Работаем с VisionKit в iOS 13

Владислав Вчерашний, iOS-разработчик, рассказал об использовании VisionKit.

Возвращаясь в уже, казалось бы, далёкий 2017-й год на ежегодную конференцию Apple для разработчиков WWDC, мало кто вспомнит, что тогда нам впервые показали фреймворк под названием Vision. На тот момент он умел не так уж и много:

1. Распознавать лица и штрих-коды;
2. Определять текст;
3. идентифицировать плоскости.

Так же фреймворк позволял классифицировать или распознавать объекты, использую Core ML модели.

Решив испытать новые возможности iOS? я быстро побежал создавать новый проект, читать документацию и тестировать новые фичи iOS. Каким же было моё удивление, когда я увидел рамку вокруг текста – но вот текст, к сожалению, так и не был распознан. Как так получилось? В Apple решили, что мне достаточно указать место, где есть текст, а вот распознавать я должен самостоятельно. На этом ТОГДА мое желание тестировать Vision закончилось :)

Вскоре, спустя два года, на WWDC 2019 мы получили долгожданное обновление фреймворка, который теперь умеет распознавать текст. Важно отметить, что распознавание текста с помощью VisionKit доступно только в iOS 13, а вот для более ранних версий рекомендую использовать WeScan.

Вступление

VisionKit – это небольшой фреймворк, который позволяет распознавать текст в вашем приложении, используя системный сканер документов (как в Notes.app).

Давайте на примере кратко ознакомимся с возможностями VisionKit, а также с его помощью научимся распознавать текст с документов.

Приступая к работе с VisionKit

Создайте проект на основе Single View App.

Откройте ViewController и импортируйте Vision и VisionKit:

Далее откройте Main.storyboard и добавьте в него 3 элемента

1. UIButton –– для вызова VNDocumentCameraViewController;
2. UIImageView –– для отображения сделанной фотографии;
3. UITextView –– для отображения распознанного текста.

Сканирование документов

В VisionKit Apple добавила новый ViewController – VNDocumentCameraViewController. Как говорит документация – это контроллер, который показывает, что видит “камера документов”.

Добавьте его в вашу иерархию контроллеров для сканирования документов, как показано ниже:

@IBAction private func scan(_ sender: Any?) {
        let scannerVC = VNDocumentCameraViewController()
        scannerVC.delegate = self
        self.present(scannerVC, animated: true, completion: nil)
    }

также, не забудьте подписаться и реализовать делегат VNDocumentCameraViewControllerDelegate. В нем находится всего 3 метода, каждый отвечающий за состояние контроллера:

optional func documentCameraViewController(_ controller: VNDocumentCameraViewController, didFinishWith scan: VNDocumentCameraScan)

optional func documentCameraViewControllerDidCancel(_ controller: VNDocumentCameraViewController)

optional func documentCameraViewController(_ controller: VNDocumentCameraViewController, didFailWithError error: Error)

Распознавание текста в документах

Как вы могли догадаться, показ сканера документов –– это только начало. Теперь текст нужно распознать! Для этого нам понадобится VNRecognizeTextRequest –– запрос, который будет определять место текста, а также распознавать его на картинке.

private var request: VNRecognizeTextRequest!

private func setupVisionKit() {
        self.request = VNRecognizeTextRequest(completionHandler: { [weak self] request, error in
            guard let `self` = self else { return }

            if let error = error {
                print("Scanned with error: \(error.localizedDescription)")
                return
            }

            guard let result = request.results as? [VNRecognizedTextObservation], result.count > 0 else {
                print("Nothing found")
                return
            }
            var scannedTextValue = ""

            for observation in result {
                guard let topValue = observation.topCandidates(1).first else { return }
                scannedTextValue += "\(topValue.string)\n"
            }           

            DispatchQueue.main.async {
                self.recognizedTextView.text = scannedTextValue
            }
        })
        self.request.recognitionLanguages = ["en-US"]
        self.request.recognitionLevel = .accurate
    }

Несколько слов о параметрах VNRecognizeTextRequest

В примере выше мы установили два свойства – recognitionLanguages (массив языков) и recognitionLevel (.fast – быстрый и .accurate – точный). Также существует еще несколько дополнительных опций:

1. customWords – массив слов, дополняющие словари языков;
2. minimumTextHeight – число от 0 до 1. Размер от высоты изображения, при котором текст не будет распознаваться;
3. usesLanguageCorrection – булевое значение. Указывает на использование коррекции языка во время распознавания текста.

Запрос, который мы создали имеет комплишен, который будет запускаться каждый раз, когда нам нужно будет распознать текст с картинки.

Для каждого сканирования нам нужно запускать отдельный VNImageRequestHandler. Во избежание “подтормаживания” интерфейса обработку нужно запсукать в отдельном .userInitiated потоке.

private func recognizeText(in image: UIImage) {
        guard let cgImage = image.cgImage else { return }
        self.imageView.image = image
        
        DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async { [weak self] in
            guard let `self` = self else { return }
            
            let imageRequestHandler = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage, options: [:])
            do {
                try imageRequestHandler.perform([self.request])
            } catch {
                print(error.localizedDescription)
            }
        }
    }

 

Для лучших результатов рекомендуется использовать cgImage.

Выводы

В данной статье мы научились сканировать документы и распознавать на них текст с помощью VisionKit в iOS 13.

Финальный код доступен здесь.