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OCRツール

Android用OCRライブラリリスト: 適切なツールを見つける

Androidアプリ開発の動的な環境では、光学式文字認識(OCR)機能の統合がますます重要になっています。 Android OCRライブラリは、開発者がアプリケーションで画像をキャプチャし、それらからテキストを処理し取得する機能を提供します。これにより、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための可能性が無限に広がります。

この記事では、Android OCRライブラリの特長について、その特徴とモバイルアプリ開発を革新する方法を見ていきます。

Android OCRライブラリの理解

Android OCRライブラリは、Androidデバイスでキャプチャされた画像からテキストを認識して抽出するために設計された専門的なツールです。 これらのライブラリは、高度な機械学習アルゴリズムとコンピュータビジョン技術を活用して画像を分析し、テキスト要素を識別して編集可能で検索可能なテキストに変換します。 OCR機能を組み込むことで、開発者は文書スキャン、テキスト翻訳、画像からの情報抽出などのタスクを実行できるアプリケーションを作成できます。

Android OCRライブラリの主な特長

1.精度と言語サポート:主要な Android OCR ライブラリは、さまざまな言語とフォントにわたって高い精度のテキスト認識を提供します。 彼らは高度なアルゴリズムを利用して、画像からテキストを正確に識別して抽出し、様々な言語環境で信頼性のある結果を保証します。 2.リアルタイム処理:一部の Android OCR ライブラリはリアルタイム処理をサポートしており、アプリケーションはライブ カメラ フィードでテキスト認識を実行できます。 この機能は、デバイスカメラによってキャプチャされたテキストの即時分析を必要とする翻訳アプリや拡張現実体験において非常に価値があります。 3.統合の容易さ: Android OCR ライブラリは、Android アプリケーションとのシームレスな統合を実現するように設計されています。 開発者にSDKやAPIを提供しており、統合プロセスを簡略化し、モバイルアプリへのOCR機能の迅速かつ効率的な組み込みを可能にします。 4.カスタマイズ オプション: Android OCR ライブラリは、特定のユースケースに合わせてテキスト認識パラメータを調整するためのカスタマイズ オプションを提供します。 開発者は、画像の前処理、テキストのセグメンテーション、および言語モデルなどの設定を調整することで、OCRのパフォーマンスと精度を最適化できます。

Android OCRライブラリ

Android開発のために利用できるOCRライブラリがいくつかあり、それぞれ独自の特徴、機能、ライセンスモデルを持っています。 以下の最も人気のあるものをいくつか見てみましょう:

1. Tesseract OCR

Tesseract OCRは、Googleによって開発された、100以上の言語をサポートする最も広く使用されているオープンソースのOCRエンジンの一つです。 通常、Tesseract OCRをAndroidアプリに統合するには、"tess-two"などのラッパーライブラリを使用してプロセスを簡易化します。 その強力なテキスト認識機能を備え、Tesseract OCRは効率的に単一画像からテキストを抽出することができます。

Tesseractの多様性はその言語サポートを超えて広がっており、 また、導入オプションの柔軟性も提供します。 開発者は、そのアプリケーションの要件に応じて、デバイス上のローカルにTesseractデータを使用するか、クラウドベースのサービスを活用するかを選択できます。 この柔軟性により、Tesseract OCRは、モバイルアプリでのオフラインテキスト認識からクラウドベースのソリューションでの大規模なテキスト抽出まで、さまざまな利用ケースに適しています。

2. Google Mobile Vision API

Google Playサービスの一部であるMobile Vision APIは、デバイス上でのテキスト認識機能を提供します。 それは、画像からテキストを検出し抽出するためのシンプルなインターフェースを提供し、ドキュメントスキャンや翻訳のようなリアルタイムアプリケーションに適しています。 シームレスな統合により、Mobile Vision APIは、精度で画像を処理しテキストを認識するために開発者を支援します。

しかし、これは現在廃止されているため、開発者は最高のパフォーマンス、最新機能、および安定性を得るためにML Kit SDKへの移行を求められています。 これは以下でさらに詳しく説明されています。

3. Microsoft Azure Computer Vision

Azure Computer Vision APIは、クラウドベースのOCRサービスを提供し、テキスト認識を含むさまざまな画像分析タスクに対応します。 処理にはインターネット接続が必要ですが、高い精度を提供し、複数の言語をサポートします。 Azure Computer Visionを活用することで、開発者は他に類を見ない精度で画像からテキストを抽出することができます。

これに加えて、Azure Computer Vision APIは、画像のタグ付け、オブジェクトの検出、画像のモデレーションなど、幅広いコンピュータビジョン能力を提供します。 この多様性により、開発者は単純なOCR機能を超える洗練されたアプリケーションを構築することができます。 Azure Computer Visionの能力を活用することで、開発者は高度な単一画像分析技術を利用した革新的なソリューションを作成することができます。

4. ABBYY Mobile Web Capture

ABBYY Mobile Web Captureは、モバイルオンボーディングプロセスを革新し、ドキュメントキャプチャ機能をウェブベースのアプリケーションにシームレスに組み込みます。 JavaScriptベースのSDKを活用し、この革新的なソリューションにより、ユーザーはウェブページ内でモバイルデバイスのカメラを使用してドキュメントの画像を簡単にキャプチャすることができます。 ABBYY Mobile Web Captureを使用すると、手動でのクリックや調整は不要で、ユーザーがデバイスのカメラをドキュメントに向けるだけで、SDKがすべてを処理し、業務用データに変換するための最高品質の画像を保証します。

この摩擦のないプロセスは、ドキュメント提出を簡素化することで顧客体験を向上させるだけでなく、早期段階での放棄率を減らすことによってオンボーディングを加速させます。 さらに、ABBYY Mobile Web Captureはカスタム開発の必要性を排除し、既存のアプリケーションとシームレスに統合する事前構築された包括的なウェブベースのキャプチャソリューションを提供します。 ドキュメントキャプチャを自動化しデータの精度を向上させることで、組織はオペレーションを効率化し、効率を向上させ、顧客にシームレスなオンボーディング体験を提供することができます。

5. ML Kit

Googleによって開発されたML Kitは、オンデバイステキスト認識機能を提供し、AndroidアプリへのOCR機能の統合を簡素化します。ML Kitを使用することで、開発者は豊富な機械学習の専門知識を必要とせずに単一画像からテキストを認識することができます。Firebase向けML Kitを活用することで、開発者はアプリケーションでのテキストベースのコンテンツとの相互作用における新しい可能性を開放できます。

ML Kitの特徴は、オンデバイス処理に重点を置いており、そのためアプリケーションはユーザーのデバイス上で複雑な機械学習タスクを実行することができます。このアプローチは、迅速で応答性の高いパフォーマンスを保証すると同時に、機密データをローカルに保持することによってユーザープライバシーを尊重します。 ML Kitの直感的なAPIと包括的なドキュメントを利用することで、開発者はAndroidアプリに強力な機械学習機能を迅速に実装し、ユーザーエンゲージメントと機能を強化しながらシームレスなユーザーエクスペリエンスを維持できます。

次に、特にAndroid開発向けに提供される高度なOCR機能を持つ革新的なTesseract4Androidライブラリを探ります。

Tesseract4Androidの紹介

Tesseract4Androidは、人気のあるtess-twoライブラリのフォークであり、CMakeや最新のAndroid Studioバージョンなどの現代の開発環境とシームレスに統合するように一から書き直されています。 このライブラリは、精度と広範な言語サポートで知られるGoogle Tesseract OCRエンジンの能力を活用します。 JavaとJNIラッパーを活用することで、Tesseract4Androidは開発者に高度なテキスト認識機能をAndroidアプリケーションに組み込むための簡単なインターフェースを提供します。

Android OCRライブラリ(開発者向けリスト):図1 - Tesseract4Android

主な特徴と依存関係

Tesseract4Androidは、最適なパフォーマンスと信頼性を保証するために堅牢な依存関係に基づいて構築されています。 主な特徴と依存関係を含みます:

  • Tesseract OCR 5.3.4: OCR テクノロジーの最新の進歩を活用し、Tesseract4Android は最先端のテキスト認識機能を提供します。
  • Leptonica 1.83.1:この必須ライブラリは画像処理機能を提供し、入力画像を最適化してテキスト認識の精度を向上させます。
  • libjpeg v9eおよびlibpng 1.6.40:これらのライブラリは、OCR アプリケーションの前処理タスクに不可欠な、効率的な画像の処理と操作を可能にします。

Tesseract4Androidの開始方法

Tesseract4AndroidをAndroidアプリケーションに統合する手順は簡単です。 OCRの旅を始めるために、これらのステップに従ってください:

  1. JitPack リポジトリを追加する:プロジェクトのルートbuild.gradleファイルに JitPack リポジトリを追加して、Tesseract4Android ライブラリをプロジェクトに組み込みます。

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

2.依存関係を含める:アプリ モジュールのbuild.gradleファイルで Tesseract4Android 依存関係を指定し、パフォーマンス要件に基づいて標準バリアントと OpenMP バリアントのいずれかを選択します。

```java
dependencies {
    // Standard variant
    implementation 'cz.adaptech.tesseract4android:tesseract4android:4.7.0'
    // OpenMP variant
    implementation 'cz.adaptech.tesseract4android:tesseract4android-openmp:4.7.0'
}
```
  1. TessBaseAPI を活用する:コード内で TessBaseAPI クラスを活用して、テキスト認識プロセスを開始します。 指定された言語ファイルと画像入力でAPIを設定し、認識されたテキストを効率的に取得します。

Android用Tesseractのサンプルコード

次に、AndroidでTesseractを使用して画像上でOCRを実行する方法を示す基本的な例を示します:

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();
        }
    }
}
JAVA

IronOCRの紹介: .NETのテキスト認識を高める

IronOCRは、信頼性が高く効率的なOCRソリューションを求める.NET開発者にとって最適な選択です。 比類のない精度、言語サポート、および統合のしやすさを備えたIronOCRは、.NETアプリケーションでのテキスト認識の新たな可能性を開放する開発者を支援します。 スキャンした文書の処理、画像からの情報の抽出、またはデータ入力タスクの自動化かどうかに関わらず、IronOCRは生産性を高め、革新を推進するために必要なツールと機能を提供します。

Android OCRライブラリ(開発者向けリスト):図2 - IronOCR

IronOCRの主な機能

1.精度と信頼性: IronOCRは、テキスト認識において卓越した精度を実現し、幅広い画像やテキストの種類において信頼性の高い結果を保証します。その高度なアルゴリズムは、低解像度や斜めの視点といった難しい状況でも、画像からテキストを正確に識別・抽出できるようにトレーニングされています。 2.言語とフォントのサポート: IronOCR は多数の言語とフォントをサポートしているため、世界中のユーザーを対象としたアプリケーションに適しています。 ラテン系言語、アジアのスクリプト、またはキリル文字が含まれているかどうかに関わらず、IronOCRはさまざまな言語環境へのロバストなサポートを提供します。 3.汎用性と柔軟性: IronOCR は汎用性と柔軟性を備えており、開発者は OCR 機能をさまざまな種類の .NET アプリケーションに統合できます。 デスクトップソフトウェア、Webアプリケーション、クラウドベースのソリューションであれ、IronOCRは.NETのエコシステムとシームレスに統合し、さまざまなプラットフォームや環境でその能力を活用できるようにしています。 4.統合の容易さ:直感的な API と豊富なドキュメントにより、IronOCR を .NET アプリケーションに統合するのは簡単です。 .NET Coreや.NET Frameworkなどの.NETフレームワークの包括的なサポートにより、開発者はプロジェクトにすぐにIronOCRを組み込み、最小限の労力で画像からのテキスト抽出を開始できます。

IronOCR for .NETのインストール

IronOCRを.NETプロジェクトに統合するには、以下の手順に従ってください:

  1. NuGetパッケージマネージャーまたはパッケージマネージャーコンソールを介してIronOCR NuGetパッケージをインストールします:

    Install-Package IronOcr
  2. IronOCRの名前空間をインポートし、そのAPIを活用してOCRタスクを実行することによって、.NETアプリケーションでIronOCRの使用を開始します。

IronOCR for .NETのサンプルコード

次に、.NETアプリケーションでIronOCRを使用して画像上でOCRを実行する方法を示す基本的な例を示します:

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);
    }
}
$vbLabelText   $csharpLabel

Androidでの実行も可能な.NET MAUIアプリケーションでのOCRを実装する包括的なガイドについては、こちらのチュートリアルをご覧ください:NET MAUI OCRチュートリアル

入力画像

Android OCRライブラリ(開発者向けリスト):図4 - トレーニングデータ入力

出力

Android OCRライブラリ(開発者向けリスト):図5 - OCR出力

より詳細な情報およびその他のOCR機能については、ドキュメントコード例ページをご覧ください。

結論

Android OCRライブラリは、単一の画像からテキストを抽出するために、Tesseractデータなどの多言語のトレーニングデータを活用します。 人工知能を基盤に持つこれらのライブラリは、Android用のTesseractのように、精度を持ってテキストを認識することを可能にします。 統合には、共有メニューのような機能が含まれることが多く、さまざまなアプリケーションと言語にわたるシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供します。

.NETエコシステムでは、IronOCRはその高度な機能、シームレスな統合、および比類のない正確さで際立っています。 IronOCRとSyncfusion OCRの両者がPDFドキュメントでOCRを実行します。

IronOCRを使用すると、.NETアプリケーションでのテキスト認識の可能性は無限であり、開発者に新しいテキスト認識と分析の可能性の限界を突破するために必要なツールと能力をテストするための無料トライアルを提供します。

そのライセンスは$799から始まり、継続課金はありません。 ここからライブラリをダウンロードしてお試しください。

Kannaopat Udonpant
ソフトウェアエンジニア
ソフトウェアエンジニアになる前に、Kannapatは北海道大学で環境資源の博士号を修了しました。博士号を追求する間に、彼はバイオプロダクションエンジニアリング学科の一部である車両ロボティクスラボラトリーのメンバーになりました。2022年には、C#のスキルを活用してIron Softwareのエンジニアリングチームに参加し、IronPDFに注力しています。Kannapatは、IronPDFの多くのコードを執筆している開発者から直接学んでいるため、この仕事を大切にしています。同僚から学びながら、Iron Softwareでの働く社会的側面も楽しんでいます。コードやドキュメントを書いていない時は、KannapatはPS5でゲームをしたり、『The Last of Us』を再視聴したりしていることが多いです。