Ios MLkIT的文本识别不识别非英语文本

Ios MLkIT的文本识别不识别非英语文本,ios,swift,ocr,text-recognition,google-mlkit,Ios,Swift,Ocr,Text Recognition,Google Mlkit,我在IOS上实现了MLkit的文本识别,但它无法识别非英语文本(e.x阿拉伯语文本) 它只适用于英语 这是文件 我的代码: let textRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer() let visionImage = VisionImage(image: image) textRecognizer.process(visionImage) { result, error in

我在IOS上实现了MLkit的文本识别,但它无法识别非英语文本(e.x阿拉伯语文本)

它只适用于英语

这是文件

我的代码:

        let textRecognizer = TextRecognizer.textRecognizer()
        let visionImage = VisionImage(image: image)

        textRecognizer.process(visionImage) { result, error in
            guard error == nil, let result = result else { return }
            let resultText = result.text
            print("MLKit : " + resultText)
        }

更新:如果不需要完全本地(在没有网络的设备上),您可以尝试MLKit for cloud,它支持“100多种不同的语言和脚本”

对于局部推断: 谷歌的“MLKit文本识别”基于“TensorFlow Lite”,它使用本地模型来识别文本。 根据我的研究,谷歌并没有声明预定义的模型只适用于拉丁字母表。但似乎是这样。 现在你有三个选择:

  • 寻找一个定制的“TensorFlow Lite”模型,该模型经过阿拉伯语字母的训练
  • 培训您自己的“TensorFlow Lite”模型:
  • 找到/训练“TensorFlow”模型(不是lite!),并将其转换为“TensorFlow lite”模型

  • 更新:如果不需要完全本地(在没有网络的设备上),您可以尝试MLKit for cloud,它支持“100多种不同的语言和脚本”

    对于局部推断: 谷歌的“MLKit文本识别”基于“TensorFlow Lite”,它使用本地模型来识别文本。 根据我的研究,谷歌并没有声明预定义的模型只适用于拉丁字母表。但似乎是这样。 现在你有三个选择:

  • 寻找一个定制的“TensorFlow Lite”模型,该模型经过阿拉伯语字母的训练
  • 培训您自己的“TensorFlow Lite”模型:
  • 找到/训练“TensorFlow”模型(不是lite!),并将其转换为“TensorFlow lite”模型

  • 我们确实支持多种语言,但只有当这些语言使用拉丁语时才支持。我们正在考虑在下一个版本的API中扩展它。我们确实支持多种语言,但只有当这些语言使用拉丁语脚本时才支持。我们正在考虑在下一版本的API中对此进行扩展。