Görüntülerdeki tanınmış önemli noktaları tanımak için Makine Öğrenimi Kiti'ni kullanabilirsiniz.
Başlamadan önce
- Henüz yapmadıysanız Firebase'i Android projenize ekleyin.
- Modül (uygulama düzeyinde) Gradle dosyanıza (genellikle
app/build.gradle
) ML Kit Android kitaplıkları için bağımlılıkları ekleyin: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 Cloud tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz hemen etkinleştirin:
- Firebase konsolunun ML Kit API'leri sayfasını açın.
-
Projenizi daha önce Blaze fiyatlandırma planına yükseltmediyseniz Yükselt'i tıklayarak yükseltme yapabilirsiniz. (Yalnızca projeniz Blaze planında değilse yükseltme yapmanız istenir.)
Bulut tabanlı API'ler yalnızca Blaze düzeyindeki projelerde kullanılabilir.
- Cloud tabanlı API'ler henüz etkinleştirilmemişse Cloud tabanlı API'leri etkinleştir'i tıklayın.
Önemli nokta algılayıcıyı yapılandırma
Cloud algılayıcısı, varsayılan olarak modelin STABLE
sürümünü kullanır ve en fazla 10 sonuç döndürür. Bu ayarlardan herhangi birini değiştirmek isterseniz bunları bir FirebaseVisionCloudDetectorOptions
nesnesiyle belirtin.
Örneğin, varsayılan ayarların ikisini de değiştirmek için aşağıdaki örnekte olduğu gibi bir FirebaseVisionCloudDetectorOptions
nesnesi oluşturun:
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()
Varsayılan ayarları kullanmak için bir sonraki adımda FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT
kullanabilirsiniz.
Önemli nokta algılayıcıyı çalıştırma
Bir görüntüdeki önemli noktaları tanımak içinBitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan FirebaseVisionImage
nesnesi oluşturun. Ardından FirebaseVisionImage
nesnesini FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
öğesinin detectInImage
yöntemine iletin.
Resminizden bir
FirebaseVisionImage
nesnesi oluşturun.-
media.Image
nesnesinden birFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için (örneğin, bir cihazın kamerasından resim çekerken)media.Image
nesnesini ve resmin dönüşünüFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
yönüne geçirin.KameraX kitaplığını kullanırsanız
OnImageCapturedListener
veImageAnalysis.Analyzer
sınıfları rotasyon değerini sizin için hesaplar. Bu nedenle,FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
işlevini çağırmadan önce rotasyonu, ML Kit'inROTATION_
sabit değerlerinden 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 // ... } } }
Resmin dönüşünü gösteren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız cihazın dönüşüne ve cihazdaki kamera sensörünün yönüne göre hesaplama yapabilirsiniz:
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 }
Daha sonra,
media.Image
nesnesini ve döndürme değeriniFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
değerine iletin:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- Dosya URI'sinden bir
FirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'siniFirebaseVisionImage.fromFilePath()
öğesine iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından resim seçmesini istemek içinACTION_GET_CONTENT
niyeti kullandığınızda yararlı olur.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() }
- Bir
ByteBuffer
veya bayt dizisindenFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için önceliklemedia.Image
girişi için yukarıda açıklandığı gibi görüntü döndürmesini hesaplayın.Ardından resmin yüksekliği, genişliği, 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 arabelleği 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)
Bitmap
nesnesindenFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
nesnesinin temsil ettiği resim, ek döndürme gerekmeden dik olmalıdır.
-
FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
öğesinin bir örneğini alın: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)
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+KTX
val result = detector.detectInImage(image) .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Tanınan önemli noktalar hakkında bilgi alın
Önemli nokta tanıma işlemi başarılı olursaFirebaseVisionCloudLandmark
nesnelerinin bir listesi başarılı işleyiciye iletilir. Her FirebaseVisionCloudLandmark
nesnesi, resimde tanınan bir önemli noktayı temsil eder. Her önemli nokta için sınırlayıcı koordinatlarını giriş görüntüsünde, önemli noktanın adını, enlem ve boylamını, Bilgi Grafiği varlık kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örnek:
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 } }
Sonraki adımlar
- Cloud API kullanan bir uygulamanın üretimine dağıtmadan önce yetkisiz API erişiminin etkilerini önlemek ve azaltmak için ek adımlar atmanız gerekir.