Liste des bibliothèques d'OCR pour Android : Trouver le bon outil

Dans l'environnement dynamique du développement d'applications Android, l'intégration de la reconnaissance optique de caractères(OCR) est devenue de plus en plus vitale. Les bibliothèques Android OCR permettent aux développeurs de capturer des images dans leurs applications et offrent la possibilité de traiter les images et d'en extraire du texte, ce qui ouvre une pléthore de possibilités pour améliorer l'expérience des utilisateurs.

Dans cet article, nous examinons le paysage des bibliothèques OCR Android, leurs caractéristiques et la façon dont elles peuvent révolutionner le développement d'applications mobiles.

Comprendre la bibliothèque OCR d'Android

Les bibliothèques OCR Android sont des outils spécialisés conçus pour reconnaître et extraire du texte à partir d'images capturées par des appareils Android. S'appuyant sur des algorithmes avancés d'apprentissage automatique et des techniques de vision par ordinateur, ces bibliothèques analysent les images pour identifier les éléments textuels et les convertir en texte éditable et consultable. En intégrant la fonctionnalité OCR, les développeurs peuvent créer des applications capables d'effectuer des tâches telles que la numérisation de documents, la traduction de textes et l'extraction d'informations à partir d'images.

Principales caractéristiques des bibliothèques OCR pour Android

1. Précision et prise en charge des langues : Les principales bibliothèques d'OCR pour Android offrent une grande précision dans la reconnaissance de texte dans un grand nombre de langues et de polices. Ils utilisent des algorithmes avancés pour identifier et extraire avec précision le texte des images, garantissant ainsi des résultats fiables dans divers environnements linguistiques.

2. Traitement en temps réel : Certaines bibliothèques OCR Android prennent en charge le traitement en temps réel, ce qui permet aux applications d'effectuer la reconnaissance de texte sur des flux de caméra en direct. Cette fonction est inestimable pour les applications nécessitant une analyse instantanée du texte capturé par la caméra de l'appareil, telles que les applications de traduction et les expériences de réalité augmentée.

3. Facilité d'intégration : Les bibliothèques Android OCR sont conçues pour une intégration transparente dans les applications Android. Ils fournissent aux développeurs des SDK et des API qui simplifient le processus d'intégration, ce qui permet d'incorporer rapidement et efficacement la fonctionnalité OCR dans les applications mobiles.

4. Options de personnalisation : Les bibliothèques OCR Android offrent des options de personnalisation permettant d'adapter les paramètres de reconnaissance de texte à des cas d'utilisation spécifiques. Les développeurs peuvent ajuster les paramètres tels que le prétraitement des images, la segmentation du texte et les modèles de langage pour optimiser les performances et la précision de l'OCR.

Bibliothèques OCR pour Android

Plusieurs bibliothèques d'OCR sont disponibles pour le développement d'Android, chacune avec ses propres caractéristiques, capacités et modèles de licence. Examinons quelques-unes des plus populaires d'entre elles :

1. Tesseract OCR

Tesseract OCRdéveloppé par Google, est l'un des moteurs d'OCR open-source les plus utilisés, prenant en charge plus de 100 langues. L'intégration de l'OCR Tesseract dans une application Android implique généralement l'utilisation de bibliothèques d'enveloppe comme "tess-two" pour simplifier le processus. Grâce à ses solides capacités de reconnaissance de texte, Tesseract OCR permet aux développeurs d'extraire efficacement du texte à partir d'images simples.

La polyvalence de Tesseract va au-delà de la prise en charge des langues ; il offre également une certaine souplesse dans les options de déploiement. Les développeurs peuvent choisir d'utiliser les données Tesseract localement sur l'appareil ou d'exploiter des services basés sur le cloud, en fonction des exigences de leur application. Cette flexibilité permet à Tesseract OCR de s'adapter à un large éventail de cas d'utilisation, de la reconnaissance de texte hors ligne dans les applications mobiles à l'extraction de texte à grande échelle dans les solutions basées sur le cloud.

2. Google Mobile Vision API

Faisant partie des services Google Play, l'API Mobile Vision offre des capacités de reconnaissance de texte sur l'appareil. Il offre une interface simple pour la détection et l'extraction de texte à partir d'images, ce qui le rend adapté aux applications en temps réel telles que la numérisation de documents et la traduction. Grâce à son intégration transparente, l'API Mobile Vision permet aux développeurs de traiter des images et de reconnaître des textes avec précision.

Cependant, ce kit est désormais obsolète et les développeurs sont invités à migrer vers le ML Kit SDK en remplacement pour bénéficier des meilleures performances, des dernières fonctionnalités et de la stabilité. Elle est examinée plus loin.

3. Microsoft Azure Computer Vision

Azure Computer Vision API propose des services d'OCR basés sur l'informatique dématérialisée et prend en charge diverses tâches d'analyse d'images, y compris la reconnaissance de texte. Bien qu'il nécessite une connexion internet pour le traitement, il offre une grande précision et prend en charge plusieurs langues. Grâce à Azure Computer Vision, les développeurs peuvent extraire du texte à partir d'images avec une précision inégalée.

En outre, Azure Computer Vision API offre un large éventail d'autres fonctionnalités de vision par ordinateur, telles que le marquage d'images, la détection d'objets et la modération d'images. Cette polyvalence permet aux développeurs de créer des applications sophistiquées qui vont au-delà des simples fonctionnalités de l'OCR. En exploitant la puissance d'Azure Computer Vision, les développeurs peuvent créer des solutions innovantes qui exploitent des techniques avancées d'analyse d'une seule image.

4. ABBYY Mobile Web Capture

ABBYY Mobile Web Capture révolutionne les processus d'intégration mobile en intégrant de manière transparente des fonctionnalités de capture de documents dans les applications web. S'appuyant sur un SDK basé sur JavaScript, cette solution innovante permet aux utilisateurs de capturer sans effort des images de documents à l'aide de l'appareil photo de leur appareil mobile, directement dans une page web. Avec ABBYY Mobile Web Capture, plus besoin de clics ou d'ajustements manuels : les clients n'ont qu'à pointer l'appareil photo de leur appareil vers le document, et le SDK s'occupe du reste, garantissant la meilleure qualité d'image possible pour la conversion en données prêtes à l'emploi.

Ce processus sans friction améliore non seulement l'expérience du client en simplifiant la soumission des documents, mais accélère également le processus d'intégration en réduisant les taux d'abandon au cours des premières étapes. En outre, ABBYY Mobile Web Capture élimine le besoin de développement personnalisé, en offrant une solution de capture web complète et pré-construite qui s'intègre de manière transparente aux applications existantes. En automatisant la capture des documents et en améliorant la précision des données, les entreprises peuvent rationaliser leurs opérations, améliorer leur efficacité et offrir à leurs clients une expérience d'accueil transparente.

5. Kit ML

Développé par Google,ML Kit offre des capacités de reconnaissance de texte sur l'appareil, ce qui simplifie l'intégration de la fonctionnalité OCR dans les applications Android. Avec ML Kit, les développeurs peuvent reconnaître des textes à partir d'images simples sans avoir besoin d'une expertise approfondie en matière d'apprentissage automatique. En tirant parti de ML Kit for Firebase, les développeurs peuvent ouvrir de nouvelles possibilités d'interaction avec le contenu textuel dans leurs applications.

Le ML Kit se distingue par l'importance qu'il accorde au traitement sur l'appareil, ce qui permet aux applications d'effectuer des tâches complexes d'apprentissage automatique directement sur l'appareil de l'utilisateur. Cette approche garantit non seulement des performances rapides et réactives, mais respecte également la vie privée de l'utilisateur en conservant les données sensibles au niveau local. En tirant parti des API intuitives et de la documentation complète de ML Kit, les développeurs peuvent rapidement mettre en œuvre de puissantes fonctions d'apprentissage automatique dans leurs applications Android, améliorant ainsi l'engagement et la fonctionnalité des utilisateurs tout en maintenant une expérience utilisateur transparente.

Explorons maintenant la bibliothèque innovante Tesseract4Android, qui offre des capacités d'OCR avancées spécialement conçues pour le développement Android.

Présentation de Tesseract4Android

Tesseract4Android est un dérivé de la célèbre bibliothèque tess-two, méticuleusement réécrite à partir de zéro pour s'intégrer de manière transparente aux environnements de développement modernes tels que CMake et les dernières versions d'Android Studio. Cette bibliothèque exploite les capacités du célèbre moteur Google Tesseract OCR, connu pour sa précision et sa prise en charge étendue des langues. En s'appuyant sur Java et des wrappers JNI, Tesseract4Android offre aux développeurs une interface simple pour incorporer des fonctionnalités avancées de reconnaissance de texte dans leurs applications Android.

Principales caractéristiques et dépendances

Tesseract4Android est construit sur une base de dépendances robustes, garantissant des performances et une fiabilité optimales. Les principales caractéristiques et dépendances sont les suivantes

• Tesseract OCR 5.3.4 : S'appuyant sur les dernières avancées de la technologie OCR, Tesseract4Android offre des capacités de reconnaissance de texte à la pointe de la technologie.
• Leptonica 1.83.1 : Cette bibliothèque essentielle fournit des fonctionnalités de traitement d'image, améliorant la précision de la reconnaissance de texte en optimisant les images d'entrée.
• libjpeg v9e et libpng 1.6.40 : Ces bibliothèques permettent une manipulation efficace des images, essentielle pour les tâches de prétraitement dans les applications d'OCR.

Démarrer avec Tesseract4Android

L'intégration de Tesseract4Android dans votre application Android est un processus simple. Suivez les étapes suivantes pour démarrer votre parcours ROC :

1. Ajouter le dépôt JitPack : Incorporez la bibliothèque Tesseract4Android dans votre projet en ajoutant le dépôt JitPack au fichier build.gradle racine de votre projet.

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. Inclure la dépendance : Spécifiez la dépendance Tesseract4Android dans le fichier build.gradle de votre module d'application, en choisissant entre les variantes Standard et OpenMP en fonction de vos exigences de performance.

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. Utiliser la TessBaseAPI : Utilisez la classe TessBaseAPI dans votre code pour lancer des processus de reconnaissance de texte. Configurez l'API avec les fichiers de langue et les entrées d'image souhaités, et récupérez efficacement le texte reconnu.

Exemple de code utilisant Tesseract pour Android

Voici un exemple de base montrant comment effectuer un OCR sur une image en utilisant Tesseract pour Android :

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

Introduction à IronOCR for .NET pour la reconnaissance de texte

IronOCR s'impose comme le premier choix pour les développeurs .NET à la recherche d'une solution OCR fiable et efficace. Grâce à sa précision inégalée, à sa prise en charge des langues et à sa facilité d'intégration, IronOCR permet aux développeurs d'exploiter de nouvelles possibilités de reconnaissance de texte dans leurs applications .NET. Qu'il s'agisse de traiter des documents numérisés, d'extraire des informations d'images ou d'automatiser des tâches de saisie de données, IronOCR fournit les outils et les capacités nécessaires pour améliorer la productivité et stimuler l'innovation.

Principales caractéristiques de l'IronOCR

1. Précision et fiabilité : IronOCR offre une précision exceptionnelle en matière de reconnaissance de texte, garantissant des résultats fiables sur un large éventail d'images et de types de texte. Ses algorithmes avancés sont formés pour identifier et extraire avec précision le texte des images, même dans des conditions difficiles telles qu'une faible résolution ou des perspectives biaisées.

2. Prise en charge des langues et des polices de caractères : IronOCR prend en charge une multitude de langues et de polices, ce qui le rend adapté aux applications ciblant des publics internationaux. Qu'il s'agisse de langues latines, d'écritures asiatiques ou d'alphabets cyrilliques, IronOCR offre une prise en charge solide de divers environnements linguistiques.

3. Polyvalence et flexibilité : IronOCR offre polyvalence et flexibilité, permettant aux développeurs d'intégrer la fonctionnalité OCR dans divers types d'applications .NET. Qu'il s'agisse de logiciels de bureau, d'applications web ou de solutions basées sur le cloud, IronOCR s'intègre de manière transparente à l'écosystème .NET, ce qui permet aux développeurs de tirer parti de ses capacités sur différentes plateformes et dans différents environnements.

4. Facilité d'intégration : L'intégration d'IronOCR dans les applications .NET est simple, grâce à ses API intuitives et à sa documentation complète. Grâce à la prise en charge complète des frameworks .NET tels que .NET Core et .NET Framework, les développeurs peuvent rapidement intégrer IronOCR à leurs projets et commencer à extraire du texte à partir d'images avec un minimum d'efforts.

Installation d'IronOCR for .NET

Pour intégrer IronOCR à votre projet .NET, procédez comme suit :

1. Installez le paquetage NuGet IronOCR via le gestionnaire de paquets NuGet ou la console du gestionnaire de paquets :

Install-Package IronOcr

Install-Package IronOcr

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

1. Vous pouvez également le télécharger à l'aide de NuGet Package Manager for Solutions. Recherchez IronOCR et installez-le.

   

2. Commencez à utiliser IronOCR dans votre application .NET en important l'espace de noms IronOCR et en utilisant ses API pour effectuer des tâches d'OCR.

Exemple de code utilisant IronOCR for .NET

Voici un exemple de base montrant comment effectuer une OCR sur une image à l'aide d'IronOCR for .NET dans une application .NET :

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

Consultez ce tutoriel pour obtenir un guide complet sur la mise en œuvre de l'OCR dans une application .NET MAUI, qui peut également être exécutée sur Android :Tutoriel d'OCR de NET MAUI.

Image d'entrée

Sortie

Pour des informations plus détaillées et d'autres fonctionnalités de l'OCR, veuillez consulter le site Web de l'OCRdocumentation etexemples de code page.

Conclusion

Les bibliothèques d'OCR Android exploitent des données d'entraînement pour plusieurs langues, telles que les données Tesseract, afin d'extraire du texte à partir d'images individuelles. Grâce à l'intelligence artificielle, ces bibliothèques, comme Tesseract pour Android, permettent aux développeurs de reconnaître des textes avec précision. L'intégration comprend souvent des fonctions telles que le menu de partage, qui permet aux utilisateurs de bénéficier d'une expérience transparente dans différentes applications et langues.

Dans l'écosystème .NET, IronOCR se distingue par ses fonctionnalités avancées, son intégration transparente et sa précision inégalée. Avec IronOCR, les développeurs .NET peuvent extraire sans effort du texte à partir d'images, débloquant ainsi des opportunités pour améliorer les expériences des utilisateurs, automatiser les flux de travail et favoriser la transformation numérique dans divers secteurs d'activité.

Avec IronOCR, les possibilités de reconnaissance de texte dans les applications .NET sont illimitéesessai gratuit pour tester les outils et les capacités nécessaires pour repousser les limites de ce qui est possible en matière de reconnaissance et d'analyse de texte.

Sa légèretélicense à partir de 749 $ sans frais récurrents. Télécharger la bibliothèque à partir deici et l'essayer.