Watch demos on how to build & run AI-powered apps with Firebase at Demo Day '24. Watch now.

דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

זיהוי ציוני דרך באמצעות ערכת למידת מכונה ב-Android

אתם יכולים להשתמש ב-ML Kit כדי לזהות ציוני דרך מפורסמים בתמונה.

לפני שמתחילים

אם עדיין לא עשיתם זאת, מוסיפים את Firebase לפרויקט Android.

מוסיפים את יחסי התלות של ספריות ML Kit ל-Android לקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל 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'
}

אם עדיין לא הפעלתם ממשקי API מבוססי-ענן בפרויקט, עליכם לעשות זאת עכשיו:
1. פותחים את דף ממשקי ה-API של ML Kit במסוף Firebase.
2. אם עדיין לא שדרגתם את הפרויקט לתוכנית תמחור Blaze, לוחצים על שדרוג. (הבקשה לשדרוג תוצג רק אם הפרויקט לא מוגדר לתוכנית Blaze).
  
  רק בפרויקטים ברמת Blaze אפשר להשתמש בממשקי API מבוססי-Cloud.
3. אם ממשקי ה-API מבוססי-הענן עדיין לא מופעלים, לוחצים על Enable Cloud-based APIs.
לפני שפורסים לאוויר אפליקציה שמשתמשת ב-Cloud API, צריך לבצע כמה פעולות נוספות כדי למנוע גישה לא מורשית ל-API ולצמצם את ההשפעה שלה.

הגדרת הכלי לזיהוי ציוני דרך

כברירת מחדל, הגלאי של Cloud משתמש בגרסה STABLE של המודל ומחזיר עד 10 תוצאות. אם רוצים לשנות אחת מההגדרות האלה, צריך לציין אותן באמצעות אובייקט FirebaseVisionCloudDetectorOptions.

לדוגמה, כדי לשנות את שתי הגדרות ברירת המחדל, יוצרים אובייקט FirebaseVisionCloudDetectorOptions כמו בדוגמה הבאה:

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

כדי להשתמש בהגדרות ברירת המחדל, אפשר להשתמש ב-FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT בשלב הבא.

הפעלת הכלי לזיהוי ציוני דרך

כדי לזהות ציוני דרך בתמונה, יוצרים אובייקט FirebaseVisionImage מ-Bitmap, מ-media.Image, מ-ByteBuffer, ממערך בייטים או מקובץ במכשיר. לאחר מכן מעבירים את האובייקט FirebaseVisionImage לשיטה detectInImage של FirebaseVisionCloudLandmarkDetector.

יוצרים אובייקט FirebaseVisionImage מהתמונה.

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט media.Image, למשל כשיוצרים תמונה ממצלמת המכשיר, מעבירים את האובייקט media.Image ואת סיבוב התמונה אל FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

אם אתם משתמשים בספרייה CameraX, הערך של הזווית מסתובב בעצמו על ידי הכיתות OnImageCapturedListener ו-ImageAnalysis.Analyzer, כך שצריך רק להמיר את הזווית לאחד מהקבועים ROTATION_ של ML Kit לפני שמפעילים את FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

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
            // ...
        }
    }
}

אם אתם לא משתמשים בספריית מצלמה שמספקת את כיוון התמונה, תוכלו לחשב אותו לפי כיוון המכשיר וכיוון החיישן של המצלמה במכשיר:

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

לאחר מכן מעבירים את האובייקט media.Image ואת ערך הסיבוב אל FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

Java

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

Kotlin

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

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מכתובת URI של קובץ, מעבירים את הקשר של האפליקציה ואת כתובת ה-URI של הקובץ אל FirebaseVisionImage.fromFilePath(). האפשרות הזו שימושית כשמשתמשים בכוונה ACTION_GET_CONTENT כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.
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
```

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מ-ByteBuffer או ממערך בייטים, קודם מחשבים את סיבוב התמונה כפי שמתואר למעלה עבור קלט media.Image.

לאחר מכן יוצרים אובייקט FirebaseVisionImageMetadata שמכיל את הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע והסיבוב של התמונה:

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

משתמשים במאגר או במערך ובאובייקט המטא-נתונים כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage:

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

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט Bitmap:
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
התמונה שמיוצגת על ידי האובייקט Bitmap חייבת להיות מוצבת בצורה זקופה, ללא צורך בסיבוב נוסף.

אחזור מופע של FirebaseVisionCloudLandmarkDetector:

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)

לבסוף, מעבירים את התמונה לשיטה detectInImage:

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
            // ...
        }

לקבל מידע על הסמנים המוכרים

אם פעולת זיהוי ציוני הדרך תצליח, רשימה של אובייקטים מסוג FirebaseVisionCloudLandmark תועבר למאזין להצלחה. כל אובייקט FirebaseVisionCloudLandmark מייצג ציון דרך שזוהה בתמונה. לכל ציון דרך אפשר לקבל את קואורדינטות המסגרת שלו בתמונה הקלט, את השם של ציון הדרך, את קווי הרוחב והאורך שלו, את מזהה הישות ב-Knowledge Graph (אם הוא זמין) ואת דירוג האמון של ההתאמה. לדוגמה:

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
    }
}

השלבים הבאים

לפני שתפרסו לאינטראקציה עם משתמשים באפליקציה שמשתמשת ב-Cloud API, כדאי לבצע כמה פעולות נוספות כדי למנוע גישה לא מורשית ל-API ולצמצם את ההשפעה שלה.