HMS MLキットのテキスト超解像度機能の超シンプルな統合、ワンクリックでテキスト解像度を向上

序文

このような状況に遭遇したことはありますか？Weiboまたは公式アカウントを閲覧したときに興味深いテキストが表示されたので、Momentsにスクリーンショットを送信して友達と共有しました。ただし、画像を公開する場合、ソフトウェアが画像を強制的に圧縮するため、画像の解像度が低下し、テキストがぼやけて読みにくくなります。では、この状況を解決する方法はありますか？もちろんあります。HUAWEI HMS MLキットは、画像内のテキスト解像度の物理的な制限を打ち破り、テキストコンテンツを含む画像を9倍（長さと幅の3倍）拡大すると同時に、画像内のテキストの明瞭さを大幅に向上させるテキストスーパーディビジョンテクノロジーを提供します。そして認識可能性は、写真のテキストの低解像度の問題を簡単に解決します。

アプリケーションシナリオ

テキストスーパーディビジョンテクノロジーには、人生で多くのアプリケーションシナリオがあります。たとえば、Moments of Friendsによってリリースされたスクリーンショットが圧縮されると、テキストスーパーディビジョンテクノロジーはスクリーンショットを高解像度に復元できます。
ここに写真の説明を挿入
または、ドキュメントを再撮影すると、長距離、焦点が合っていないなどの理由で、キャプチャされたテキストが明確になりません。テキスト超分割技術は、複製された文書の明瞭さと認識可能性を改善し、文書内の単語を明確にすることができます。

ここに写真の説明を挿入

それはどうですか、それは非常に実用的ですか？これは、HMSMLキットのテキストスーパーディビジョンサービスを統合する方法の簡単な紹介です。

開発戦闘

1.Mavenウェアハウスアドレスを構成します

1.1 AndroidStudioプロジェクトレベルの「build.gradle」ファイルを開きます

ここに写真の説明を挿入

1.2 HUAWEIagcpプラグインとMavenコードベースを追加します。
allprojects-> repositoriesでHMSCoreSDKのMavenリポジトリアドレスを構成します。

allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
 }

buildscript-> repositoriesでHMSCoreSDKのMavenリポジトリアドレスを構成します。

buildscript {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
 }

2.テキストと画像の超解像度サービスSDKを統合します

2.1完全なSDK統合（推奨）

dependencies{ 
    // 引入基础SDK
    Implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-textimagesuperresolution:2.0.3.300'
    // 引入文字图像超分辨率模型包
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-textimagesuperresolution-model:2.0.3.300'
}

2.2ファイルヘッダー追加構成

apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.huawei.agconnect'

2.3機械学習モデルを更新する

<meta-data            
        android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY" 
        android:value= "tisr"/>

3.コード開発

3.1テキスト画像の超解像度アナライザーを作成する

MLTextImageSuperResolutionAnalyzer analyzer = MLTextImageSuperResolutionAnalyzerFactory.getInstance().getTextImageSuperResolutionAnalyzer();

3.2 android.graphics.Bitmapを使用してMLFrameを構築します（ここでのビットマップタイプはARGB8888である必要があることに注意してください。必要な変換に注意してください）

// 通过bitmap创建MLFrame，bitmap为输入的图片数据。
MLFrame frame = new MLFrame.Creator().setBitmap(bitmap).create();

3.3テキストを含む画像の超解像度処理

Task<MLTextImageSuperResolutionResult> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame);
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<MLTextImageSuperResolutionResult>() {
    public void onSuccess(MLTextImageSuperResolutionResult result) {
        // 超分成功的处理逻辑。
    }})
    .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
        public void onFailure(Exception e) {
            // 超分失败的处理逻辑。
            if (e instanceof MLException) {
                MLException mlException = (MLException)e;
                // 获取错误码，开发者可以对错误码进行处理，根据错误码进行差异化的页面提示。
                int errorCode = mlException.getErrCode();
                // 获取报错信息，开发者可以结合错误码，快速定位问题。
                String errorMessage = mlException.getMessage();
            } else {
                // 其他异常。
        }
});

3.4オーバースコアが完了したら、アナライザーを停止し、検出リソースを解放します

if (analyzer != null) {
    analyzer.stop();
}

Githubアドレス

デモのソースコードを表示します：https：//github.com/HMS-Core/hms-ml-demo/tree/master/MLKit-Sample/module-vision/src/main/java/com/huawei/mlkit/sample/activity

開発ガイドラインの詳細については、Huawei DeveloperAllianceの公式ウェブサイトをご覧ください。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit

詳細については、以下を参照してください。

Huawei Developer Allianceの公式ウェブサイト：https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms

開発ガイダンス文書を入手する：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development

開発者のディスカッションに参加するには、Redditコミュニティにアクセスしてください。https://www.reddit.com/r/HMSCore/

デモとサンプルコードをダウンロードするには、Githubにアクセスしてください。https://github.com/HMS-Core

統合の問題を解決するには、StackOverflowにアクセスしてください。https://stackoverflow.com/questions/tagged/huawei-mobile-services?tab=Newest

元のリンク：
https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0203349782674210504&fid=18
作成者：葉を残す