构建代码
构建这个PC桌面应用,我们需要几个步骤:
在得到第一次的显示结果后,经过测试,有很大可能会根据结果再对界面进行调整,实际上也是一个局部的软件工程中的迭代开发。
界面设计
启动Visual Studio 2017, 创建一个基于C#语言的WPF(Windows Presentation Foundation)项目:
WPF是一个非常成熟的技术,在有界面展示和交互的情况下,使用XAML设计/渲染引擎,比WinForm程序要强101倍,再加上有C#语言利器的帮助,是写PC桌面前端应用的最佳组合。
给Project起个名字,比如叫“CartoonTranslate”,选择最新的.NET Framework (4.6以上),然后点击”OK”。我们先一起来设计一下界面:
Input URL:用于输入互联网上的一张漫画图片的URL
Engine:指的是两个不同的算法引擎,其中,OCR旧引擎可以支持25种语言,识别效果可以接受;而Recognize Text新引擎目前只能支持英文,但效果比较好。
Language:制定当前要翻译的漫画的语言,我们只以英文和日文为例,其它国家的漫画相对较少,但一通百通,一样可以支持。
右侧的一堆Button了解一下:
Show:展示Input URL中的图片到下面的图片区
OCR:调用OCR服务
Translate:调用文本翻译服务,将日文或者英文翻译成中文
下侧大面积的图片区了解一下:
Source Image:原始漫画图片
Target Image:翻译成中文对白后的漫画图片
界面设计代码
我们在MainWindow.xaml文件里面填好以下code:
<Window x:Class="CartoonTranslate.MainWindow"
xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
xmlns:local="clr-namespace:CartoonTranslate"
mc:Ignorable="d"
Title="MainWindow" Height="450" Width="800">
<Grid>
<Grid.RowDefinitions>
<RowDefinition Height="Auto"/>
<RowDefinition Height="Auto"/>
<RowDefinition Height="Auto"/>
<RowDefinition Height="*"/>
</Grid.RowDefinitions>
<StackPanel Orientation="Horizontal" Grid.Row="0">
<TextBlock Grid.Row="0" Text="Input URL:"/>
<TextBox x:Name="tb_Url" Grid.Row="1" Width="600"
Text="http://stat.ameba.jp/user_images/20121222/18/secretcube/2e/19/j/o0800112012341269548.jpg"/>
<Button x:Name="btn_Show" Content="Show" Click="btn_Show_Click" Width="100"/>
<Button x:Name="btn_OCR" Content="OCR" Click="btn_OCR_Click" Width="100"/>
<Button x:Name="btn_Translate" Content="Translate" Click="btn_Translate_Click" Width="100"/>
</StackPanel>
<StackPanel Grid.Row="1" Orientation="Horizontal">
<TextBlock Text="Engine:"/>
<RadioButton x:Name="rb_V1" GroupName="gn_Engine" Content="OCR" Margin="20,0" IsChecked="True" Click="rb_V1_Click"/>
<RadioButton x:Name="rb_V2" GroupName="gn_Engine" Content="Recognize Text" Click="rb_V2_Click"/>
<TextBlock Text="Language:" Margin="20,0"/>
<RadioButton x:Name="rb_English" GroupName="gn_Language" Content="English"/>
<RadioButton x:Name="rb_Japanese" GroupName="gn_Language" Content="Japanese" IsChecked="True" Margin="20,0"/>
</StackPanel>
<Grid Grid.Row="3">
<Grid.ColumnDefinitions>
<ColumnDefinition Width="*"/>
<ColumnDefinition Width="40"/>
<ColumnDefinition Width="*"/>
</Grid.ColumnDefinitions>
<TextBlock Grid.Column="0" Text="Source Image" VerticalAlignment="Center" HorizontalAlignment="Center"/>
<TextBlock Grid.Column="2" Text="Target Image" VerticalAlignment="Center" HorizontalAlignment="Center"/>
<Image x:Name="imgSource" Grid.Column="0" Stretch="None" HorizontalAlignment="Left" VerticalAlignment="Top"/>
<Image x:Name="imgTarget" Grid.Column="2" Stretch="None" HorizontalAlignment="Left" VerticalAlignment="Top"/>
<Canvas x:Name="canvas_1" Grid.Column="0"/>
<Canvas x:Name="canvas_2" Grid.Column="2"/>
</Grid>
</Grid>
</Window>
处理事件
关于XAML语法的问题不在本文的讨论范围之内。上面的XAML写好后,编译时会出错,因为里面定义了很多事件,在C#文件中还没有实现。所以,我们现在把事件代码补上。
局部变量定义(在MainWindow.xaml.cs的MainWindow class里面):
// using “OCR” or “Recognize Text”
private string Engine;
// source language, English or Japanese
private string Language;
// OCR result object
private OcrResult.Rootobject ocrResult;
按钮”Show”的事件
点击Show按钮的事件,把URL中的漫画的地址所指向的图片加载到窗口中显示:
private void btn_Show_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
if (!Uri.IsWellFormedUriString(this.tb_Url.Text, UriKind.Absolute))
{
// show warning message
return;
}
// show image at imgSource
BitmapImage bi = new BitmapImage();
bi.BeginInit();
bi.UriSource = new Uri(this.tb_Url.Text);
bi.EndInit();
this.imgSource.Source = bi;
this.imgTarget.Source = bi;
}
在上面的代码中,同时给左右两个图片区域赋值,显示两张一样的图片。
按钮”OCR”的事件
点击OCR按钮的事件,会调用OCR REST API,然后根据返回结果把所有识别出来的文字用红色的矩形框标记上:
private async void btn_OCR_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
this.Engine = GetEngine();
this.Language = GetLanguage();
if (Engine == "OCR")
{
ocrResult = await CognitiveServiceAgent.DoOCR(this.tb_Url.Text, Language);
foreach (OcrResult.Region region in ocrResult.regions)
{
foreach (OcrResult.Line line in region.lines)
{
if (line.Convert())
{
Rectangle rect = new Rectangle()
{
Margin = new Thickness(line.BB[0], line.BB[1], 0, 0),
Width = line.BB[2],
Height = line.BB[3],
Stroke = Brushes.Red,
//Fill =Brushes.White
};
this.canvas_1.Children.Add(rect);
}
}
}
}
else
{
}
}
在上面的代码中,通过调用DoOCR()自定义函数返回了反序列化好的类,再依次把返回结果集中的每个矩形生成一个Rectangle图形类,它的left和top用Margin的方式来定义,width和height直接赋值即可,把这些Rectangle图形类的实例添加到canvas_1的Visual Tree里即可显示出来(这个就是WPF的好处啦,不用处理绘图事件,但性能不如用Graphics类直接绘图)。
按钮”Translate”的事件
点击Translate按钮的事件:
private async void btn_Translate_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
List<string> listTarget = await this.Translate();
this.ShowTargetText(listTarget);
}
private async Task<List<string>> Translate()
{
List<string> listSource = new List<string>();
List<string> listTarget = new List<string>();
if (this.Version == "OCR")
{
foreach (OcrResult.Region region in ocrResult.regions)
{
foreach (OcrResult.Line line in region.lines)
{
listSource.Add(line.TEXT);
if (listSource.Count >= 25)
{
List<string> listOutput = await CognitiveServiceAgent.DoTranslate(listSource, Language, "zh-Hans");
listTarget.AddRange(listOutput);
listSource.Clear();
}
}
}
if (listSource.Count > 0)
{
List<string> listOutput = await CognitiveServiceAgent.DoTranslate(listSource, Language, "zh-Hans");
listTarget.AddRange(listOutput);
}
}
return listTarget;
}
private void ShowTargetText(List<string> listTarget)
{
int i = 0;
foreach (OcrResult.Region region in ocrResult.regions)
{
foreach (OcrResult.Line line in region.lines)
{
string translatedLine = listTarget[i];
Rectangle rect = new Rectangle()
{
Margin = new Thickness(line.BB[0], line.BB[1], 0, 0),
Width = line.BB[2],
Height = line.BB[3],
Stroke = null,
Fill =Brushes.White
};
this.canvas_2.Children.Add(rect);
TextBlock tb = new TextBlock()
{
Margin = new Thickness(line.BB[0], line.BB[1], 0, 0),
Height = line.BB[3],
Width = line.BB[2],
Text = translatedLine,
FontSize = 16,
TextWrapping = TextWrapping.Wrap,
Foreground = Brushes.Red
};
this.canvas_2.Children.Add(tb);
i++;
}
}
}
上面这段代码中,包含了两个函数:this.Translate()和this.ShowTargetText()。
我们先看第一个函数:最难理解的地方可能是有个“25“数字,这是因为Translate API允许一次提交多个字符串并一起返回结果,这样比你提交25次字符串要快的多。翻译好的结果按顺序放在listOutput里,供后面使用。
再看第二个函数:先根据原始文字的矩形区域,生成一些白色的实心矩形,把它们贴在右侧的目标图片上,达到把原始文字覆盖(扣去)的目的。然后再根据每个原始矩形生成一个TextBlock,设定好它的位置和尺寸,再设置好翻译后的结果(translatedLine),这样就可以把中文文字贴到图上了。
选项按钮的事件
点击Radio Button的事件:
private void rb_V1_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
this.rb_Japanese.IsEnabled = true;
}
private void rb_V2_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
this.rb_English.IsChecked = true;
this.rb_Japanese.IsChecked = false;
this.rb_Japanese.IsEnabled = false;
}
private string GetLanguage()
{
if (this.rb_English.IsChecked == true)
{
return "en";
}
else
{
return "ja";
}
}
private string GetEngine()
{
if (this.rb_V1.IsChecked == true)
{
return "OCR";
}
else
{
return "RecText";
}
}
API数据访问部分
我们需要在CatroonTranslate工程中添加以下三个.cs文件:
-
CognitiveServiceAgent.cs
-
OcrResult.cs
-
TranslateResult.cs
与认知服务交互
CognitiveServiceAgent.cs文件完成与REST API交互的工作,包括调用OCR服务的和调用翻译服务的代码:
using Newtonsoft.Json;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Web;
namespace CartoonTranslate
{
class CognitiveServiceAgent
{
const string OcrEndPointV1 = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v2.0/ocr?detectOrientation=true&language=";
const string OcrEndPointV2 = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v2.0/recognizeText?mode=Printed";
const string VisionKey1 = "4c20ac56e1e7459a05e1497270022b";
const string VisionKey2 = "97992f0987e4be6b5be132309b8e57";
const string UrlContentTemplate = "{{\"url\":\"{0}\"}}";
const string TranslateEndPoint = "https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.0&from={0}&to={1}";
const string TKey1 = "04023df3a4c499b1fc82510b48826c";
const string TKey2 = "9f76381748549cb503dae4a0d80a80";
public static async Task<List<string>> DoTranslate(List<string> text, string fromLanguage, string toLanguage)
{
try
{
using (HttpClient hc = new HttpClient())
{
hc.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", TKey1);
string jsonBody = CreateJsonBodyElement(text);
StringContent content = new StringContent(jsonBody, Encoding.UTF8, "application/json");
string uri = string.Format(TranslateEndPoint, fromLanguage, toLanguage);
HttpResponseMessage resp = await hc.PostAsync(uri, content);
string json = await resp.Content.ReadAsStringAsync();
var ro = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<List<TranslateResult.Class1>>(json);
List<string> list = new List<string>();
foreach(TranslateResult.Class1 c in ro)
{
list.Add(c.translations[0].text);
}
return list;
}
}
catch (Exception ex)
{
Debug.WriteLine(ex.Message);
return null;
}
}
private static string CreateJsonBodyElement(List<string> text)
{
var a = text.Select(t => new { Text = t }).ToList();
var b = JsonConvert.SerializeObject(a);
return b;
}
/// <summary>
///
/// </summary>
/// <param name="imageUrl"></param>
/// <param name="language">en, ja, zh</param>
/// <returns></returns>
public static async Task<OcrResult.Rootobject> DoOCR(string imageUrl, string language)
{
try
{
using (HttpClient hc = new HttpClient())
{
ByteArrayContent content = CreateHeader(hc, imageUrl);
var uri = OcrEndPointV1 + language;
HttpResponseMessage resp = await hc.PostAsync(uri, content);
string result = string.Empty;
if (resp.StatusCode == System.Net.HttpStatusCode.OK)
{
string json = await resp.Content.ReadAsStringAsync();
Debug.WriteLine(json);
OcrResult.Rootobject ro = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<OcrResult.Rootobject>(json);
return ro;
}
}
return null;
}
catch (Exception ex)
{
Debug.Write(ex.Message);
return null;
}
}
private static ByteArrayContent CreateHeader(HttpClient hc, string imageUrl)
{
hc.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", VisionKey1);
string body = string.Format(UrlContentTemplate, imageUrl);
byte[] byteData = Encoding.UTF8.GetBytes(body);
var content = new ByteArrayContent(byteData);
content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/json");
return content;
}
}
}
其中,DoTranslate()函数和DoOCR()函数都是HTTP调用,很容易理解。只有CreateJsonBodyElement函数需要解释一下。前面提到过我们一次允许给服务器提交25个字符串做批量翻译,因此传进来的是个List<string>,经过这个函数的简单处理,会得到以下JSON格式的数据作为HTTP的Body:
// JSON Data as Body
[
{“Text” : ”第1个字符串”},
{“Text” : ”第2个字符串”},
……..
{“Text” : ”第25个字符串”},
]
OCR服务的数据类定义
OcrResult.cs文件是OCR服务返回的JSON数据所对应的类,用于反序列化:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace CartoonTranslate.OcrResult
{
public class Rootobject
{
public string language { get; set; }
public string orientation { get; set; }
public float textAngle { get; set; }
public Region[] regions { get; set; }
}
public class Region
{
public string boundingBox { get; set; }
public Line[] lines { get; set; }
}
public class Line
{
public string boundingBox { get; set; }
public Word[] words { get; set; }
public int[] BB { get; set; }
public string TEXT { get; set; }
public bool Convert()
{
CombineWordToSentence();
return ConvertBBFromString2Int();
}
private bool ConvertBBFromString2Int()
{
string[] tmp = boundingBox.Split(new char[] { ',' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
if (tmp.Length == 4)
{
BB = new int[4];
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
int.TryParse(tmp[i], out BB[i]);
}
return true;
}
return false;
}
private void CombineWordToSentence()
{
StringBuilder sb = new StringBuilder();
foreach (Word word in words)
{
sb.Append(word.text);
}
this.TEXT = sb.ToString();
}
}
public class Word
{
public string boundingBox { get; set; }
public string text { get; set; }
}
}
需要说明的是,服务器返回的boundingBox是个string类型,在后面使用起来不太方便,需要把它转换成整数,所以增加了CovertBBFromString2Int()函数。还有就是返回的是一个个的词(Word),而不是一句话,所以增加了CombineWordToSentence()来把词连成句子。
翻译服务的数据类定义
TranslateResult.cs文件翻译服务返回的JSON所对应的类,用于反序列化:
namespace CartoonTranslate.TranslateResult
{
public class Class1
{
public Translation[] translations { get; set; }
}
public class Translation
{
public string text { get; set; }
public string to { get; set; }
}
}
小提示:在VS2017中,这种类不需要手工键入,可以在Debug模式下先把返回的JSON拷贝下来,然后新建一个.cs文件,在里面用Paste Special从JSON直接生成类就可以了。