Catch up on highlights from Firebase at Google I/O 2023. Learn more

Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Распознавайте достопримечательности с помощью ML Kit на Android

Вы можете использовать ML Kit для распознавания известных ориентиров на изображении.

Прежде чем вы начнете

Если вы еще этого не сделали, добавьте Firebase в свой проект Android .
Добавьте зависимости для библиотек ML Kit Android в файл Gradle вашего модуля (на уровне приложения) (обычно 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'
}
```
Если вы еще не включили облачные API для своего проекта, сделайте это сейчас:
1. Откройте страницу API ML Kit в консоли Firebase.
2. Если вы еще не обновили свой проект до тарифного плана Blaze, нажмите « Обновить », чтобы сделать это. (Вам будет предложено обновиться, только если ваш проект не входит в план Blaze.)
  Только проекты уровня Blaze могут использовать облачные API.
3. Если облачные API еще не включены, щелкните Включить облачные API .
Перед развертыванием в рабочей среде приложения, использующего Cloud API, необходимо предпринять дополнительные шаги, чтобы предотвратить и смягчить последствия несанкционированного доступа к API .

Настройка детектора ориентиров

По умолчанию Детектор облаков использует STABLE версию модели и возвращает до 10 результатов. Если вы хотите изменить любой из этих параметров, укажите их с помощью объекта FirebaseVisionCloudDetectorOptions .

Например, чтобы изменить оба параметра по умолчанию, создайте объект FirebaseVisionCloudDetectorOptions , как показано в следующем примере:

Java

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

Kotlin+KTX

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

Чтобы использовать настройки по умолчанию, вы можете использовать FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT на следующем шаге.

Запустите детектор ориентиров

Чтобы распознавать ориентиры на изображении, создайте объект FirebaseVisionImage из Bitmap , media.Image , ByteBuffer , массива байтов или файла на устройстве. Затем передайте объект FirebaseVisionImage detectInImage FirebaseVisionCloudLandmarkDetector .

Создайте объект FirebaseVisionImage из своего изображения.

Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из объекта media.Image , например, при захвате изображения с камеры устройства, передайте объект media.Image и поворот изображения в FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

Если вы используете библиотеку CameraX , классы OnImageCapturedListener и ImageAnalysis.Analyzer вычисляют для вас значение поворота, поэтому вам просто нужно преобразовать поворот в одну из констант ROTATION_ ML Kit перед вызовом 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+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
            // ...
        }
    }
}

Если вы не используете библиотеку камеры, которая дает вам вращение изображения, вы можете рассчитать его по вращению устройства и ориентации датчика камеры в устройстве:

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+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
}VisionImage.kt

Затем передайте объект media.Image и значение поворота в FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

Java

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

Kotlin+KTX

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

Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из URI файла, передайте контекст приложения и URI файла в FirebaseVisionImage.fromFilePath() . Это полезно, когда вы используете намерение ACTION_GET_CONTENT , чтобы предложить пользователю выбрать изображение из своего приложения-галереи.
Java
```
FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}VisionImage.kt
```

Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из ByteBuffer или массива байтов, сначала вычислите поворот изображения, как описано выше для входных данных media.Image .

Затем создайте объект FirebaseVisionImageMetadata , содержащий высоту, ширину, формат кодирования цвета и поворот изображения:

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+KTX

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

Используйте буфер или массив и объект метаданных для создания объекта FirebaseVisionImage :

Java

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

Kotlin+KTX

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

Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из объекта Bitmap :
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Изображение, представленное объектом Bitmap , должно быть вертикальным, без необходимости дополнительного поворота.

Получите экземпляр 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)

Наконец, передайте изображение методу 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
            // ...
        }

Получить информацию о признанных достопримечательностях

Если операция распознавания ориентира завершится успешно, прослушивателю успеха будет передан список объектов FirebaseVisionCloudLandmark . Каждый объект FirebaseVisionCloudLandmark представляет ориентир, распознанный на изображении. Для каждого ориентира вы можете получить его ограничивающие координаты на входном изображении, название ориентира, его широту и долготу, его идентификатор объекта сети знаний (если он доступен) и показатель достоверности совпадения. Например:

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
    }
}

Следующие шаги

Перед развертыванием в рабочей среде приложения, использующего Cloud API, необходимо предпринять дополнительные шаги, чтобы предотвратить и смягчить последствия несанкционированного доступа к API .