text_recognition_camera 0.0.2

A Flutter library for text recognition using device camera and Google ML Kit with pattern matching support.

Text Recognition Camera

A Flutter widget for capturing images and recognizing text using Google ML Kit, with support for pattern searching using regular expressions.

Features

• 📸 Image capture from camera or gallery
• 🔍 Text recognition using Google ML Kit
• 🎯 Pattern search using regular expressions
• 🎨 Fully customizable interface
• 📱 Responsive and adaptable design
• 📄 Initial image support
• 💾 Returns recognized text and image path

Installation

dependencies:
  text_recognition_camera: ^0.0.2

Usage

final result = await showDialog<RecognitionResult>(
  context: context,
  builder: (context) => const TextRecognitionCamera(
    title: "Scan text",
    pattern: r'(\d+)',  // Pattern to find numbers
    notFoundMessage: "No number found",
    successMessage: "Number found:",
    width: 450,
    height: 700,
    backgroundColor: Color(0xFFFAFAFA),
    primaryColor: Color(0xFF1976D2),
    successColor: Color(0xFF388E3C),
    errorColor: Color(0xFFD32F2F),
  ),
);

if (result != null) {
  print('Recognized text: ${result.text}');
  print('Image path: ${result.imagePath}');
}

Parameters

• title: Title that appears at the top of the dialog
• pattern: Regular expression as string to search in recognized text
• notFoundMessage: Message to show when pattern is not found
• successMessage: Message to show when pattern is found
• width: Dialog width
• height: Dialog height
• backgroundColor: Dialog background color
• primaryColor: Primary color for buttons and interactive elements
• successColor: Color for success messages
• errorColor: Color for error messages
• initialImagePath: Path to an initial image to process (optional)

Example

The package includes a complete example that shows how to implement a 12-digit serial number scanner. To run the example:

cd example
flutter run

License

This project is under the MIT license - see the LICENSE file for details.

---

Text Recognition Camera

Un widget de Flutter para capturar imágenes y reconocer texto utilizando Google ML Kit, con soporte para búsqueda de patrones mediante expresiones regulares.

Características

• 📸 Captura de imágenes desde cámara o galería
• 🔍 Reconocimiento de texto usando Google ML Kit
• 🎯 Búsqueda de patrones usando expresiones regulares
• 🎨 Interfaz totalmente personalizable
• 📱 Diseño responsivo y adaptable
• 📄 Soporte para imagen inicial
• 💾 Devolución del texto reconocido y ruta de la imagen

Instalación

dependencies:
  text_recognition_camera: ^0.0.2

Uso

final result = await showDialog<RecognitionResult>(
  context: context,
  builder: (context) => const TextRecognitionCamera(
    title: "Escanear texto",
    pattern: r'(\d+)',  // Patrón para encontrar números
    notFoundMessage: "No se encontró ningún número",
    successMessage: "Número encontrado:",
    width: 450,
    height: 700,
    backgroundColor: Color(0xFFFAFAFA),
    primaryColor: Color(0xFF1976D2),
    successColor: Color(0xFF388E3C),
    errorColor: Color(0xFFD32F2F),
  ),
);

if (result != null) {
  print('Texto reconocido: ${result.text}');
  print('Ruta de la imagen: ${result.imagePath}');
}

Parámetros

• title: Título que aparece en la parte superior del diálogo
• pattern: Expresión regular como string para buscar en el texto reconocido
• notFoundMessage: Mensaje a mostrar cuando no se encuentra el patrón
• successMessage: Mensaje a mostrar cuando se encuentra el patrón
• width: Ancho del diálogo
• height: Alto del diálogo
• backgroundColor: Color de fondo del diálogo
• primaryColor: Color principal para botones y elementos interactivos
• successColor: Color para mensajes de éxito
• errorColor: Color para mensajes de error
• initialImagePath: Ruta de una imagen inicial para procesar (opcional)

Ejemplo

El paquete incluye un ejemplo completo que muestra cómo implementar un escáner de números de serie de 12 dígitos. Para ejecutar el ejemplo:

cd example
flutter run

Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.