Bir görüntüdeki iyi bilinen yer işaretlerini tanımak için ML Kit'i kullanabilirsiniz.
Sen başlamadan önce
- Henüz yapmadıysanız Android projenize Firebase'i ekleyin .
- ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını modülünüze (uygulama düzeyinde) Gradle dosyasına ekleyin (genellikle
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' }
Projeniz için Bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz şimdi yapın:
- Firebase konsolunun ML Kit API'leri sayfasını açın.
Projenizi henüz bir Blaze fiyatlandırma planına yükseltmediyseniz bunu yapmak için Yükselt'e tıklayın. (Yalnızca projeniz Blaze planında değilse yükseltme yapmanız istenecektir.)
Yalnızca Blaze düzeyindeki projeler Bulut tabanlı API'leri kullanabilir.
- Bulut tabanlı API'ler henüz etkin değilse Bulut Tabanlı API'leri Etkinleştir'i tıklayın.
Yer işareti algılayıcıyı yapılandırma
Varsayılan olarak Bulut dedektörü, modelin STABLE
sürümünü kullanır ve 10'a kadar sonuç döndürür. Bu ayarlardan herhangi birini değiştirmek istiyorsanız bunları bir FirebaseVisionCloudDetectorOptions
nesnesiyle belirtin.
Örneğin, varsayılan ayarların her 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.
Yer işareti algılayıcıyı çalıştırın
Bir görüntüdeki yer işaretlerini tanımak içinBitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, byte dizisinden veya cihazdaki bir dosyadan FirebaseVisionImage
nesnesi oluşturun. Ardından FirebaseVisionImage
nesnesini FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
detectInImage
yöntemine iletin.Görüntünüzden bir
FirebaseVisionImage
nesnesi oluşturun.Bir
media.Image
nesnesinden birFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için (örneğin, bir cihazın kamerasından bir görüntü yakalarken),media.Image
nesnesini ve görüntünün dönüşünüFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
öğesine iletin.CameraX kitaplığını kullanıyorsanız
OnImageCapturedListener
veImageAnalysis.Analyzer
sınıfları sizin için dönüş değerini hesaplar; dolayısıylaFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
çağırmadan önce dönüşü ML Kit'inROTATION_
sabitlerinden 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 // ... } } }
Görüntünün dönüşünü sağlayan bir kamera kütüphanesi kullanmıyorsanız, bunu cihazın dönüşünden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden hesaplayabilirsiniz:
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 }
Ardından
media.Image
nesnesini ve döndürme değeriniFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
öğesine iletin:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- Bir dosya URI'sından
FirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için uygulama içeriğini ve dosya URI'siniFirebaseVisionImage.fromFilePath()
öğesine iletin. Kullanıcıdan galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek içinACTION_GET_CONTENT
amacını kullandığınızda bu kullanışlıdır.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 dizisinden birFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için öncelikle yukarıdamedia.Image
girişi için açıklandığı gibi görüntü döndürmeyi hesaplayın.Ardından görüntünün yüksekliğini, genişliğini, 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)
- Bir
Bitmap
nesnesindenFirebaseVisionImage
nesnesi oluşturmak için:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
nesnesi tarafından temsil edilen görüntü, ek bir döndürme gerekmeden dik olmalıdır.
FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
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 görüntüyü
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 // ... }
Tanınmış yer işaretleri hakkında bilgi alın
Yer işareti tanıma işlemi başarılı olursaFirebaseVisionCloudLandmark
nesnelerinin bir listesi başarı dinleyicisine iletilecektir. Her FirebaseVisionCloudLandmark
nesnesi, görüntüde tanınan bir yer işaretini temsil eder. Her bir yer işaretinin sınırlayıcı koordinatlarını giriş görüntüsünde, yer işaretinin adını, enlem ve boylamını, Bilgi Grafiği varlık kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örneğin: 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 uygulamayı üretime dağıtmadan önce, yetkisiz API erişimini önlemek ve etkisini azaltmak için bazı ek adımlar atmanız gerekir.