Text Recognition (OCR) with ML Kit - Machine Learning with Android Tutorial (Kotlin) - 2020 - German
Hey Leute, in diesem Video zeige ich euch, wie einfach ihr die Machine Learning Algorithm von Googles ML-Kit in eure eigene App einbauen könnt. Konkret zeige ich euch eine App, die den Text von einem Ortschild und einer Visitenkarte erkennt und uns als String zurückgibt. Es ist unglaublich einfach, schnelle Erfolge hier zu erzielen und das beste, ihr müsst keine Vorkenntnisse auf dem Gebiet des Maschinellen Lernen mitbringen.
Ich wünsche euch viel Spaß beim Nachbauen von diesem Projekt und freue mich wie immer über euer FeedBack :)
Hier der Link zu der Offizielen Seite von Googles ML Kit:
https://developers.google.com/ml-kit/...
Folgende Dependencies habe ich verwendet:
implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:16.0.0'
Timestamps
------------------------------------------------------------------------
0:00 | Einführung
1:25 | Vorführung App
3:21 | Android Projekt erstellen
4:15 | Dependencies einfügen
4:38 | Manifest anpassen
5:34 | Layout File anpassen
9:25 | Vorarbeiten
12:22 | Bitmap aus Drawable
13:35 | Spinner einrichten
16:06 | Text Recognition einrichten
20:38 | App Testen
------------------------------------------------------------------------
Vielleicht interessiert euch in diesem Zusammenhang auch, wie ihr direkt Fotos in euerer App mit AndroidX machen könnt. Ihr findet dazu unter den folgenden beiden Links meine Videos zu diesem Thema:
Android Tutorial - CameraX - 2020 - Part1: Getting Started (Kotlin) - German
• Android Tutorial - CameraX - 2020 - P...
Android Tutorial - CameraX - 2020 - Part2: ImageAnalysis (Kotlin) - German
• Android Tutorial - CameraX - 2020 - P...
Watch video Text Recognition (OCR) with ML Kit - Machine Learning with Android Tutorial (Kotlin) - 2020 - German online without registration, duration hours minute second in high quality. This video was added by user CodingWithChris 16 July 2020, don't forget to share it with your friends and acquaintances, it has been viewed on our site 1,519 once and liked it 30 people.