Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Android'de Makine Öğrenimi Kiti ile Önemli Noktaları Tanıma

Bir resimdeki tanınmış simge yapıları tanımak için ML Kit'i kullanabilirsiniz.

Başlamadan önce

Henüz yapmadıysanız Firebase'i Android projenize ekleyin.

ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıkları modülünüzün (uygulama düzeyinde) Gradle dosyasına (genellikle app/build.gradle) eklenmelidir:

apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.google.gms.google-services'

dependencies {
  // ...

  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3'
}

Projeniz için bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz şimdi etkinleştirin:
1. Firebase konsolunun ML Kit API'leri sayfasını açın.
2. Projenizi henüz bir Blaze fiyatlandırma planına yükseltmediyseniz bunu yapmak için Yükselt'i tıklayın. (Yükseltme işlemini yalnızca projeniz Blaze planında değilse yapmanız istenir.)
  
  Cloud tabanlı API'ler yalnızca Blaze düzeyindeki projelerde kullanılabilir.
3. Bulut tabanlı API'ler etkinleştirilmemişse Bulut tabanlı API'leri etkinleştir'i tıklayın.
Cloud API kullanan bir uygulamayı üretime dağıtmadan önce, yetkisiz API erişimini önlemek ve etkisini azaltmak için bazı ek adımlar atmanız gerekir.

Dönüm noktası algılayıcıyı yapılandırma

Cloud algılayıcı varsayılan olarak modelin STABLE sürümünü kullanır ve en fazla 10 sonuç döndürür. Bu ayarlardan birini değiştirmek istiyorsanız bunları bir FirebaseVisionCloudDetectorOptions nesnesi ile belirtin.

Örneğin, varsayılan ayarların ikisini de değiştirmek için aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi bir FirebaseVisionCloudDetectorOptions nesnesi oluşturun:

Java

FirebaseVisionCloudDetectorOptions options =
        new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
                .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
                .setMaxResults(15)
                .build();MainActivity.java

Kotlin

val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
        .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
        .setMaxResults(15)
        .build()MainActivity.kt

Varsayılan ayarları kullanmak için sonraki adımda FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT simgesini kullanabilirsiniz.

Önemli nokta algılayıcıyı çalıştırma

Bir resimdeki yer işaretlerini tanımak için cihazdaki bir Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya dosyadan FirebaseVisionImage nesnesi oluşturun. Ardından FirebaseVisionImage nesnesini FirebaseVisionCloudLandmarkDetector nesnesinin detectInImage yöntemine iletin.

Resminizden bir FirebaseVisionImage nesnesi oluşturun.

Bir media.Image nesnesinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için (ör. bir cihazın kamerasından resim çekerken) media.Image nesnesini ve resmin dönme açısını FirebaseVisionImage.fromMediaImage()'ye iletin.

CameraX kitaplığını kullanıyorsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları rotasyon değerini sizin için hesaplar. Bu nedenle, FirebaseVisionImage.fromMediaImage() işlevini çağırmadan önce rotasyonu ML Kit'in ROTATION_ 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

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
            // ...
        }
    }
}

Resmin dönme açısını gösteren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız bunu cihazın dönme açısını ve cihazdaki kamera sensörünün yönünü kullanarak 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;
}VisionImage.java

Kotlin

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
}VisionImage.kt

Ardından, media.Image nesnesini ve dönüş değerini FirebaseVisionImage.fromMediaImage()'e gönderin:

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);VisionImage.java

Kotlin

val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)VisionImage.kt

Dosya URI'sinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini FirebaseVisionImage.fromFilePath()'a iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT intent'i kullandığınızda kullanışlıdır.

Java

FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}VisionImage.java

Kotlin

val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}VisionImage.kt

Bir ByteBuffer veya bayt dizisinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için önce, media.Image girişi için yukarıda açıklandığı şekilde resim rotasyonunu hesaplayın.

Ardından, resmin yüksekliğini, genişliğini, renk kodlama biçimini ve döndürülmüş durumunu 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();VisionImage.java

Kotlin

val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
        .setHeight(360) // image recognition
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build()VisionImage.kt

FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için arabellek veya diziyi ve meta veri nesnesini kullanın:

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);VisionImage.java

Kotlin

val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)VisionImage.kt

Bitmap nesnesinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için:
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Bitmap nesnesi tarafından temsil edilen resim dik olmalıdır ve ek döndürme işlemi gerekmemelidir.

FirebaseVisionCloudLandmarkDetector örneğini alın:

Java

FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getVisionCloudLandmarkDetector();
// Or, to change the default settings:
// FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
//         .getVisionCloudLandmarkDetector(options);

Kotlin

val detector = FirebaseVision.getInstance()
        .visionCloudLandmarkDetector
// Or, to change the default settings:
// val detector = FirebaseVision.getInstance()
//         .getVisionCloudLandmarkDetector(options)

Son olarak, resmi detectInImage yöntemine iletin:

Java

Task<List<FirebaseVisionCloudLandmark>> result = detector.detectInImage(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionCloudLandmark>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<FirebaseVisionCloudLandmark> firebaseVisionCloudLandmarks) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });

Kotlin

val result = detector.detectInImage(image)
        .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }

Tanınan önemli yerler hakkında bilgi edinme

Dönüm noktası tanıma işlemi başarılı olursa başarı dinleyicisine bir FirebaseVisionCloudLandmark nesnesi listesi iletilir. Her FirebaseVisionCloudLandmark nesnesi, resimde tanınan bir yer işaretini temsil eder. Her bir yer işareti için giriş görselindeki sınırlayıcı koordinatlarını, yer işaretinin adını, enlem ve boylamını, Bilgi Grafiği öğe kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örneğin:

Java

for (FirebaseVisionCloudLandmark landmark: firebaseVisionCloudLandmarks) {

    Rect bounds = landmark.getBoundingBox();
    String landmarkName = landmark.getLandmark();
    String entityId = landmark.getEntityId();
    float confidence = landmark.getConfidence();

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (FirebaseVisionLatLng loc: landmark.getLocations()) {
        double latitude = loc.getLatitude();
        double longitude = loc.getLongitude();
    }
}

Kotlin

for (landmark in firebaseVisionCloudLandmarks) {

    val bounds = landmark.boundingBox
    val landmarkName = landmark.landmark
    val entityId = landmark.entityId
    val confidence = landmark.confidence

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (loc in landmark.locations) {
        val latitude = loc.latitude
        val longitude = loc.longitude
    }
}

Sonraki adımlar

Cloud API kullanan bir uygulamayı üretime dağıtmadan önce yetkisiz API erişimini önlemek ve etkisini azaltmak için bazı ek adımlar atmanız gerekir.

Android'de Makine Öğrenimi Kiti ile Önemli Noktaları Tanıma Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

Başlamadan önce

Dönüm noktası algılayıcıyı yapılandırma

Java

Kotlin

Önemli nokta algılayıcıyı çalıştırma

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Tanınan önemli yerler hakkında bilgi edinme

Java

Kotlin

Sonraki adımlar

Android'de Makine Öğrenimi Kiti ile Önemli Noktaları Tanıma