Bir görüntüde tanınan nesneleri, cihazdaki bir modeli veya bulut modelini kullanarak etiketlemek için ML Kit'i kullanabilirsiniz. Her yaklaşımın yararları hakkında bilgi edinmek için genel bakışa bakın.
Sen başlamadan önce
- Henüz yapmadıysanız Android projenize Firebase'i ekleyin .
- ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını modülünüze (uygulama düzeyinde) Gradle dosyasına ekleyin (genellikle
app/build.gradle
):apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.gms.google-services' dependencies { // ... implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3' implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-image-label-model:20.0.1' }
- İsteğe bağlıdır ancak önerilir : Cihazdaki API'yi kullanıyorsanız uygulamanızı, Play Store'dan yüklendikten sonra ML modelini cihaza otomatik olarak indirecek şekilde yapılandırın.
Bunu yapmak için uygulamanızın
AndroidManifest.xml
dosyasına aşağıdaki bildirimi ekleyin:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES" android:value="label" /> <!-- To use multiple models: android:value="label,model2,model3" --> </application>
Kurulum sırasındaki model indirmelerini etkinleştirmezseniz, cihazdaki algılayıcıyı ilk kez çalıştırdığınızda model indirilecektir. İndirme işlemi tamamlanmadan yapacağınız istekler sonuç vermeyecektir. Bulut tabanlı modeli kullanmak istiyorsanız ve projeniz için Bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz hemen yapın:
- Firebase konsolunun ML Kit API'leri sayfasını açın.
Projenizi henüz bir Blaze fiyatlandırma planına yükseltmediyseniz bunu yapmak için Yükselt'e tıklayın. (Yalnızca projeniz Blaze planında değilse yükseltme yapmanız istenecektir.)
Yalnızca Blaze düzeyindeki projeler Bulut tabanlı API'leri kullanabilir.
- Bulut tabanlı API'ler henüz etkin değilse Bulut Tabanlı API'leri Etkinleştir'i tıklayın.
Yalnızca cihazdaki modeli kullanmak istiyorsanız bu adımı atlayabilirsiniz.
Artık görüntüleri cihazdaki bir modeli veya bulut tabanlı bir modeli kullanarak etiketlemeye hazırsınız.
1. Giriş görüntüsünü hazırlayın
Görüntünüzden birFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturun. Görüntü etiketleyici, bir Bitmap
kullandığınızda veya kamera2 API'sini kullanıyorsanız JPEG formatlı bir media.Image
kullandığınızda en hızlı şekilde çalışır; bunlar mümkün olduğunda önerilir.Bir
media.Image
nesnesinden birFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için (örneğin, bir cihazın kamerasından bir görüntü yakalarken),media.Image
nesnesini ve görüntünün dönüşünüFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
öğesine iletin.CameraX kitaplığını kullanıyorsanız
OnImageCapturedListener
veImageAnalysis.Analyzer
sınıfları sizin için dönüş değerini hesaplar; dolayısıylaFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
çağırmadan önce dönüşü ML Kit'inROTATION_
sabitlerinden birine dönüştürmeniz yeterlidir:Java
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) { switch (degrees) { case 0: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; case 90: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; case 180: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; case 270: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; default: throw new IllegalArgumentException( "Rotation must be 0, 90, 180, or 270."); } } @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) { if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) { return; } Image mediaImage = imageProxy.getImage(); int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees); FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } }
Kotlin+KTX
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer { private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) { 0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.") } override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) { val mediaImage = imageProxy?.image val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees) if (mediaImage != null) { val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation) // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }
Görüntünün dönüşünü sağlayan bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız, bunu cihazın dönüşünden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden hesaplayabilirsiniz:
Java
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray(); static { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180); } /** * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current * orientation. */ @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, Context context) throws CameraAccessException { // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation. // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be // rotated to compensate for the device's rotation. int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation(); int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation); // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE); int sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION); rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360; // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. int result; switch (rotationCompensation) { case 0: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; break; case 90: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; break; case 180: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; break; case 270: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; break; default: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation); } return result; }
Kotlin+KTX
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray() init { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180) } /** * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current * orientation. */ @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) @Throws(CameraAccessException::class) private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, context: Context): Int { // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation. // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be // rotated to compensate for the device's rotation. val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation) // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager val sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!! rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360 // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. val result: Int when (rotationCompensation) { 0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> { result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation") } } return result }
Ardından
media.Image
nesnesini ve döndürme değeriniFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
öğesine iletin:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- Bir dosya URI'sından
FirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için uygulama içeriğini ve dosya URI'siniFirebaseVisionImage.fromFilePath()
öğesine iletin. Kullanıcıdan galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek içinACTION_GET_CONTENT
amacını kullandığınızda bu kullanışlıdır.Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
Kotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
-
ByteBuffer
veya bayt dizisinden birFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için, önceliklemedia.Image
girişi için yukarıda açıklandığı gibi görüntü döndürmeyi hesaplayın.Ardından görüntünün yüksekliğini, genişliğini, renk kodlama biçimini ve dönüşünü içeren bir
FirebaseVisionImageMetadata
nesnesi oluşturun:Java
FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build();
Kotlin+KTX
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
FirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için tamponu veya diziyi ve meta veri nesnesini kullanın:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
- Bir
Bitmap
nesnesindenFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
nesnesi tarafından temsil edilen görüntü, ek bir döndürme gerekmeden dik olmalıdır.
2. Görüntü etiketleyiciyi yapılandırın ve çalıştırın
Bir görüntüdeki nesneleri etiketlemek içinFirebaseVisionImage
nesnesini FirebaseVisionImageLabeler
processImage
yöntemine iletin.Öncelikle
FirebaseVisionImageLabeler
örneğini alın.Cihazdaki görüntü etiketleyiciyi kullanmak istiyorsanız:
Java
FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance() .getOnDeviceImageLabeler(); // Or, to set the minimum confidence required: // FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions options = // new FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions.Builder() // .setConfidenceThreshold(0.7f) // .build(); // FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance() // .getOnDeviceImageLabeler(options);
Kotlin+KTX
val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler() // Or, to set the minimum confidence required: // val options = FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions.Builder() // .setConfidenceThreshold(0.7f) // .build() // val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler(options)
Bulut görüntüsü etiketleyiciyi kullanmak istiyorsanız:
Java
FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance() .getCloudImageLabeler(); // Or, to set the minimum confidence required: // FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions options = // new FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder() // .setConfidenceThreshold(0.7f) // .build(); // FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance() // .getCloudImageLabeler(options);
Kotlin+KTX
val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler() // Or, to set the minimum confidence required: // val options = FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder() // .setConfidenceThreshold(0.7f) // .build() // val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler(options)
Ardından görüntüyü
processImage()
yöntemine aktarın:Java
labeler.processImage(image) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionImageLabel>>() { @Override public void onSuccess(List<FirebaseVisionImageLabel> labels) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener(new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
Kotlin+KTX
labeler.processImage(image) .addOnSuccessListener { labels -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
3. Etiketli nesneler hakkında bilgi edinin
Görüntü etiketleme işlemi başarılı olursaFirebaseVisionImageLabel
nesnelerinin bir listesi başarı dinleyicisine iletilecektir. Her FirebaseVisionImageLabel
nesnesi, görüntüde etiketlenen bir şeyi temsil eder. Her etiket için etiketin metin açıklamasını, Bilgi Grafiği varlık kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örneğin: Java
for (FirebaseVisionImageLabel label: labels) {
String text = label.getText();
String entityId = label.getEntityId();
float confidence = label.getConfidence();
}
Kotlin+KTX
for (label in labels) {
val text = label.text
val entityId = label.entityId
val confidence = label.confidence
}
Gerçek zamanlı performansı artırmaya yönelik ipuçları
Görüntüleri gerçek zamanlı bir uygulamada etiketlemek istiyorsanız en iyi kare hızlarına ulaşmak için şu yönergeleri izleyin:
- Görüntü etiketleyiciye çağrıları kısın. Görüntü etiketleyici çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın.
- Grafikleri giriş görüntüsüne yerleştirmek için görüntü etiketleyicinin çıkışını kullanıyorsanız, önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından tek adımda görüntüyü oluşturun ve yerleştirin. Bunu yaparak, her giriş karesi için ekran yüzeyini yalnızca bir kez görüntüleyebilirsiniz.
Camera2 API'sini kullanıyorsanız görüntüleri
ImageFormat.YUV_420_888
formatında yakalayın.Eski Kamera API'sini kullanıyorsanız görüntüleri
ImageFormat.NV21
formatında yakalayın.
Sonraki adımlar
- Cloud API kullanan bir uygulamayı üretime dağıtmadan önce, yetkisiz API erişimini önlemek ve etkisini azaltmak için bazı ek adımlar atmanız gerekir.