Text aus physischen Dokumenten extrahieren
Ein leistungsfahiger Dokumentenscanner mit Texterkennung fur deine iOS App. Dokumente erfassen und sofort Text auslesen.
Das Problem
Der Bau eines Dokumentenscanners mit OCR erfordert das Verstandnis zweier komplexer Prozesse: Dokumentensegmentierung (das Dokument im Bild finden) und optische Zeichenerkennung (Text extrahieren). Vor der WWDC 2019 erforderte dies das Training von ML Modellen und den Aufbau komplexer Verarbeitungspipelines. Auch jetzt mussen die Frameworks korrekt mit SwiftUI integriert werden.
Die Losung
Diese vollstandige iOS Anwendung demonstriert die komplette Dokument zu Text Pipeline:
- Document Camera - VNDocumentCameraViewController Integration
- Automatische Erkennung - ML gestutzte Dokumentensegmentierung
- Kantenkorrektur - Manuelle Eckenanpassung bei Bedarf
- Textextraktion - VNRecognizeTextRequest fur OCR
- SwiftUI Oberflache - Moderne, ubersichtliche Ergebnisanzeige
Die Vorteile
- Spare 15 bis 25 Stunden Framework Recherche und Integration
- Neural Engine optimiert - Schnelle Erkennung auf modernen Geraten
- Produktionsqualitat - Dieselbe Technologie wie Apples Notizen App
- Perspektivkorrektur - Automatische Begradigung und Beleuchtungsanpassung
- Saubere Architektur - DocumentCameraView und TextScanner getrennt
Enthaltene Kamerafunktionen
- Blitzsteuerung (automatisch/ein/aus)
- Dokumentmodus (Farbe/Graustufen/Schwarzweiss/Foto)
- Auslosemodus (automatisch/manuell)
- Manuelle Eckpunktanpassung
Was du bekommst
Vollstandiger Xcode Workspace mit funktionierender iOS Dokumentenscanner App. Auf ein Dokument richten, erfassen und sofort Text extrahieren.
Bereit zum Einsatz in deinem nachsten Projekt.