歡迎來到新一篇教學，這次我們要來討論兩個有趣而且互相關聯的概念：如何掃描圖片並辨識當中的文字。這件事聽起來或許非常複雜，不過很快你就會發現完全不是如此。有了 Vision 框架，現在要執行文字掃描和辨識，已經是相當簡便的工作了。
讓我們來了解一下文字掃描和辨識的細節。我們會使用 VisionKit 框架，它有一個專用的類別 VNDocumentCameraViewController，來讓裝置可以掃描圖片。這是 UIKit 的視圖控制器 (view controller)，讓使用者可以透過系統的介面和相機，來掃描單張或是多張頁面，掃描後我們會得到一些圖片（UIImage 物件），讓我們可以隨意做後續處理。
有了這些掃描取得的頁面，意味著我們得到了包含著文字的圖片，而 Vision 框架 這時候就可以大派用場了。它會以掃描所得的圖片為輸入 (input)，然後執行辨識的操作來獲得文字。另外，它也可以為辨識的工作進行一些設定，以便提高辨識的準確度和速度。我們會在文章後面的部分再詳細討論這些細節。
我們會實作一個簡單的 SwiftUI App，來了解本篇文章要介紹的功能。我們會混合應用 UIKit 及 SwiftUI，因為 VNDocumentCameraViewController 是一個 UIKit 的視圖控制器，不過我們會一步一步慢慢地實作，將其他的類別組合起來。
在下一個部分中，我們會概略看一下這篇文章的範例 App，並實作上述提到的所以東西，從掃描文件、到文字辨識的部分。在讀完這篇教學後，你將學會如何整合文字掃描和辨識的功能到你的 App 上。
範例 App 概覽
今天我們會透個一個 SwiftUI App，來探索文字掃描及辨識這個領域。為了節省時間，在開始之前請先先下載起始專案。App 的某些部分已經事先建立好了，但是其他部分還是需要由我們親手打造。
我們的範例是一個導航 App，建基於一個主視圖和一個詳細視圖。ContentView 是主視圖，當中有一個 NavigationView，包含了一個列表和一個在導航列、讓我們啟動掃描的按鈕。你會發現列表視圖預設是無法使用的，因為有一部分程式碼的實作還沒有存在。也就是說，在這個起始專案中我們還未能導航；我們必須加上那些尚未存在的部分，才能使用導航功能。
我們的範例 App 完成後會是這樣：
點擊 Scan 按鈕之後，App 會展示一個系統提供的控制器，用來掃描圖片。掃描之後，所有圖片會被傳送到我們將會實作的文字辨識功能中，並且開始進行辨識。經過辨識之後，從圖片中辨識出來的文字會被顯示在列表之中，而我們點擊列表中的物件，就可以在第二個視圖 TextPreviewView 中預覽完整的文字。
在進行這個教學的下一步之前，我們首先需要建立幾個檔案來添加新的程式碼，並對原本已存在於起始專案裡的 SwiftUI 視圖來做一些修改。下載了範例 App 之後，就來看看如何顯示一個掃描視圖吧！
請註意：要使用相機來掃描文字，我們先要先取得使用者的權限。因此我們必須在 Info.plist 檔案內加上一個參數 NSCameraUsageDescription，或是更口語化一點的名稱 Privacy – Camera Usage Description。這個參數和使用相機的原因都已經包含在起始專案中。不過請謹記，如果沒有這個參數的話，在使用相機時 App 就會崩潰 (Crash)。
實作掃瞄器
讓我們開始實作掃描控制器吧！首先，我們要在專案中加入一個新的檔案。在鍵盤按下 Cmd+N，並在跳出的視窗中選擇 Swift File 模版。下一步，將這個檔案命名為 ScannerView 就可以了。
如果前文的簡介中提到，VNDocumentCameraViewController 是一個 UIKit 的視圖控制器。為了要讓這個檔案可以在 SwiftUI 中使用，我們需要實作一個客製化結構 (structure) 來遵從 UIViewControllerPresentable 協定。在這之前，我們需要利用以下兩行程式碼來取代預設的 Foundation 框架：
import SwiftUI
import VisionKit我們需要 SwiftUI 框架來使用 UIViewControllerRepresentable 協定，還有 VisionKit 來使用 VNDocumentCameraViewController。
接著就可以定義新的客製化型別，在這裡會使用跟檔名一樣的名稱：ScannerView：
struct ScannerView: UIViewControllerRepresentable {
}要使用 UIViewControllerRepresentable 這個協定的話，我們需要實作兩個方法。第一個方法是用來建立、設定、和回傳一個 UIKit 視圖控制器；而第二個方法是用來按 SwiftUI 環境的改變來更新視圖控制器。雖然第二個方法需要被定義出來，但是方法的 body 可以留白。
那就讓我們從第一個方法 makeUIViewController(context:) 開始吧。首先，建立一個新的 VNDocumentCameraViewController 實例，並回傳這個實例。
func makeUIViewController(context: Context) -> VNDocumentCameraViewController {
let scannerViewController = VNDocumentCameraViewController()
// Set delegate here.
return scannerViewController
}我們可以看到 VNDocumentCameraViewController 類別的 initializer 並不需要帶入參數。不過，為了能夠從視圖控制器取得掃描結果的圖片，我們需要將一個物件指定為掃瞄器的委派 (delegate)，並實作幾個特定的方法。這個物件不會是 ScannerView 的實例，因為它必須是一個類別型別，我們在下文會再加以解釋。
接下來，在這邊加上第二個需要的方法，不過我們暫時還用不到它：
func updateUIViewController(_ uiViewController: VNDocumentCameraViewController, context: Context) { }Coordinator 類別
為了處理委派的方法，以及各種來自 UIKit 的訊息，我們需要在 UIViewControllerRepresentable 型別的 body 內部 建立一個 Coordinator 類別。
要建立這個類別，讓我們宣告一個儲存屬性 (stored property)，並定義一個客製化的 initializer：
struct ScannerView: UIViewControllerRepresentable {
...
class Coordinator {
let scannerView: ScannerView
init(with scannerView: ScannerView) {
self.scannerView = scannerView
}
}
}這個 scannerView 屬性會存放著 ScannerView 實例，然後在初始化 (initialization) 時傳遞給 Coordinator 類別。我們一定要擁有這個屬性，因為這樣我們才可以讓 SwiftUI 知道掃描的動作甚麼時候完成。
接下來，讓我們開始初始化 Coordinator 實例。要初始化 Coordinator 實例，我們需要先實作另外一個 UIViewControllerRepresentable 方法。在 ScannerView 結構裡面、Coordinator 類別外面，加上這段程式碼：
struct ScannerView: UIViewControllerRepresentable {
...
func makeCoordinator() -> Coordinator {
Coordinator(with: self)
}
}現在，我們可以將委派物件設置給 VNDocumentCameraViewController 實例。回到 makeUIViewController(context:) 方法，將 // Set delegate here. 這段註解替換成以下的程式碼：
scannerViewController.delegate = context.coordinator你會注意到，在這個方法中的 context 參數可以直接存取 coordinator 物件。當你完成之後，makeUIViewController(context:) 方法看起來會是這樣：
func makeUIViewController(context: Context) -> VNDocumentCameraViewController {
let scannerViewController = VNDocumentCameraViewController()
scannerViewController.delegate = context.coordinator
return scannerViewController
}進行到這一步，我們其實是在告訴 scannerViewController，Coordinator 實例是它的委派物件。不過，Xcode 似乎顯示了幾個錯誤，因為我們還沒有實作任何委派的方法，讓我們在下部分來實作吧！
委派方法
回到 Coordinator 類別，讓我們從更新標頭 (header) 開始：
class Coordinator: NSObject, VNDocumentCameraViewControllerDelegate {
...
}現在，Coordinator 類別遵從 VNDocumentCameraViewControllerDelegate 協定，協定包含了我們需要在這裡實作的委派方法定義。另外，Coordinator 也繼承了 NSObject 類別，以滿足 VNDocumentCameraViewControllerDelegate 協定的要求；因此它也遵從 NSObjectProtocol 協定。事實上，我們必須選擇實作一系列 NSObjectProtocol 所需要的方法，或是單純地繼承 NSObject 類別；很明顯後者是比較方便。
在這邊，我們有三個必要實作的委派方法。每個都會被 VNDocumentCameraViewController 實例所呼叫，來處理不同的事件：
- 當已經掃描好的圖片需要處理，就會呼叫第一個委派方法。
- 當使用者取消了掃描工作，就會呼叫第二個委派方法。
- 當有錯誤發生，而其實沒有掃描好的圖片需要處理，就會呼叫第三個委派方法。
讓我們先初步實作第二和第三個委派方法：
class Coordinator: NSObject, VNDocumentCameraViewControllerDelegate {
...
func documentCameraViewControllerDidCancel(_ controller: VNDocumentCameraViewController) {
}
func documentCameraViewController(_ controller: VNDocumentCameraViewController, didFailWithError error: Error) {
}
}兩個方法的 body 都只有一行程式碼，用來通知 SwiftUI 個別的結果。不過，我們待會再回到這個部分。我們還要實作第一個委派方法，而這個方法是最有趣而重要的一個：
class Coordinator: NSObject, VNDocumentCameraViewControllerDelegate {
...
func documentCameraViewController(_ controller: VNDocumentCameraViewController, didFinishWith scan: VNDocumentCameraScan) {
}
}在上列的方法裡，scan 參數以圖片形式存放了所有掃描好的文件。每個掃描的結果都被視為一個頁面 (page)，這就是為什麼我們說掃描好的頁面會以圖片的形式回傳。
為了存放所有掃描好的頁面，我們需要先建構一個 UIImage 物件的 collection。接著，我們會使用一個簡單的迴圈 (loop) 來訪問每個頁面，並儲存圖像。Scan 中的 pageCount 參數定義了可用頁面的數量，也就是迴圈的上限。讓我們看看上述實作的程式碼：
func documentCameraViewController(_ controller: VNDocumentCameraViewController, didFinishWith scan: VNDocumentCameraScan) {
var scannedPages = [UIImage]()
for i in 0..<scan.pageCount {
scannedPages.append(scan.imageOfPage(at: i))
}
}完成以上的方法之後，我們就能夠以圖片形式取得所有掃描好的頁面。現在，我們只需要通知 SwiftUI 視圖掃描的結果即可！
與 SWiftUI 的視圖溝通
看看上面三個委派方法，其實它們並沒有與 SwiftUI 視圖溝通，因此讓我們針對這部分來做些改變。
我們會使用行為處理器 (action handlers)，又或是稱為閉包 (closures)，來把掃描結果回傳給 SwiftUI。這些處理器會被 Coordinator 類別所呼叫，但是它們會在 ScannerView 結構的 initializer 當中被實作。不過，我們首先要宣告它們，才可以繼續實作，而宣告的位置就是在 ScannerView 結構裡面。
我們先從簡單的開始，在使用者取消掃描時，就會呼叫這個處理器：
struct ScannerView: UIViewControllerRepresentable {
var didCancelScanning: () -> Void
...
}這個行為處理器不需要任何的引數 (argument)。我們只為一件事情而呼叫它，而實作也只會針對這個需求而已。然而，第二個處理器就不是這麼簡單了。在這邊我們需要處理兩種情況：掃描成功或是失敗，然後按情況回傳掃描好的頁面，或是發生的錯誤。
最好的方式就是回傳一個 Result 參數。Result 是 Swift 一個特別的型別，用來表示成功或是失敗的結果，並允許我們以關聯值 (associated value) 來傳遞任意值或是錯誤物件。在這個例子當中，我們會在成功時傳遞一組掃描好的圖片，在失敗時傳遞出一個錯誤。
明白上述概念後，是時候宣告第二個處理器了，這次我們有一個 Result 型別的引數。這個語法看起來有點複雜，但是內容其實相當簡單：
struct ScannerView: UIViewControllerRepresentable {
var didFinishScanning: ((_ result: Result<[UIImage], Error>) -> Void)
...
}在 Result<[UIImage], Error> 中，第一個型別是成功時我們想要傳遞的資料，而第二個就是一個錯誤型別。
在宣告了前面兩個處理器之後，讓我們回到 Coordinator 類別來使用它們。現在，你會明白為什麼我們在 Coordinator 裡會宣告 scannerView 參數；因為我們將會透過這個參數，來存取剛剛實作的兩個行為處理器。
首先，從簡單的 documentCameraViewControllerDidCancel(_:) 委派方法開始。讓我們如下更新程式碼，讓它在 body 中呼叫 didCancelScanning：
func documentCameraViewControllerDidCancel(_ controller: VNDocumentCameraViewController) {
scannerView.didCancelScanning()
}接下來，讓我們處理關於錯誤的委派方法。你會看到，我們呼叫 didFinishScanning 處理器時，使用的是 .failure Result 型別，並且傳入一個錯誤為引數。
func documentCameraViewController(_ controller: VNDocumentCameraViewController, didFailWithError error: Error) {
scannerView.didFinishScanning(.failure(error))
}最後，讓我們到 documentCameraViewController(_:didFinishScanning:) 委派方法，向 Result 型別為 .success 的情況提供 scannedPages 陣列 (Array)。
func documentCameraViewController(_ controller: VNDocumentCameraViewController, didFinishWith scan: VNDocumentCameraScan) {
...
scannerView.didFinishScanning(.success(scannedPages))
}到這邊 ScannerView 終於完成了！現在，我們可以使用它取得掃描好的頁面，並繼續實作文字辨識的部分。
展示掃瞄器
打開 ContentView.swift 檔案，並且到 body 最後實作表單的部分：
.sheet(isPresented: $showScanner, content: {
})在這個表單的內容裡面，我們要初始化一個 ScannerView 實例。我們提供的兩個參數都是閉包。
.sheet(isPresented: $showScanner, content: {
ScannerView { result in
} didCancelScanning: {
}
})如果使用者取消了掃描工作，我們只需要讓表單從螢幕上消失即可。我們可以將 showScanner @State 參數的值設定成 false：
.sheet(isPresented: $showScanner, content: {
ScannerView { result in
} didCancelScanning: {
// Dismiss the scanner controller and the sheet.
showScanner = false
}
})不過，第一個閉包更加有趣，因為這邊我們處理掃描結果的地方。記得我們在 didFinishScanning 處理器中傳遞了 Result 值為引數，而上面的閉包中 result 值就代表這個引數。我們必須要檢查 result 實際的值，並按情況來執行適當的動作。
為了取得 Result 值以及其關聯值，我們需要在這裡使用 switch 陳述式：
switch result {
case .success(let scannedImages):
case .failure(let error):
}在成功的情況下，scannedPages 值就會包含所有掃描好的圖片。而在失敗的情況下，error 值就會包含真正的 Error 物件。
在取得這些關聯值之後，處理錯誤的方式就因人而異，不同的 App 也會有不同的處理方式。因為我們只是在實作一個範例 App，因此不會針對錯誤做額外的處理，就這樣印出即可：
switch result {
case .success(let scannedImages):
case .failure(let error):
print(error.localizedDescription)
}在真正實作 App 的時候，當然不應該只將錯誤印出！我們應該好好處理錯誤，有需要的話，也可以顯示訊息告訴使用者掃描失敗。如果你沒有這樣做，使用者就會預計得到掃描頁面，也不明白為什麼沒有得到掃描結果；這是非常差的使用者體驗。
至於在成功的情況下，我們會加上 break 關鍵字，來讓 Xcode 停止顯示錯誤：
switch result {
case .success(let scannedImages):
break
case .failure(let error):
print(error.localizedDescription)
}我們會在實作完辨識文字的部分之後，再回來這個方法。之後我們會將 break 指令替換掉，以提供 scannedPages 值來初始化辨識工作。
最後還有一件事情要處理，就是在 switch statement 後面，再次將 showScanner @State 參數設定為 false。如此一來，表單在執行完掃描之後就會關閉。加上這個部分之後，表單的內容會是這樣：
.sheet(isPresented: $showScanner, content: {
ScannerView { result in
switch result {
case .success(let scannedPages):
break
case .failure(let error):
print(error.localizedDescription)
}
showScanner = false
} didCancelScanning: {
showScanner = false
}
})現在我們可以試試這個範例 App，但是記得要在有相機的實機上來執行，否則 App 將會崩潰；這也是在真實 App 中需要注意的事情。當這個表單顯示之後，你會看到 scannner 視圖控制器。不過，可想而知即使你進行掃描，也不會發生任何事情。
一個基本的資料模型
在我們實作文字辨識之前，先來建立一個小資料模型，來存放辨識後的文字。按下 Cmd+N 來建立一個新的 Swift 檔案，取名為 Model.swift。
檔案準備好之後，讓我們打開並進行編輯。首先加入以下類別：
class TextItem: Identifiable {
}或許你會想：為甚麼 TextItem 是一個類別，而不是結構呢？這麼做是有目的的，因為在文字辨識時，我們需要它在一個地方宣告一些物件，然後在另一個地方修改那些物件，再以引數進行傳遞。如果使用結構，就會很難這樣實作。
你會看到我們定義 TextItem 類別遵從 Identifiable 協定。這個也是有目的的，是為了在 SwiftUI 列表視圖中使用 TextItem 實例時更容易。
Identifibale 型別有一個要求，就是必須宣告一個名為 id 的屬性。這個屬性可以是任意的型別，但是必須要讓物件在一組類似的物件中能夠被獨立辨認出來。
讓我們宣告這個屬性，並且定義為一個字串：
class TextItem: Identifiable {
var id: String
}在這之後，我們要加上另一個屬性，用來存放辨識出來的文字為字串：
class TextItem: Identifiable {
...
var text: String = ""
}接著，我們需要實作一個 initializer 方法。在 initializer 裡面，我們會賦予 id 屬性一個獨特的值。
這個獨特的值將會是一個 UUID 字串，也就是我們需要的全域獨立數值 (universaly unique value)。對於像這篇教學的小 App 來說，這個辦法沒甚麼問題，不過我不建議你在大型專案當中使用。
好，讓我們來實作初始化方法，在方法中我們會詢問系統，並取得一個 UUID 值來賦予 id 屬性：
init() {
id = UUID().uuidString
}以上就是我們的小小資料模型，整段的實作如下：
class TextItem: Identifiable {
var id: String
var text: String = ""
init() {
id = UUID().uuidString
}
}在上面的程式碼中，我們也建立了一個客製化類別。這個類別只會有一個參數，就是一組 TextItem 物件。這個類型也會遵從 ObservableObject 協定，讓我們可以使用 @Published 屬性包裝器(property wrapper) 來標記這個 TextItems 陣列。如此一來，我們就可以使用 Combine，來通知 SwiftUI 視圖有關陣列的改變。
以下是這個類型：
class RecognizedContent: ObservableObject {
@Published var items = [TextItem]()
}以上就是要在 Model.swift 所加上的內容。現在，我們可以開始使用這些客製化型別了。讓我們回到 ContentView.swift 檔案，在 ContentView 結構的最上方，宣告以下屬性：
struct ContentView: View {
@ObservedObject var recognizedContent = RecognizedContent()
...
}我們剛剛添加的這行程式碼，建立了 RecognizedContent 實例，並存放在 recognizedContent 屬性中。因為我們用 @ObservedObject 屬性包裝器標記了它，所以任何 items 陣列（以 @Published 參數包裝器進行標記）的變化，都會通知 SwiftUI 視圖。
實作文字辨識
為了在範例 App 加上文字辨識的功能，我們需要加上一個新的檔案。跟之前一樣，按下 Cmd+N 來建立新的 Swift 檔案，並且命名為 TextRecognition.swift。
在這個全新的檔案中，我們需要匯入兩個框架，來取代預設的 Foundation 框架：
import SwiftUI
import VisionVision 框架將會為我們提供所有需要使用的 API。而我們只需要準備好辨識流程，然後就可以把真正的工作交給 Vision 框架。
不過，讓我們開始建立一個新的客製化型別：一個名為 TextRecognition 的結構：
struct TextRecognition {
}在 TextRecognition 型別中，我們需要宣告三個屬性。第一個是一組 UIImage 物件，也就是存放著需要辨識的掃描頁面的陣列。很明顯地，這就是我們之前實作的 ScannerView 掃描所得的圖片。
第二個屬性是在 ContentView 裡初始化的 RecognizedContent 實例。像之前一樣，我們會利用 @ObservedObject 參數包裝器標記這個屬性，不過我們不需要初始化它，因為這個實例在 ContentView 中會以引數的形式提供。
第三個是一個行為處理器，在辨識處理結束的時候會被呼叫。要注意文字辨識是需要花時間的工作，所以會在背景佇列 (background queue) 中進行，而且完成時間是無法確定的。所以這邊處理的是一個非同步 (asynchronous) 的操作，我們會在處理器完成文字辨識的時候通知 ContentView 。
以下是剛剛所提到的三個屬性：
struct TextRecognition {
var scannedImages: [UIImage]
@ObservedObject var recognizedContent: RecognizedContent
var didFinishRecognition: () -> Void
}接下來，就讓我們專注在真正的辨識程序。一般來說，以下幾個步驟是必要的處理過程：
我們會為每個需要處理的掃描圖像建立一個特別的物件：一個 VNImageRequestHandler 實例。這個物件的用途是要取得圖片，並透過執行一個 Vision 請求 (request) 來執行辨識。
Vision 請求不只是一個模糊的名詞。對於開發者來說，我們有幾個動作需要執行，而這就是我們的第二個步驟。進一步來說，我們需要啟動一個 VNRecognizeTextRequest 物件，來請求 Vision 框架實際執行辨識動作。
上述的工作會以非同步的方式執行，而在工作結束的時候，我們就會得到請求的結果，或是如果辨識出現錯誤時，就會得到一個錯誤物件。這時候，我們就可以針對辨識出的文字，應用各種客製化的邏輯了。在這篇教學及範例 App 中，我們會在這裡把圖像中辨識出的文字存放在 TextItem 實例裡。
請注意，在執行識別請求之前，我們還可以配置一些屬性。在後面的部分，我們會配置幾個屬性。
我們將會在 TextRecognition 結構中實作兩個客製化方法，來管理以上所有內容。而我們會從最後介紹的部分開始，那就是文字請求物件。
實作一個文字辨識請求
首先，讓我們定義以下的私有方法 (private method)：
private func getTextRecognitionRequest(with textItem: TextItem) -> VNRecognizeTextRequest {
}我們可以看到這裡的參數為 TextItem 實例。因為 TextItem 是一個類別，如果在方法內它有任何變化，就會反映到呼叫者。另外，我們也標記了這個方法為私有，因為我們只想這個方法在客製化類別內可見，而不要被外部使用。
另外，這裡回傳的是一個 VNRecognizeTextRequest 物件，這個請求將會被之前所提到的 VNImageRequestHandler 物件所使用。在這裡，我們將會建立、設定、並且處理這個文字請求物件，不過我們暫時不會使用這個物件。我們在下一個部分實作好另一個方法之後，才會使用這個物件。
在這邊，先建立一個文字辨識請求物件：
let request = VNRecognizeTextRequest { request, error in
}如前文所述，文字辨識是一個非同步的操作，所以在請求完成時，我們會在一個閉包中獲取執行的結果。這個閉包有兩個參數，第一個是 VNRequest 物件，其中包含著辨識結果，而第二個是可能會發生的錯誤物件。
我們先略過錯誤的情況，因為我們不會對它做太多的處理，畢竟這只是一個範例 App，我們只會印出錯誤訊息。不過記得，在真實的 App 當中，我們不應該只是印出錯誤訊息。
let request = VNRecognizeTextRequest { request, error in
if let error = error {
print(error.localizedDescription)
return
}
}上面的 if-let 宣告中直接 return，可以停止執行閉包中的其他程式碼。
接著，讓我們處理辨識結果。我們可以透過 results 屬性來存取辨識結果，那是一個包含 VNRecognizedTextObservation 物件的陣列。這樣的物件包含了原始圖片的文字區域資訊，我們可以用以下的方式取得內容：
guard let observations = request.results as? [VNRecognizedTextObservation] else { return }Results 的值可能為空值，所以我們需要像上方程式碼這樣解開這個選擇值 (option value)。解開了的文字觀察 (text observation) 物件會被儲存至 observations 常數。
接著，我們要遍歷每個觀察物件，並保存辨識到的文字。這邊大家需要了解這是透過機器執行的文字辨識，不是真人辨識，所以針對圖片中的文字部分，它可能會以不同的正確程度，回傳多於一個辨識結果。而我們想要求最準確的辨識結果，因此我們會如此編寫程式碼：
observations.forEach { observation in
guard let recognizedText = observation.topCandidates(1).first else { return }
} 上面使用的 topCandidates(_:) 方法可以取得真實辨識出來的文字。而我們提供的引數，是指我們在這次觀察中需要取得多少筆辨識結果。請注意，這個數字不能超過 10，而且得到的結果可能會少於所請求的數量。
儘管如此，在上述程式碼中，guard 語句所定義的 recognizedText 常數包含了實際的辨識文字，因此，現在我們可以繼續執行閉包，並且將它儲存在 textItem 變數中：
observations.forEach { observation in
...
textItem.text += recognizedText.string
textItem.text += "\n"
}如果沒有像上面這樣加入最後一行程式碼，散落在多行的文字會全部被儲存在 textItem 物件的 text 屬性中，而完全沒有斷行。當然你可以按照需要的方式來處理這些文字，畢竟這沒有一個特定的做法。
請注意，這裡的 recognizedText 常數是一個 VNRecognizedText 物件，我們可以透過它的 string 屬性來取得真實的文字。
總結以上內容，請求物件會像這樣：
let request = VNRecognizeTextRequest { request, error in
if let error = error {
print(error.localizedDescription)
return
}
guard let observations = request.results as? [VNRecognizedTextObservation] else { return }
observations.forEach { observation in
guard let recognizedText = observation.topCandidates(1).first else { return }
textItem.text += recognizedText.string
textItem.text += "\n"
}
}在這個閉包的結尾之後，我們可以針對請求物件做一些設置：
request.recognitionLevel = .accurate
request.usesLanguageCorrection = true第一個屬性是用來設置文字辨識的精準度。.accurate 明顯會回傳更好的辨識結果，但是也會花更多時間來執行。另一個選擇是 .fast，而相對要捨棄的就是精準度了。你可以按需要來選擇適合的設置，我建議你可以在教學結束之後試試不同的設置，看看結果會有甚麼不同。
第二個屬性是用來告訴 Vision 框架，應否在辨識的時候進行語言修正 (language correction)。當設置為 true 的時候，所得到的結果就會更準確，但是會花更多的時間來執行。設置為 false 的話，就不會進行語言修正，但結果的準確度就可能比較低。
最後，別忘記回傳剛剛建立且設置好的 request 物件：
return request完整的 getTextRecognitionRequest(with:) 方法如下：
private func getTextRecognitionRequest(with textItem: TextItem, currentImageIndex: Int) -> VNRecognizeTextRequest {
let request = VNRecognizeTextRequest { request, error in
if let error = error {
print(error.localizedDescription)
return
}
guard let observations = request.results as? [VNRecognizedTextObservation] else { return }
observations.forEach { observation in
guard let recognizedText = observation.topCandidates(1).first else { return }
textItem.text += recognizedText.string
textItem.text += "\n"
}
}
request.recognitionLevel = .accurate
request.usesLanguageCorrection = true
return request
}執行文字辨識
相信進行到這邊，你也非常清楚文字辨識是一件非常花時間的事情，而且我們無法確定需要多少時間來完成。要進行這樣耗時的工作，我們自然不希望主線程 (main thread) 保持忙碌的狀態，反而希望 App 可以保持流暢，而且在文字辨識的過程中仍然可以被使用。為了能夠達到這個目的，我們需要利用背景分派佇列(background dispatch queue)，在背景執行所有任務。這就是我們需要定義的第二個方法：
func recognizeText() {
}跟之前的方法不同，這個方法不會被標記成私有。我們需要這個方法能夠被 TextRecognition 以外的類別存取，因為這個方法會啟動整個文字辨識的流程。
就像之前提到的，我們的第一步就是定義一個新的背景佇列，然後利用它來非同步地執行所有操作：
let queue = DispatchQueue(label: "textRecognitionQueue", qos: .userInitiated)
queue.async {
}當這個佇列被初始化時，我們會提供兩個引數：可以是任意字串值的標籤、和服務品質 (quality of service) 的值。第二個引數定義了這個佇列在背景執行的優先權，.userInitiated 就是代表著最高優先權。
備註：如果你想了解關於分派佇列，可以參考這篇文章。
在佇列的 async 閉包中，我們將建立一個迴圈 for-in，用來迭代處理所有掃描好的影像。
for image in scannedImages {
}我在前文提過，我們會為每一個掃描好的圖片建立一個 VNImageRequestHandler 物件，這個物件會取得真實的圖片及前面所實作的文字辨識請求，並且啟動文字辨識的行為。要傳遞的圖片可以是各種型別，除了像我們在 scannedImages 陣列存放的 UIImage。
因此，在迴圈內的第一步，就是要從原本的 UIImage 取得 CGImage 物件，像是這樣：
guard let cgImage = image.cgImage else { return }由於 cgImage 屬性有機會是空值，所以我們必須像上述一樣使用 guard 陳述式（或 if-let）。
現在，CGImage 代表原始圖片之後，我們就可以初始化一個 VNImageRequestHandler 物件。我們會傳入一個 cgImage 物件為引數。
let requestHandler = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage, options: [:])第二個引數是一組選項的數組，有需要的話我們就可以針對不同選項來做設定。不過這邊我們不需要，所以傳入空的數組。
因為我們即將呼叫的 perform 方法可能會拋出錯誤，所以要在這裡將剩下的程式碼包在 do-catch 陳述式裡。我們也可以使用選擇值 (Optional Value) 來處理這個情況，不過使用 do-catch 會比較適合。
所以在 for-in 迴圈裡，我們會加上以下的程式碼：
do {
} catch {
print(error.localizedDescription)
}同樣地，我們沒有打算處理錯誤，不過在真實的 App 中請你自行處理。
在 do 程式碼中，我們先建立一個 TextItem 物件，用來儲存辨識好的文字，我們已經在前面的方法中處理好這部分的邏輯。
let textItem = TextItem()是時候使用 requestHandler 物件，來執行文字辨識的請求了：
try requestHandler.perform([getTextRecognitionRequest(with: textItem)])我們會在這裡呼叫 getTextRecognitionRequest(with:) 方法，並且傳入 textItem 來當做引數。不過請注意，我們是在一個陣列裡面呼叫方法的，因為 perform(_:) 方法可以接受一個陣列的請求（雖然我們只有一個請求）。最後，以上的這行程式碼說明了需要 do-catch 陳述式的原因，因為我們在 perform(_:) 方法之前標記了 try 關鍵字。
當目前圖片的文字辨識完成之後，辨識出來的文字會被儲存在 textItem 物件裡。這時候，我們就可以把它加在 TextRecognition 型別中 recognizedContent 屬性的 items 裡。還記得我們用 @ObservedObject 屬性包裝器把這個屬性標記了嗎？也就是說，SwiftUI 視圖會知道屬性的所有變化。也因為如此，這個參數的任何修改行為都必須在主線程執行。
DispatchQueue.main.async {
recognizedContent.items.append(textItem)
}最後，我們還需要在關閉佇列的閉包之前，在 for-in 迴圈呼叫 didFinishRecognition 處理器，來通知文字辨識已經完成了。
DispatchQueue.main.async {
didFinishRecognition()
}以下是 recognizeText() 方法的完整實作：
func recognizeText() {
let queue = DispatchQueue(label: "textRecognitionQueue", qos: .userInitiated)
queue.async {
for image in scannedImages {
guard let cgImage = image.cgImage else { return }
let requestHandler = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage, options: [:])
do {
let textItem = TextItem()
try requestHandler.perform([getTextRecognitionRequest(with: textItem)])
DispatchQueue.main.async {
recognizedContent.items.append(textItem)
}
} catch {
print(error.localizedDescription)
}
}
DispatchQueue.main.async {
didFinishRecognition()
}
}
}現在文字辨識的部分已經完成了！接下來，讓我們應用剛剛實作好的部分。
啟動文字辨識
現在回到 ContentView.swift 檔案，我們會在這裡建立一個 TextRecognition 結構的實例，並且啟動文字辨識的流程。這部分將會在使用者掃描完包含文字的圖片後執行。
回到表單內容的實作，之前我們在這裡加上了 switch 陳述式。在 .success 的情況下，我們暫時使用了 break 來處理掃描結果。
case .success(let scannedImages):
break是時候改好這裡的程式碼了，將 break 移除並且加上這行程式碼：
isRecognizing = trueisRecognizing 是一個在 ContentView 的屬性，它被 @State 屬性包裝器標記。它的用處是標示文字辨識的工作是否正在進行。當這個值為 true 時，就會顯示一個圓形的 progress 視圖；而當 isRecognizing 數值回復為 false 時，視圖就會消失。Progress 視圖已經在初始專案中建立好了。
現在可以初始化一個 TextRecognition 實例：
TextRecognition(scannedImages: scannedImages,
recognizedContent: recognizedContent) {
}第一個引數是一組從掃描結果所得到的 scannedImages 陣列，第二個是在 ContentView 結構中被宣告和建構的 recognizedContent 屬性。最後一個是在文字辨識完成後會執行的 didFinishRecognition 閉包。而在文字辨識完成的時候，我們需要將 progress 視圖隱藏，所以必須將 isRecognizing 屬性設置為 false。
TextRecognition(scannedImages: scannedImages,
recognizedContent: recognizedContent) {
// Text recognition is finished, hide the progress indicator.
isRecognizing = false
}上述的程式碼還不足以啟動文字辨識的程序，我們還需要呼叫 recognizeText() 方法。我們會在 TextRecognition 方法後面進行呼叫：
TextRecognition(scannedImages: scannedImages,
recognizedContent: recognizedContent) {
...
}
.recognizeText()這時，掃描結果在 .success 的情況下看起來會像這樣：
case .success(let scannedImages):
isRecognizing = true
TextRecognition(scannedImages: scannedImages,
recognizedContent: recognizedContent) {
// Text recognition is finished, hide the progress indicator.
isRecognizing = false
}
.recognizeText()不過，我們還沒有完成！回到 body 最開始的部分，你可以找到下列的註解：
// Uncomment the following lines:下列三行程式碼的註解是用來定義一個列表和其內容，讓我們移除這些註解：
List(recognizedContent.items, id: \.id) { textItem in
Text(String(textItem.text.prefix(50)).appending("..."))
}這個列表就是我們要讓 TextItem 類別遵從 Identifiable 協定的原因。我們將 id 屬性設定為 keypath，代表在 recognizedContent 屬性內 items 陣列每個物件的獨特識別符 (identifier)。
在列表中每個物件都是 Text，每個只顯示前 50 個掃描字元。我們可以利用 prefix(_:) 方法，來取得實際的文字，而回傳的數值會是的子字串 (SubString)。因此我們會將它作為引數來提供給 String 初始化器，而它最終會與 Text 一起使用。
最後，是時候來看我們的 App 能不能實際執行了！在實機上執行這個 App，並掃描一個或多個圖片。完成後，Progress 視圖會出現，也就是說 App 正在進行文字辨識。之後，你就會在列表得到掃描好的文字。
預覽辨識到的文字
這個列表只顯示辨識文字的前 50 個字元，主要有兩個原因：
- 保持列表流暢，避免讀取大量資料（像是要辨識非常長的文字）。
- 只顯示部分文字，並且讓使用者可以開啟另一個視圖，來顯示完整文字。
這個額外的視圖就在初始專案裡；就是在 TextPreviewView 檔案中，而我們不需要做額外的處理，因為已經實作完成了。不過，我們可以打開來看一下。
在這個檔案中有一個 text 屬性，它沒有預設值，所以我們需要在建構時傳入一個數值。
在使用者點擊列表上的物件時，我們會使用 TextPreviewView 來顯示完整的文字。然而，我們需要先改變 ContentView 中列表的內容。
特別注意，我們會將列表中的文本視圖 (Text View) 替換成 NavigationLink。這樣一來，我們就可以將 TextPreviewView 的實例推送到導航畫面。主詳細導航是透過 ContentView 最外層的畫面 NavigationView 來實作的。
這個 NavigationLink 視圖會將我們想展示的 SwiftUI 視圖當做參數，在這個範例中，就是 TextPreviewView 的實例：
NavigationLink(destination: TextPreviewView(text: textItem.text)) {
}這個閉包會包含一個可顯示在列表中每個物件的內容。這就是我們之前的 Text：
NavigationLink(destination: TextPreviewView(text: textItem.text)) {
Text(String(textItem.text.prefix(50)).appending("..."))
}改好程式碼之後，我們的列表會像這樣：
List(recognizedContent.items, id: \.id) { textItem in
NavigationLink(destination: TextPreviewView(text: textItem.text)) {
Text(String(textItem.text.prefix(50)).appending("..."))
}
}再一次執行掃描和文字辨識的流程，而這次我們將可以點擊列表中的文字物件，並且導航至另一個可以看到完整文字內容的視圖。點擊在導航列上的 Back 按鈕，就可以回到上一頁。
結論
這篇詳細的教學結束了。在這篇文章中，我們接觸了兩個非常有趣又實用的主題：在 SwiftUI 中實作並使用 VNDocumentCameraViewController 來掃描圖片、以及使用 Vision 框架來辨識文字。當然，你不一定要完全跟著我們的步驟來實作，特別是實作辨識文字的部分。
總之，我只是在這裡分享了一般的實作方法，你可以以這篇教學為基礎，按需要來改變實作方法和細節。不管如何，我希望你喜歡這篇文章，也會覺得這篇文章的技巧和概念有用。謝謝你的閱讀！
你可以在 GitHub 上參考完整專案。
原文：How to Scan Images and Perform Text Recognition in SwiftUI Using VisionKit
