Windows アプリ SDK でのテキスト認識
Windows アプリ SDK 1.6 Experimental 2 に付属する新しい人工知能 (AI) テキスト認識 API を使用すると、画像内の文字を識別し、単語、行、多角形の境界を認識し、生成された一致の信頼度を提供できます。
これらの新しい Windows アプリ SDK API は、Windows プラットフォーム SDK の従来の Windows.Media.Ocr.OcrEngine API よりも高速で正確であり、ニューラル処理ユニット (NPU) を備えたデバイスでのハードウェア アクセラレータをサポートします。
重要
実験的チャネルには、開発の初期段階にある API と機能が含まれています。 実験用チャネル内のすべての API は、広範な変更と破壊的変更の対象となり、今後のリリースからいつでも削除される可能性があります。 これらは運用環境での使用ではサポートされていません。また、実験的機能を使用するアプリを Microsoft Store に公開することはできません。
前提条件
- ニューラル処理ユニット (NPU) を備えたデバイス。
- Windows App SDK 1.6 Experimental 2.
Windows アプリ SDK と AI テキスト認識でできること
Windows アプリ SDK 1.6 Experimental に付属する AI テキスト認識機能を使用して、画像内のテキストを識別して認識します。 認識されたテキストのテキストの境界と信頼度スコアを取得することもできます。
ファイルから ImageBuffer を作成する
この例では、画像ファイルから ImageBuffer を取得する LoadImageBufferFromFileAsync
関数を呼び出します。
LoadImageBufferFromFileAsync 関数で、次の手順を実行します。
- 指定したファイル パスから StorageFile オブジェクトを作成します。
- OpenAsync を使用して StorageFile でストリームを開きます。
- ストリームの BitmapDecoder を作成します。
- ビットマップ デコーダーの GetSoftwareBitmapAsync を呼び出して、SoftwareBitmap オブジェクトを取得します。
- CreateBufferAttachedToBitmap からイメージ バッファーを返します。
namespace winrt
{
using namespace Microsoft::Windows::AI::Imaging;
using namespace Windows::Graphics::Imaging;
using namespace Windows::Storage;
using namespace Windows::Storage::Streams;
}
winrt::IAsyncOperation<winrt::ImageBuffer> LoadImageBufferFromFileAsync(
const std::wstring& filePath)
{
auto file = co_await winrt::StorageFile::GetFileFromPathAsync(filePath);
auto stream = co_await file.OpenAsync(winrt::FileAccessMode::Read);
auto decoder = co_await winrt::BitmapDecoder::CreateAsync(stream);
auto bitmap = co_await decoder.GetSoftwareBitmapAsync();
if (bitmap == nullptr) {
co_return nullptr;
}
co_return winrt::ImageBuffer::CreateBufferAttachedToBitmap(bitmap);
}
ビットマップ イメージ内のテキストを認識する
次の例は、次の手順に従って、SoftwareBitmap オブジェクト内のテキストを 1 つの文字列値として認識する方法を示します。
EnsureModelIsReady
関数の呼び出しを通じて TextRecognizer オブジェクトを作成します。これにより、システムに言語モデルが存在することも確認されます。- 前のスニペットで取得したビットマップを使用して、
RecognizeTextFromSoftwareBitmap
関数を呼び出します。 - ImageBuffer オブジェクトを取得するには、画像ファイルの CreateBufferAttachedToBitmap を呼び出します。
- ImageBuffer から認識されたテキストを取得するには、RecognizeTextFromImage を呼び出します。
- wstringstream オブジェクトを作成して、認識されたテキストと共に読み込みます。
- 文字列を返します。
Note
EnsureModelIsReady
関数は、テキスト認識モデルの準備状態をチェック (および必要に応じてインストール) するために使用します。
namespace winrt
{
using namespace Microsoft::Windows::Imaging;
using namespace Microsoft::Windows::Vision;
using namespace Windows::Graphics::Imaging;
}
winrt::IAsyncOperation<winrt::TextRecognizer> EnsureModelIsReady();
winrt::IAsyncOperation<winrt::hstring> RecognizeTextFromSoftwareBitmap(winrt::SoftwareBitmap const& bitmap)
{
winrt::TextRecognizer textRecognizer = co_await EnsureModelIsReady();
winrt::ImageBuffer imageBuffer = winrt::ImageBuffer::CreateBufferAttachedToBitmap(bitmap);
winrt::RecognizedText recognizedText = textRecognizer.RecognizeTextFromImage(imageBuffer);
std::wstringstream stringStream;
for (const auto& line : recognizedText.Lines())
{
stringStream << line.Text().c_str() << std::endl;
}
co_return winrt::hstring{stringStream.view()};
}
winrt::IAsyncOperation<winrt::TextRecognizer> EnsureModelIsReady()
{
if (!winrt::TextRecognizer::IsAvailable())
{
auto loadResult = co_await winrt::TextRecognizer::MakeAvailableAsync();
if (loadResult.Status() != winrt::PackageDeploymentStatus::CompletedSuccess)
{
throw winrt::hresult_error(loadResult.ExtendedError());
}
}
co_return winrt::TextRecognizer::CreateAsync();
}
ワード境界と信頼度を取得する
ここでは、Grid 要素上の色分けされた多角形のコレクションとして、SoftwareBitmap オブジェクト内の認識された各単語のBoundingBoxを視覚化する方法を示します。
Note
この例では、TextRecognizer が既に作成されて、関数に渡されていることを前提としています。
namespace winrt
{
using namespace Microsoft::Windows::Imaging;
using namespace Microsoft::Windows::Vision;
using namespace Micrsooft::Windows::UI::Xaml::Controls;
using namespace Micrsooft::Windows::UI::Xaml::Media;
using namespace Micrsooft::Windows::UI::Xaml::Shapes;
}
void VisualizeWordBoundariesOnGrid(
winrt::SoftwareBitmap const& bitmap,
winrt::Grid const& grid,
winrt::TextRecognizer const& textRecognizer)
{
winrt::ImageBuffer imageBuffer = winrt::ImageBuffer::CreateBufferAttachedToBitmap(bitmap);
winrt::RecognizedText result = textRecognizer.RecognizeTextFromImage(imageBuffer);
auto greenBrush = winrt::SolidColorBrush(winrt::Microsoft::UI::Colors::Green);
auto yellowBrush = winrt::SolidColorBrush(winrt::Microsoft::UI::Colors::Yellow);
auto redBrush = winrt::SolidColorBrush(winrt::Microsoft::UI::Colors::Red);
for (const auto& line : recognizedText.Lines())
{
for (const auto& word : line.Words())
{
winrt::PointCollection points;
const auto& bounds = word.BoundingBox();
points.Append(bounds.TopLeft);
points.Append(bounds.TopRight);
points.Append(bounds.BottomRight);
points.Append(bounds.BottomLeft);
winrt::Polygon polygon;
polygon.Points(points);
polygon.StrokeThickness(2);
if (word.Confidence() < 0.33)
{
polygon.Stroke(redBrush);
}
else if (word.Confidence() < 0.67)
{
polygon.Stroke(yellowBrush);
}
else
{
polygon.Stroke(greenBrush);
}
grid.Children().Add(polygon);
}
}
}
その他のリソース
Windows App SDK と WinRT API を使用してファイルとフォルダーにアクセスする
関連するコンテンツ
フィードバック
https://aka.ms/ContentUserFeedback」を参照してください。
以下は間もなく提供いたします。2024 年を通じて、コンテンツのフィードバック メカニズムとして GitHub の issue を段階的に廃止し、新しいフィードバック システムに置き換えます。 詳細については、「フィードバックの送信と表示