtarı altında ekstralarda küçük bir Bitmap olarak kodlar. Aşağıdaki kod bu görüntüyü alır ve bir ImageView’da görüntüler.
8. Bitmap nesnesinden bir FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için.
9. Resimdeki metni görüntülemek için
10. Tüm kodu aşağıdaki Ana Aktivitede görebilirsiniz.
11. İşte sonuç.
HUAWEI ML Kit hakkında daha fazla bilgi için şu adresi ziyaret edin:
Diğer kaynaklar:
