Firebase is back at Google I/O on May 14! Register now.

หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

จดจำจุดสังเกตด้วย ML Kit บน Android

คุณสามารถใช้ ML Kit เพื่อจดจำจุดสังเกตที่รู้จักกันดีในรูปภาพได้

ก่อนที่คุณจะเริ่ม

หากคุณยังไม่ได้ เพิ่ม Firebase ในโครงการ Android ของคุณ
เพิ่มการพึ่งพาสำหรับไลบรารี ML Kit Android ให้กับไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติคือ 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'
}
```
หากคุณยังไม่ได้เปิดใช้งาน API บนระบบคลาวด์สำหรับโปรเจ็กต์ของคุณ ให้ดำเนินการทันที:
1. เปิด หน้า ML Kit API ของคอนโซล Firebase
2. หากคุณยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแผนราคา Blaze ให้คลิก อัปเกรด เพื่อดำเนินการดังกล่าว (คุณจะได้รับแจ้งให้อัปเกรดเฉพาะในกรณีที่โปรเจ็กต์ของคุณไม่ได้อยู่ในแผน Blaze)
  เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API บนระบบคลาวด์ได้
3. หากยังไม่ได้เปิดใช้งาน API ในระบบคลาวด์ ให้คลิก เปิดใช้งาน API ในระบบคลาวด์
ก่อนที่คุณจะปรับใช้แอปที่ใช้ Cloud API ในการผลิต คุณควรดำเนินการขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อ ป้องกันและลดผลกระทบจากการเข้าถึง API ที่ไม่ได้รับอนุญาต

กำหนดค่าเครื่องตรวจจับจุดสังเกต

ตามค่าเริ่มต้น ตัวตรวจจับคลาวด์จะใช้โมเดลเวอร์ชัน STABLE และส่งคืนผลลัพธ์สูงสุด 10 รายการ หากคุณต้องการเปลี่ยนการตั้งค่าอย่างใดอย่างหนึ่งเหล่านี้ ให้ระบุด้วยออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudDetectorOptions

ตัวอย่างเช่น หากต้องการเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้นทั้งสอง ให้สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudDetectorOptions ดังตัวอย่างต่อไปนี้:

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

หากต้องการใช้การตั้งค่าเริ่มต้น คุณสามารถใช้ FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT ในขั้นตอนถัดไป

เรียกใช้เครื่องตรวจจับจุดสังเกต

หากต้องการจดจำจุดสังเกตในรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก Bitmap , media.Image , ByteBuffer , อาร์เรย์ไบต์ หรือไฟล์บนอุปกรณ์ จากนั้นส่งผ่านออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage ไปยัง detectInImage ของ FirebaseVisionCloudLandmarkDetector

สร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากรูปภาพของคุณ

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากออบเจ็ media.Image เช่น เมื่อถ่ายภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งอ media.Image และการหมุนของรูปภาพไปที่ FirebaseVisionImage.fromMediaImage()

หากคุณใช้ไลบรารี CameraX คลาส OnImageCapturedListener และ ImageAnalysis.Analyzer จะคำนวณค่าการหมุนให้กับคุณ ดังนั้น คุณเพียงแค่ต้องแปลงการหมุนให้เป็นค่าคงที่ ROTATION_ ของ ML Kit ก่อนที่จะเรียกใช้ 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
            // ...
        }
    }
}

หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีกล้องที่ให้การหมุนภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์:

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

จากนั้นส่งผ่านวัตถุ media.Image และค่าการหมุนไปที่ FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

Java

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

Kotlin+KTX

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

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากไฟล์ URI ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ไฟล์ไปที่ FirebaseVisionImage.fromFilePath() สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อคุณใช้เจตนา ACTION_GET_CONTENT เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรีของตน
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
```

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก ByteBuffer หรืออาร์เรย์ไบต์ ขั้นแรกให้คำนวณการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุต media.Image

จากนั้น สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImageMetadata ที่มีความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และการหมุนของรูปภาพ ดังนี้

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

ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ และวัตถุข้อมูลเมตา เพื่อสร้างวัตถุ 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

หากต้องการสร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากวัตถุ Bitmap :
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
รูปภาพที่แสดงโดยวัตถุ Bitmap จะต้องตั้งตรง โดยไม่ต้องหมุนเพิ่มเติม

รับอินสแตนซ์ของ 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)

สุดท้าย ส่งภาพไปยังเมธอด 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
            // ...
        }

รับข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่สำคัญที่ได้รับการยอมรับ

หากการดำเนินการจดจำจุดสังเกตสำเร็จ รายการของออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudLandmark จะถูกส่งต่อไปยัง Listener ที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudLandmark แต่ละรายการแสดงถึงจุดสังเกตที่ได้รับการยอมรับในรูปภาพ สำหรับแต่ละจุดสังเกต คุณจะได้รับพิกัดขอบเขตในรูปภาพที่ป้อน ชื่อของจุดสังเกต ละติจูดและลองจิจูด รหัสเอนทิตีกราฟความรู้ (ถ้ามี) และคะแนนความเชื่อมั่นของการแข่งขัน ตัวอย่างเช่น:

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
    }
}

ขั้นตอนถัดไป

ก่อนที่คุณจะปรับใช้แอปที่ใช้ Cloud API ในการผลิต คุณควรดำเนินการขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อ ป้องกันและลดผลกระทบจากการเข้าถึง API ที่ไม่ได้รับอนุญาต