Vous pouvez utiliser ML Kit pour reconnaître des points de repère bien connus dans une image.
Avant que tu commences
- Si vous ne l'avez pas déjà fait, ajoutez Firebase à votre projet Android .
- Ajoutez les dépendances des bibliothèques ML Kit Android au fichier Gradle de votre module (au niveau de l'application) (généralement
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' }
Si vous n'avez pas encore activé les API basées sur le cloud pour votre projet, faites-le maintenant :
- Ouvrez la page API ML Kit de la console Firebase.
Si vous n'avez pas encore mis à niveau votre projet vers un plan tarifaire Blaze, cliquez sur Mettre à niveau pour le faire. (Vous serez invité à effectuer une mise à niveau uniquement si votre projet ne fait pas partie du plan Blaze.)
Seuls les projets de niveau Blaze peuvent utiliser des API basées sur le cloud.
- Si les API basées sur le cloud ne sont pas déjà activées, cliquez sur Activer les API basées sur le cloud .
Configurer le détecteur de repère
Par défaut, le détecteur Cloud utilise la version STABLE
du modèle et renvoie jusqu'à 10 résultats. Si vous souhaitez modifier l'un de ces paramètres, spécifiez-les avec un objet FirebaseVisionCloudDetectorOptions
.
Par exemple, pour modifier les deux paramètres par défaut, créez un objet FirebaseVisionCloudDetectorOptions
comme dans l'exemple suivant :
Java
FirebaseVisionCloudDetectorOptions options = new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder() .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL) .setMaxResults(15) .build();
Kotlin+KTX
val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder() .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL) .setMaxResults(15) .build()
Pour utiliser les paramètres par défaut, vous pouvez utiliser FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT
à l'étape suivante.
Exécutez le détecteur de points de repère
Pour reconnaître les points de repère dans une image, créez un objetFirebaseVisionImage
à partir d'un Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, d'un tableau d'octets ou d'un fichier sur l'appareil. Ensuite, transmettez l'objet FirebaseVisionImage
à la méthode detectInImage
de FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
.Créez un objet
FirebaseVisionImage
à partir de votre image.Pour créer un objet
FirebaseVisionImage
à partir d'un objetmedia.Image
, par exemple lors de la capture d'une image à partir de la caméra d'un appareil, transmettez l'objetmedia.Image
et la rotation de l'image àFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.Si vous utilisez la bibliothèque CameraX , les classes
OnImageCapturedListener
etImageAnalysis.Analyzer
calculent la valeur de rotation pour vous, il vous suffit donc de convertir la rotation en l'une des constantesROTATION_
de ML Kit avant d'appelerFirebaseVisionImage.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+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 // ... } } }
Si vous n'utilisez pas de bibliothèque de caméras qui vous donne la rotation de l'image, vous pouvez la calculer à partir de la rotation de l'appareil et de l'orientation du capteur de la caméra dans l'appareil :
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 }
Ensuite, transmettez l'objet
media.Image
et la valeur de rotation àFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImage
à partir d'un URI de fichier, transmettez le contexte de l'application et l'URI du fichier àFirebaseVisionImage.fromFilePath()
. Ceci est utile lorsque vous utilisez une intentionACTION_GET_CONTENT
pour inviter l'utilisateur à sélectionner une image dans son application de galerie.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() }
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImage
à partir d'unByteBuffer
ou d'un tableau d'octets, calculez d'abord la rotation de l'image comme décrit ci-dessus pour l'entréemedia.Image
.Créez ensuite un objet
FirebaseVisionImageMetadata
qui contient la hauteur, la largeur, le format d'encodage des couleurs et la rotation de l'image :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()
Utilisez le tampon ou le tableau et l'objet de métadonnées pour créer un objet
FirebaseVisionImage
: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)
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImage
à partir d'un objetBitmap
:L'image représentée par l'objetJava
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
doit être verticale, sans rotation supplémentaire requise.
Obtenez une instance de
FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
:Java
FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance() .getVisionCloudLandmarkDetector(); // Or, to change the default settings: // FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance() // .getVisionCloudLandmarkDetector(options);
Kotlin+KTX
val detector = FirebaseVision.getInstance() .visionCloudLandmarkDetector // Or, to change the default settings: // val detector = FirebaseVision.getInstance() // .getVisionCloudLandmarkDetector(options)
Enfin, transmettez l'image à la méthode
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+KTX
val result = detector.detectInImage(image) .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Obtenez des informations sur les monuments reconnus
Si l'opération de reconnaissance de points de repère réussit, une liste d'objetsFirebaseVisionCloudLandmark
sera transmise à l'écouteur de réussite. Chaque objet FirebaseVisionCloudLandmark
représente un point de repère reconnu dans l'image. Pour chaque point de repère, vous pouvez obtenir ses coordonnées limites dans l'image d'entrée, le nom du point de repère, sa latitude et sa longitude, son ID d'entité Knowledge Graph (si disponible) et le score de confiance de la correspondance. Par exemple: 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+KTX
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 } }
Prochaines étapes
- Avant de déployer en production une application qui utilise une API Cloud, vous devez prendre quelques mesures supplémentaires pour prévenir et atténuer les effets d'un accès non autorisé à l'API .