Android OCR Bibliotheksliste: Finden Sie das richtige Tool

In der dynamischen Umgebung der Android-App-Entwicklung ist die Integration von Optical Character Recognition (OCR)-Funktionen immer wichtiger geworden. Android OCR-Bibliotheken ermöglichen es Entwicklern, Bilder in ihren Anwendungen zu erfassen und die Möglichkeit zu bieten, Bilder zu verarbeiten und Text aus ihnen zu holen, was eine Fülle von Möglichkeiten zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit eröffnet.

In diesem Artikel betrachten wir die Landschaft der Android OCR-Bibliotheken, ihre Funktionen und wie sie die Entwicklung von mobilen Apps revolutionieren können.

Verstehen der Android OCR-Bibliothek

Android OCR-Bibliotheken sind spezialisierte Tools, die für die Erkennung und Extraktion von Text aus von Android-Geräten aufgenommenen Bildern entwickelt wurden. Diese Bibliotheken nutzen fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens und Computer-Vision-Techniken, um Bilder zu analysieren, Textelemente zu identifizieren und sie in editierbaren und durchsuchbaren Text umzuwandeln. Durch die Integration von OCR-Funktionen können Entwickler Anwendungen erstellen, die Aufgaben wie das Scannen von Dokumenten, die Übersetzung von Text und die Extraktion von Informationen aus Bildern übernehmen.

Hauptmerkmale der Android OCR-Bibliotheken

1. Genauigkeit und Sprachunterstützung: Führende Android-OCR-Bibliotheken bieten hohe Genauigkeit bei der Texterkennung in einer Vielzahl von Sprachen und Schriftarten. Sie nutzen fortschrittliche Algorithmen zur genauen Identifizierung und Extrahierung von Text aus Bildern und gewährleisten so zuverlässige Ergebnisse in unterschiedlichen Sprachumgebungen.

2. Echtzeitverarbeitung: Einige Android-OCR-Bibliotheken unterstützen die Echtzeitverarbeitung, sodass Anwendungen Texterkennung auf Live-Kamera-Feeds durchführen können. Diese Funktion ist von unschätzbarem Wert für Anwendungen, die eine sofortige Analyse des von der Kamera des Geräts erfassten Textes erfordern, wie z. B. Übersetzungsanwendungen und Augmented-Reality-Erlebnisse.

3. Leichte Integration: Android-OCR-Bibliotheken sind für eine nahtlose Integration mit Android-Anwendungen konzipiert. Sie stellen Entwicklern SDKs und APIs zur Verfügung, die den Integrationsprozess vereinfachen und eine schnelle und effiziente Einbindung von OCR-Funktionen in mobile Anwendungen ermöglichen.

4. Anpassungsoptionen: Android OCR-Bibliotheken bieten Anpassungsoptionen, um Text­erkennungs­parameter an spezielle Anwendungs­fälle anzupassen. Entwickler können Einstellungen wie Bildvorverarbeitung, Textsegmentierung und Sprachmodelle anpassen, um OCR-Leistung und Genauigkeit zu optimieren.

Android OCR-Bibliotheken

Für die Android-Entwicklung stehen mehrere OCR-Bibliotheken zur Verfügung, von denen jede ihre eigenen Funktionen, Möglichkeiten und Lizenzierungsmodelle hat. Sehen wir uns einige der beliebtesten an:

1. Tesseract OCR

Tesseract OCR, entwickelt von Google, ist eine der am weitesten verbreiteten Open-Source-OCR-Engines und unterstützt über 100 Sprachen. Die Integration von Tesseract OCR in eine Android-Anwendung erfordert in der Regel die Verwendung von Wrapper-Bibliotheken wie "tess-two", um den Prozess zu vereinfachen. Mit seinen robusten Texterkennungsfunktionen ermöglicht es Tesseract OCR Entwicklern, Text effizient aus einzelnen Bildern zu extrahieren.

Die Vielseitigkeit von Tesseract geht über die Sprachunterstützung hinaus; außerdem bietet es flexible Einsatzmöglichkeiten. Entwickler können je nach den Anforderungen ihrer Anwendung wählen, ob sie die Tesseract-Daten lokal auf dem Gerät nutzen oder auf Cloud-basierte Dienste zurückgreifen. Dank dieser Flexibilität eignet sich Tesseract OCR für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, von der Offline-Texterkennung in mobilen Anwendungen bis hin zur umfangreichen Textextraktion in cloudbasierten Lösungen.

2. Google Mobile Vision API

Die Mobile Vision API ist Teil der Google Play-Dienste und bietet Funktionen zur Texterkennung auf dem Gerät. Es bietet eine einfache Schnittstelle zum Erkennen und Extrahieren von Text aus Bildern und eignet sich daher für Echtzeitanwendungen wie das Scannen und Übersetzen von Dokumenten. Mit ihrer nahtlosen Integration ermöglicht die Mobile Vision API Entwicklern, Bilder zu verarbeiten und Texte präzise zu erkennen.

Diese ist nun jedoch veraltet, so dass die Entwickler aufgefordert werden, auf ML Kit SDK als Ersatz umzusteigen, um die beste Leistung, die neuesten Funktionen und die Stabilität zu erhalten. Darauf wird weiter unten eingegangen.

3. Microsoft Azure Computer Vision

Azure Computer Vision API bietet Cloud-basierte OCR-Dienste mit Unterstützung für verschiedene Bildanalyseaufgaben, einschließlich Texterkennung. Es erfordert zwar eine Internetverbindung für die Verarbeitung, bietet aber eine hohe Genauigkeit und unterstützt mehrere Sprachen. Mithilfe von Azure Computer Vision können Entwickler Text aus Bildern mit beispielloser Genauigkeit extrahieren.

Darüber hinaus bietet die Azure Computer Vision API eine breite Palette weiterer Computer Vision-Funktionen, wie z. B. Image Tagging, Objekterkennung und Bildmoderation. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es Entwicklern, anspruchsvolle Anwendungen zu erstellen, die über einfache OCR-Funktionen hinausgehen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Azure Computer Vision können Entwickler innovative Lösungen erstellen, die fortschrittliche Einzelbildanalyseverfahren nutzen.

4. ABBYY Mobile Web Capture

ABBYY Mobile Web Capture revolutioniert mobile Onboarding-Prozesse, indem es Dokumentenerfassungsfunktionen nahtlos in webbasierte Anwendungen einbettet. Mit dieser innovativen Lösung, die auf einem JavaScript-basierten SDK basiert, können Benutzer mühelos Bilder von Dokumenten mit der Kamera ihres mobilen Geräts direkt auf einer Webseite erfassen. Mit ABBYY Mobile Web Capture sind keine manuellen Klicks oder Anpassungen mehr nötig - der Kunde richtet einfach die Kamera seines Geräts auf das Dokument, und das SDK erledigt den Rest.

Dieser reibungslose Prozess verbessert nicht nur die Kundenerfahrung, indem er die Einreichung von Dokumenten vereinfacht, sondern beschleunigt auch den Einführungsprozess, indem er die Abbruchraten in der Anfangsphase reduziert. Darüber hinaus macht ABBYY Mobile Web Capture eine individuelle Entwicklung überflüssig und bietet eine vorgefertigte, umfassende webbasierte Erfassungslösung, die sich nahtlos in bestehende Anwendungen integrieren lässt. Durch die Automatisierung der Dokumentenerfassung und die Verbesserung der Datengenauigkeit können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren, die Effizienz steigern und ihren Kunden ein nahtloses Onboarding-Erlebnis bieten.

5. ML-Bausatz

Entwickelt von Google, bietet ML Kit Funktionen zur Erkennung von Texten auf dem Gerät und vereinfacht die Integration von OCR-Funktionalität in Android-Apps. Mit ML Kit können Entwickler Texte aus einzelnen Bildern erkennen, ohne umfassende Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen zu benötigen. Durch die Nutzung von ML Kit für Firebase können Entwickler neue Möglichkeiten zur Interaktion mit textbasierten Inhalten in ihren Anwendungen erschließen.

Ein herausragendes Merkmal von ML Kit ist die Betonung der geräteinternen Verarbeitung, die es Anwendungen ermöglicht, komplexe maschinelle Lernaufgaben direkt auf dem Gerät des Benutzers durchzuführen. Dieser Ansatz gewährleistet nicht nur eine schnelle und reaktionsschnelle Leistung, sondern respektiert auch die Privatsphäre des Nutzers, indem sensible Daten lokal gehalten werden. Durch die Nutzung der intuitiven APIs und der umfassenden Dokumentation von ML Kit können Entwickler schnell leistungsstarke Funktionen für maschinelles Lernen in ihre Android-Apps implementieren und so das Engagement und die Funktionalität der Benutzer verbessern, während gleichzeitig ein nahtloses Benutzererlebnis erhalten bleibt.

Nun wollen wir die innovative Tesseract4Android-Bibliothek erkunden, die fortschrittliche OCR-Funktionen bietet, die speziell für die Android-Entwicklung zugeschnitten sind.

Einführung in Tesseract4Android

Tesseract4Android stellt einen Fork der beliebten tess-two-Bibliothek dar, der sorgfältig von Grund auf neu geschrieben wurde, um nahtlos in moderne Entwicklungsumgebungen wie CMake und die neuesten Versionen von Android Studio integriert zu werden. Diese Bibliothek nutzt die Fähigkeiten der renommierten Google Tesseract OCR-Engine, die für ihre Genauigkeit und umfassende Sprachunterstützung bekannt ist. Durch die Nutzung von Java und JNI-Wrappern bietet Tesseract4Android Entwicklern eine einfache Schnittstelle, um fortschrittliche Texterkennungsfunktionen in ihre Android-Anwendungen einzubinden.

Hauptmerkmale und Abhängigkeiten

Tesseract4Android basiert auf einem Fundament von robusten Abhängigkeiten, die eine optimale Leistung und Zuverlässigkeit gewährleisten. Zu den wichtigsten Funktionen und Abhängigkeiten gehören:

• Tesseract OCR 5.3.4: Durch die Nutzung der neuesten Fortschritte in der OCR-Technologie bietet Tesseract4Android erstklassige Texterkennungsfähigkeiten.
• Leptonica 1.83.1: Diese wesentliche Bibliothek bietet Bildverarbeitungsfunktionen, die die Genauigkeit der Texterkennung verbessern, indem sie Eingabebilder optimiert.
• libjpeg v9e und libpng 1.6.40: Diese Bibliotheken ermöglichen effiziente Bildverarbeitung und -manipulation, die für Vorverarbeitungsaufgaben in OCR-Anwendungen unerlässlich sind.

Erste Schritte mit Tesseract4Android

Die Integration von Tesseract4Android in Ihre Android-Anwendung ist ein unkomplizierter Prozess. Befolgen Sie diese Schritte, um Ihre OCR-Reise zu beginnen:

1. Fügen Sie das JitPack-Repository hinzu: Integrieren Sie die Tesseract4Android-Bibliothek in Ihr Projekt, indem Sie das JitPack-Repository zur build.gradle-Datei im Stammverzeichnis Ihres Projekts hinzufügen.

allprojects {
        repositories {
            ...
            maven { url 'https://jitpack.io' }
        }
    }

allprojects {
        repositories {
            ...
            maven { url 'https://jitpack.io' }
        }
    }

allprojects
If True Then
		repositories
		If True Then
			'...
			maven
			If True Then
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'				url 'https: } }

2. Abhängigkeit einbinden: Geben Sie die Tesseract4Android-Abhängigkeit in der build.gradle-Datei Ihres App-Moduls an und wählen Sie zwischen den Standard- und OpenMP-Varianten basierend auf Ihren Leistungsanforderungen.

dependencies {
        // Standard variant
        implementation 'cz.adaptech.tesseract4android:tesseract4android:4.7.0'
        // OpenMP variant
        implementation 'cz.adaptech.tesseract4android:tesseract4android-openmp:4.7.0'
    }

dependencies {
        // Standard variant
        implementation 'cz.adaptech.tesseract4android:tesseract4android:4.7.0'
        // OpenMP variant
        implementation 'cz.adaptech.tesseract4android:tesseract4android-openmp:4.7.0'
    }

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

3. Nutzen Sie die TessBaseAPI: Verwenden Sie die TessBaseAPI-Klasse in Ihrem Code, um Texterkennungsprozesse zu starten. Konfigurieren Sie die API mit den gewünschten Sprachdateien und Bildeingaben, und rufen Sie den erkannten Text effizient ab.

Beispielcode mit Tesseract für Android

Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man mit Tesseract für Android OCR an einem Bild durchführt:

import com.googlecode.tesseract.android.TessBaseAPI;
import android.graphics.Bitmap;
public class OCRManager {
    private TessBaseAPI tessBaseAPI;
    public OCRManager(String dataPath, String language) {
        tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
        tessBaseAPI.init(dataPath, language);
    }
    public String recognizeText(Bitmap bitmap) {
        tessBaseAPI.setImage(bitmap);
        return tessBaseAPI.getUTF8Text();
    }
    public void onDestroy() {
        if (tessBaseAPI != null) {
            tessBaseAPI.end();
        }
    }
}

import com.googlecode.tesseract.android.TessBaseAPI;
import android.graphics.Bitmap;
public class OCRManager {
    private TessBaseAPI tessBaseAPI;
    public OCRManager(String dataPath, String language) {
        tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
        tessBaseAPI.init(dataPath, language);
    }
    public String recognizeText(Bitmap bitmap) {
        tessBaseAPI.setImage(bitmap);
        return tessBaseAPI.getUTF8Text();
    }
    public void onDestroy() {
        if (tessBaseAPI != null) {
            tessBaseAPI.end();
        }
    }
}

Private com As import
Private android As import
Public Class OCRManager
	Private tessBaseAPI As TessBaseAPI
	Public Sub New(ByVal dataPath As String, ByVal language As String)
		tessBaseAPI = New TessBaseAPI()
		tessBaseAPI.init(dataPath, language)
	End Sub
	Public Function recognizeText(ByVal bitmap As Bitmap) As String
		tessBaseAPI.setImage(bitmap)
		Return tessBaseAPI.getUTF8Text()
	End Function
	Public Sub onDestroy()
		If tessBaseAPI IsNot Nothing Then
			tessBaseAPI.end()
		End If
	End Sub
End Class

Einführung in IronOCR: Verbesserte Texterkennung mit .NET

IronOCR erweist sich als die erste Wahl für .NET-Entwickler, die nach einer zuverlässigen und effizienten OCR-Lösung suchen. Mit seiner unvergleichlichen Genauigkeit, Sprachunterstützung und einfachen Integration ermöglicht IronOCR Entwicklern, neue Möglichkeiten der Texterkennung in ihren .NET-Anwendungen zu erschließen. Ob es um die Verarbeitung gescannter Dokumente, die Extraktion von Informationen aus Bildern oder die Automatisierung von Dateneingabeaufgaben geht, IronOCR bietet die Werkzeuge und Funktionen, die zur Steigerung der Produktivität und zur Förderung von Innovationen erforderlich sind.

Hauptmerkmale von IronOCR

1. Genauigkeit und Zuverlässigkeit: IronOCR bietet außergewöhnliche Genauigkeit bei der Texterkennung und gewährleistet zuverlässige Ergebnisse über eine Vielzahl von Bildern und Texttypen hinweg. Seine fortschrittlichen Algorithmen sind darauf trainiert, Text aus Bildern präzise zu erkennen und zu extrahieren, selbst unter schwierigen Bedingungen wie niedriger Auflösung oder schrägen Perspektiven.

2. Sprach- und Schriftunterstützung: IronOCR unterstützt eine Vielzahl von Sprachen und Schriftarten und ist somit geeignet für Anwendungen, die ein globales Publikum ansprechen. Ob lateinische Sprachen, asiatische Schriften oder kyrillische Alphabete - IronOCR bietet robuste Unterstützung für verschiedene Sprachumgebungen.

3. Vielseitigkeit und Flexibilität: IronOCR bietet Vielseitigkeit und Flexibilität, sodass Entwickler die OCR-Funktionalität in verschiedene Arten von .NET-Anwendungen integrieren können. Ob Desktop-Software, Webanwendungen oder Cloud-basierte Lösungen - IronOCR lässt sich nahtlos in das .NET-Ökosystem integrieren und ermöglicht es Entwicklern, seine Fähigkeiten über verschiedene Plattformen und Umgebungen hinweg zu nutzen.

4. Leichte Integration: Die Integration von IronOCR in .NET-Anwendungen ist dank der intuitiven APIs und der umfassenden Dokumentation einfach. Dank der umfassenden Unterstützung für .NET-Frameworks wie .NET Core und .NET-Framework können Entwickler IronOCR schnell in ihre Projekte einbinden und mit minimalem Aufwand Text aus Bildern extrahieren.

Installation von IronOCR for .NET

Um IronOCR in Ihr .NET-Projekt zu integrieren, gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Installieren Sie das IronOCR NuGet-Paket über den NuGet Package Manager oder die Package Manager Console:

Install-Package IronOcr

Install-Package IronOcr

'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'Install-Package IronOcr

1. Alternativ können Sie es auch mit dem NuGet Package Manager for Solutions herunterladen. Suchen Sie nach IronOCR und installieren Sie es.

   

2. Beginnen Sie mit der Verwendung von IronOCR in Ihrer .NET-Anwendung, indem Sie den IronOCR-Namensraum importieren und seine APIs zur Durchführung von OCR-Aufgaben nutzen.

Beispielcode mit IronOCR for .NET

Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man OCR auf einem Bild mit IronOCR in einer .NET-Anwendung durchführt:

using IronOcr;
class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        string imageText = new IronTesseract().Read(@"images\image.png").Text;
    Console.WriteLine("Recognized Text:");
        Console.WriteLine(imageText);
    }
}

using IronOcr;
class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        string imageText = new IronTesseract().Read(@"images\image.png").Text;
    Console.WriteLine("Recognized Text:");
        Console.WriteLine(imageText);
    }
}

Imports IronOcr
Friend Class Program
	Shared Sub Main(ByVal args() As String)
		Dim imageText As String = (New IronTesseract()).Read("images\image.png").Text
	Console.WriteLine("Recognized Text:")
		Console.WriteLine(imageText)
	End Sub
End Class

Schauen Sie sich dieses Tutorial an, um eine umfassende Anleitung zur Implementierung von OCR in einer .NET MAUI-Anwendung zu erhalten, die auch auf Android ausgeführt werden kann: NET MAUI OCR Tutorial.

Eingabe Bild

Ausgabe

Für detailliertere Informationen und weitere OCR-Funktionen besuchen Sie bitte die Dokumentation und die Seite mit Codebeispielen.

Schlussfolgerung

Android OCR-Bibliotheken nutzen Trainingsdaten für mehrere Sprachen, z. B. Tesseract-Daten, um Text aus einzelnen Bildern zu extrahieren. Mit künstlicher Intelligenz als Kernstück ermöglichen diese Bibliotheken, wie Tesseract für Android, Entwicklern eine präzise Texterkennung. Die Integration umfasst oft Funktionen wie das Menü "Teilen", das nahtlose Benutzererfahrungen über verschiedene Anwendungen und Sprachen hinweg bietet.

Im .NET-Ökosystem zeichnet sich IronOCR durch seine fortschrittlichen Funktionen, seine nahtlose Integration und seine unübertroffene Genauigkeit aus. Mit IronOCR können .NET-Entwickler mühelos Text aus Bildern extrahieren und so die Möglichkeiten zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit, zur Automatisierung von Arbeitsabläufen und zur Förderung des digitalen Wandels in den verschiedensten Branchen ausschöpfen.

Mit IronOCR sind die Möglichkeiten für Texterkennung in .NET-Anwendungen grenzenlos. Entwicklern wird eine kostenlose Testversion angeboten, um die erforderlichen Tools und Funktionen zu testen, die nötig sind, um die Grenzen des Möglichen in der Texterkennung und -analyse zu erweitern.

Seine Lite-Lizenz beginnt ab $749 ohne wiederkehrende Gebühren. Laden Sie die Bibliothek hier herunter und probieren Sie es aus.