iOS-এ ML কিট দিয়ে ছবি লেবেল করুন

আপনি একটি অন-ডিভাইস মডেল বা একটি ক্লাউড মডেল ব্যবহার করে একটি ছবিতে স্বীকৃত বস্তুকে লেবেল করতে ML কিট ব্যবহার করতে পারেন। প্রতিটি পদ্ধতির সুবিধা সম্পর্কে জানতে ওভারভিউ দেখুন।

আপনি শুরু করার আগে

  1. আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার অ্যাপে Firebase যোগ না করে থাকেন, তাহলে শুরু করার নির্দেশিকাতে দেওয়া ধাপগুলি অনুসরণ করে তা করুন৷
  2. আপনার পডফাইলে এমএল কিট লাইব্রেরি অন্তর্ভুক্ত করুন: 
    pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
    


    # If using the on-device API:
pod 'Firebase/MLVisionLabelModel', '6.25.0'
    আপনি আপনার প্রোজেক্টের পড ইনস্টল বা আপডেট করার পরে, আপনার Xcode প্রোজেক্ট এর .xcworkspace ব্যবহার করে খুলতে ভুলবেন না।
  3. আপনার অ্যাপে, Firebase আমদানি করুন:

    সুইফট 

    import Firebase

    উদ্দেশ্য-C

    @import Firebase;

  4. আপনি যদি ক্লাউড-ভিত্তিক মডেলটি ব্যবহার করতে চান, এবং আপনি ইতিমধ্যে আপনার প্রকল্পের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API সক্ষম না করে থাকেন, তাহলে এখনই করুন:

    1. Firebase কনসোলের ML Kit APIs পৃষ্ঠাটি খুলুন।

    2. আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার প্রোজেক্টকে ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তাহলে আপগ্রেড এ ক্লিক করুন। (যদি আপনার প্রকল্পটি ব্লেজ প্ল্যানে না থাকে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য অনুরোধ করা হবে।)

      শুধুমাত্র ব্লেজ-স্তরের প্রকল্পগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।

    3. যদি ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি ইতিমধ্যে সক্ষম না থাকে, তাহলে ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি সক্ষম করুন ক্লিক করুন৷

    আপনি যদি শুধুমাত্র অন-ডিভাইস মডেল ব্যবহার করতে চান, তাহলে আপনি এই ধাপটি এড়িয়ে যেতে পারেন।

এখন আপনি একটি অন-ডিভাইস মডেল বা একটি ক্লাউড-ভিত্তিক মডেল ব্যবহার করে চিত্রগুলিকে লেবেল করতে প্রস্তুত৷

1. ইনপুট ইমেজ প্রস্তুত করুন

একটি UIImage বা একটি CMSampleBufferRef ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন।

একটি UIImage ব্যবহার করতে:

  1. প্রয়োজনে, চিত্রটিকে ঘোরান যাতে এটির imageOrientation বৈশিষ্ট্য .up হয়।
  2. সঠিকভাবে ঘোরানো UIImage ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন। কোনো ঘূর্ণন মেটাডেটা নির্দিষ্ট করবেন না—ডিফল্ট মান, .topLeft , ব্যবহার করতে হবে।

    সুইফট 

    let image = VisionImage(image: uiImage)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

একটি CMSampleBufferRef ব্যবহার করতে:

  1. একটি VisionImageMetadata অবজেক্ট তৈরি করুন যা CMSampleBufferRef বাফারে থাকা চিত্র ডেটার অভিযোজন নির্দিষ্ট করে।

    ইমেজ ওরিয়েন্টেশন পেতে:

    সুইফট 

    func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
    ) -> VisionDetectorImageOrientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
        return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
    case .landscapeLeft:
        return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
    case .portraitUpsideDown:
        return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
    case .landscapeRight:
        return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
        return .leftTop
    }
}

    উদ্দেশ্য-C

    - (FIRVisionDetectorImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
      }
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
      }
    default:
      return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
  }
}

    তারপর, মেটাডেটা অবজেক্ট তৈরি করুন:

    সুইফট 

    let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
let metadata = VisionImageMetadata()
metadata.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition
)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
    AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
metadata.orientation =
    [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                 cameraPosition:cameraPosition];
  2. CMSampleBufferRef অবজেক্ট এবং রোটেশন মেটাডেটা ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন:

    সুইফট 

    let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.metadata = metadata

    উদ্দেশ্য-C 

    FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
image.metadata = metadata;

2. ইমেজ লেবেলার কনফিগার করুন এবং চালান

একটি ছবিতে অবজেক্ট লেবেল করতে, VisionImage অবজেক্টটিকে VisionImageLabeler এর processImage() পদ্ধতিতে পাস করুন।

  1. প্রথমে, VisionImageLabeler এর একটি উদাহরণ পান।

    আপনি যদি ডিভাইসে ইমেজ লেবেলার ব্যবহার করতে চান:

    সুইফট 

    let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// let options = VisionOnDeviceImageLabelerOptions()
// options.confidenceThreshold = 0.7
// let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler(options: options)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] onDeviceImageLabeler];

// Or, to set the minimum confidence required:
// FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions *options =
//         [[FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions alloc] init];
// options.confidenceThreshold = 0.7;
// FIRVisionImageLabeler *labeler =
//         [[FIRVision vision] onDeviceImageLabelerWithOptions:options];

    আপনি যদি ক্লাউড ইমেজ লেবেলার ব্যবহার করতে চান:

    সুইফট 

    let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// let options = VisionCloudImageLabelerOptions()
// options.confidenceThreshold = 0.7
// let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler(options: options)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] cloudImageLabeler];

// Or, to set the minimum confidence required:
// FIRVisionCloudImageLabelerOptions *options =
//         [[FIRVisionCloudImageLabelerOptions alloc] init];
// options.confidenceThreshold = 0.7;
// FIRVisionImageLabeler *labeler =
//         [[FIRVision vision] cloudImageLabelerWithOptions:options];

  2. তারপরে, ছবিটিকে processImage() পদ্ধতিতে পাস করুন:

    সুইফট 

    labeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels else { return }

    // Task succeeded.
    // ...
}

    উদ্দেশ্য-C 

    [labeler processImage:image
           completion:^(NSArray<FIRVisionImageLabel *> *_Nullable labels,
                        NSError *_Nullable error) {
               if (error != nil) { return; }

               // Task succeeded.
               // ...
           }];

3. লেবেলযুক্ত বস্তু সম্পর্কে তথ্য পান

ইমেজ লেবেলিং সফল হলে, VisionImageLabel অবজেক্টের একটি অ্যারে সমাপ্তি হ্যান্ডলারে পাঠানো হবে। প্রতিটি বস্তু থেকে, আপনি চিত্রে স্বীকৃত একটি বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে তথ্য পেতে পারেন।

যেমন:

সুইফট 

for label in labels {
    let labelText = label.text
    let entityId = label.entityID
    let confidence = label.confidence
}

উদ্দেশ্য-C 

for (FIRVisionImageLabel *label in labels) {
   NSString *labelText = label.text;
   NSString *entityId = label.entityID;
   NSNumber *confidence = label.confidence;
}

রিয়েল-টাইম কর্মক্ষমতা উন্নত করার টিপস

আপনি যদি একটি রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনে চিত্রগুলিকে লেবেল করতে চান তবে সেরা ফ্রেমরেটগুলি অর্জন করতে এই নির্দেশিকাগুলি অনুসরণ করুন:

  • থ্রটল ইমেজ লেবেলার কল. ইমেজ লেবেলার চলাকালীন যদি একটি নতুন ভিডিও ফ্রেম উপলব্ধ হয়, ফ্রেমটি ফেলে দিন।
  • আপনি যদি ইনপুট ইমেজে গ্রাফিক্স ওভারলে করার জন্য ইমেজ লেবেলারের আউটপুট ব্যবহার করেন, তাহলে প্রথমে ML Kit থেকে ফলাফল পান, তারপর একটি একক ধাপে ইমেজ এবং ওভারলে রেন্ডার করুন। এটি করার মাধ্যমে, আপনি প্রতিটি ইনপুট ফ্রেমের জন্য শুধুমাত্র একবার প্রদর্শন পৃষ্ঠে রেন্ডার করবেন। উদাহরণের জন্য শোকেস নমুনা অ্যাপে প্রিভিউওভারলেভিউ এবং FIRDetectionOverlayView ক্লাসগুলি দেখুন।

পরবর্তী পদক্ষেপ

,

আপনি একটি অন-ডিভাইস মডেল বা একটি ক্লাউড মডেল ব্যবহার করে একটি ছবিতে স্বীকৃত বস্তুকে লেবেল করতে ML কিট ব্যবহার করতে পারেন। প্রতিটি পদ্ধতির সুবিধা সম্পর্কে জানতে ওভারভিউ দেখুন।

আপনি শুরু করার আগে

  1. আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার অ্যাপে Firebase যোগ না করে থাকেন, তাহলে শুরু করার নির্দেশিকাতে দেওয়া ধাপগুলি অনুসরণ করে তা করুন৷
  2. আপনার পডফাইলে এমএল কিট লাইব্রেরি অন্তর্ভুক্ত করুন: 
    pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
    


    # If using the on-device API:
pod 'Firebase/MLVisionLabelModel', '6.25.0'
    আপনি আপনার প্রোজেক্টের পড ইনস্টল বা আপডেট করার পরে, আপনার Xcode প্রোজেক্ট এর .xcworkspace ব্যবহার করে খুলতে ভুলবেন না।
  3. আপনার অ্যাপে, Firebase আমদানি করুন:

    সুইফট 

    import Firebase

    উদ্দেশ্য-C

    @import Firebase;

  4. আপনি যদি ক্লাউড-ভিত্তিক মডেলটি ব্যবহার করতে চান, এবং আপনি ইতিমধ্যে আপনার প্রকল্পের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API সক্ষম না করে থাকেন, তাহলে এখনই করুন:

    1. Firebase কনসোলের ML Kit APIs পৃষ্ঠাটি খুলুন।

    2. আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার প্রোজেক্টকে ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তাহলে আপগ্রেড এ ক্লিক করুন। (যদি আপনার প্রকল্পটি ব্লেজ প্ল্যানে না থাকে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য অনুরোধ করা হবে।)

      শুধুমাত্র ব্লেজ-স্তরের প্রকল্পগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।

    3. যদি ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি ইতিমধ্যে সক্ষম না থাকে, তাহলে ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি সক্ষম করুন ক্লিক করুন৷

    আপনি যদি শুধুমাত্র অন-ডিভাইস মডেল ব্যবহার করতে চান, তাহলে আপনি এই ধাপটি এড়িয়ে যেতে পারেন।

এখন আপনি একটি অন-ডিভাইস মডেল বা একটি ক্লাউড-ভিত্তিক মডেল ব্যবহার করে চিত্রগুলিকে লেবেল করতে প্রস্তুত৷

1. ইনপুট ইমেজ প্রস্তুত করুন

একটি UIImage বা একটি CMSampleBufferRef ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন।

একটি UIImage ব্যবহার করতে:

  1. প্রয়োজনে, চিত্রটিকে ঘোরান যাতে এটির imageOrientation বৈশিষ্ট্য .up হয়।
  2. সঠিকভাবে ঘোরানো UIImage ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন। কোনো ঘূর্ণন মেটাডেটা নির্দিষ্ট করবেন না—ডিফল্ট মান, .topLeft , ব্যবহার করতে হবে।

    সুইফট 

    let image = VisionImage(image: uiImage)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

একটি CMSampleBufferRef ব্যবহার করতে:

  1. একটি VisionImageMetadata অবজেক্ট তৈরি করুন যা CMSampleBufferRef বাফারে থাকা চিত্র ডেটার অভিযোজন নির্দিষ্ট করে।

    ইমেজ ওরিয়েন্টেশন পেতে:

    সুইফট 

    func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
    ) -> VisionDetectorImageOrientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
        return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
    case .landscapeLeft:
        return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
    case .portraitUpsideDown:
        return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
    case .landscapeRight:
        return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
        return .leftTop
    }
}

    উদ্দেশ্য-C

    - (FIRVisionDetectorImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
      }
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
      }
    default:
      return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
  }
}

    তারপর, মেটাডেটা অবজেক্ট তৈরি করুন:

    সুইফট 

    let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
let metadata = VisionImageMetadata()
metadata.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition
)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
    AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
metadata.orientation =
    [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                 cameraPosition:cameraPosition];
  2. CMSampleBufferRef অবজেক্ট এবং রোটেশন মেটাডেটা ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন:

    সুইফট 

    let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.metadata = metadata

    উদ্দেশ্য-C 

    FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
image.metadata = metadata;

2. ইমেজ লেবেলার কনফিগার করুন এবং চালান

একটি ছবিতে অবজেক্ট লেবেল করতে, VisionImage অবজেক্টটিকে VisionImageLabeler এর processImage() পদ্ধতিতে পাস করুন।

  1. প্রথমে, VisionImageLabeler এর একটি উদাহরণ পান।

    আপনি যদি ডিভাইসে ইমেজ লেবেলার ব্যবহার করতে চান:

    সুইফট 

    let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// let options = VisionOnDeviceImageLabelerOptions()
// options.confidenceThreshold = 0.7
// let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler(options: options)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] onDeviceImageLabeler];

// Or, to set the minimum confidence required:
// FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions *options =
//         [[FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions alloc] init];
// options.confidenceThreshold = 0.7;
// FIRVisionImageLabeler *labeler =
//         [[FIRVision vision] onDeviceImageLabelerWithOptions:options];

    আপনি যদি ক্লাউড ইমেজ লেবেলার ব্যবহার করতে চান:

    সুইফট 

    let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// let options = VisionCloudImageLabelerOptions()
// options.confidenceThreshold = 0.7
// let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler(options: options)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] cloudImageLabeler];

// Or, to set the minimum confidence required:
// FIRVisionCloudImageLabelerOptions *options =
//         [[FIRVisionCloudImageLabelerOptions alloc] init];
// options.confidenceThreshold = 0.7;
// FIRVisionImageLabeler *labeler =
//         [[FIRVision vision] cloudImageLabelerWithOptions:options];

  2. তারপরে, ছবিটিকে processImage() পদ্ধতিতে পাস করুন:

    সুইফট 

    labeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels else { return }

    // Task succeeded.
    // ...
}

    উদ্দেশ্য-C 

    [labeler processImage:image
           completion:^(NSArray<FIRVisionImageLabel *> *_Nullable labels,
                        NSError *_Nullable error) {
               if (error != nil) { return; }

               // Task succeeded.
               // ...
           }];

3. লেবেলযুক্ত বস্তু সম্পর্কে তথ্য পান

ইমেজ লেবেলিং সফল হলে, VisionImageLabel অবজেক্টের একটি অ্যারে সমাপ্তি হ্যান্ডলারে পাঠানো হবে। প্রতিটি বস্তু থেকে, আপনি চিত্রে স্বীকৃত একটি বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে তথ্য পেতে পারেন।

যেমন:

সুইফট 

for label in labels {
    let labelText = label.text
    let entityId = label.entityID
    let confidence = label.confidence
}

উদ্দেশ্য-C 

for (FIRVisionImageLabel *label in labels) {
   NSString *labelText = label.text;
   NSString *entityId = label.entityID;
   NSNumber *confidence = label.confidence;
}

রিয়েল-টাইম কর্মক্ষমতা উন্নত করার টিপস

আপনি যদি একটি রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনে চিত্রগুলিকে লেবেল করতে চান তবে সেরা ফ্রেমরেটগুলি অর্জন করতে এই নির্দেশিকাগুলি অনুসরণ করুন:

  • থ্রটল ইমেজ লেবেলার কল. ইমেজ লেবেলার চলাকালীন যদি একটি নতুন ভিডিও ফ্রেম উপলব্ধ হয়, ফ্রেমটি ফেলে দিন।
  • আপনি যদি ইনপুট ইমেজে গ্রাফিক্স ওভারলে করার জন্য ইমেজ লেবেলারের আউটপুট ব্যবহার করেন, তাহলে প্রথমে ML Kit থেকে ফলাফল পান, তারপর একটি একক ধাপে ইমেজ এবং ওভারলে রেন্ডার করুন। এটি করার মাধ্যমে, আপনি প্রতিটি ইনপুট ফ্রেমের জন্য শুধুমাত্র একবার প্রদর্শন পৃষ্ঠে রেন্ডার করবেন। উদাহরণের জন্য শোকেস নমুনা অ্যাপে প্রিভিউওভারলেভিউ এবং FIRDetectionOverlayView ক্লাসগুলি দেখুন।

পরবর্তী পদক্ষেপ

,

আপনি একটি অন-ডিভাইস মডেল বা একটি ক্লাউড মডেল ব্যবহার করে একটি ছবিতে স্বীকৃত বস্তুকে লেবেল করতে ML কিট ব্যবহার করতে পারেন। প্রতিটি পদ্ধতির সুবিধা সম্পর্কে জানতে ওভারভিউ দেখুন।

আপনি শুরু করার আগে

  1. আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার অ্যাপে Firebase যোগ না করে থাকেন, তাহলে শুরু করার নির্দেশিকাতে দেওয়া ধাপগুলি অনুসরণ করে তা করুন৷
  2. আপনার পডফাইলে এমএল কিট লাইব্রেরি অন্তর্ভুক্ত করুন: 
    pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
    


    # If using the on-device API:
pod 'Firebase/MLVisionLabelModel', '6.25.0'
    আপনি আপনার প্রোজেক্টের পড ইনস্টল বা আপডেট করার পরে, আপনার Xcode প্রোজেক্ট এর .xcworkspace ব্যবহার করে খুলতে ভুলবেন না।
  3. আপনার অ্যাপে, Firebase আমদানি করুন:

    সুইফট 

    import Firebase

    উদ্দেশ্য-C

    @import Firebase;

  4. আপনি যদি ক্লাউড-ভিত্তিক মডেলটি ব্যবহার করতে চান, এবং আপনি ইতিমধ্যে আপনার প্রকল্পের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API সক্ষম না করে থাকেন, তাহলে এখনই করুন:

    1. Firebase কনসোলের ML Kit APIs পৃষ্ঠাটি খুলুন।

    2. আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার প্রোজেক্টকে ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তাহলে আপগ্রেড এ ক্লিক করুন। (যদি আপনার প্রকল্পটি ব্লেজ প্ল্যানে না থাকে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য অনুরোধ করা হবে।)

      শুধুমাত্র ব্লেজ-স্তরের প্রকল্পগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।

    3. যদি ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি ইতিমধ্যে সক্ষম না থাকে, তাহলে ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি সক্ষম করুন ক্লিক করুন৷

    আপনি যদি শুধুমাত্র অন-ডিভাইস মডেল ব্যবহার করতে চান, তাহলে আপনি এই ধাপটি এড়িয়ে যেতে পারেন।

এখন আপনি একটি অন-ডিভাইস মডেল বা একটি ক্লাউড-ভিত্তিক মডেল ব্যবহার করে চিত্রগুলিকে লেবেল করতে প্রস্তুত৷

1. ইনপুট ইমেজ প্রস্তুত করুন

একটি UIImage বা একটি CMSampleBufferRef ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন।

একটি UIImage ব্যবহার করতে:

  1. প্রয়োজনে, চিত্রটিকে ঘোরান যাতে এটির imageOrientation বৈশিষ্ট্য .up হয়।
  2. সঠিকভাবে ঘোরানো UIImage ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন। কোনো ঘূর্ণন মেটাডেটা নির্দিষ্ট করবেন না—ডিফল্ট মান, .topLeft , ব্যবহার করতে হবে।

    সুইফট 

    let image = VisionImage(image: uiImage)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

একটি CMSampleBufferRef ব্যবহার করতে:

  1. একটি VisionImageMetadata অবজেক্ট তৈরি করুন যা CMSampleBufferRef বাফারে থাকা চিত্র ডেটার অভিযোজন নির্দিষ্ট করে।

    ইমেজ ওরিয়েন্টেশন পেতে:

    সুইফট 

    func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
    ) -> VisionDetectorImageOrientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
        return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
    case .landscapeLeft:
        return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
    case .portraitUpsideDown:
        return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
    case .landscapeRight:
        return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
        return .leftTop
    }
}

    উদ্দেশ্য-C

    - (FIRVisionDetectorImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
      }
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
      }
    default:
      return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
  }
}

    তারপর, মেটাডেটা অবজেক্ট তৈরি করুন:

    সুইফট 

    let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
let metadata = VisionImageMetadata()
metadata.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition
)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
    AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
metadata.orientation =
    [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                 cameraPosition:cameraPosition];
  2. CMSampleBufferRef অবজেক্ট এবং রোটেশন মেটাডেটা ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন:

    সুইফট 

    let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.metadata = metadata

    উদ্দেশ্য-C 

    FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
image.metadata = metadata;

2. ইমেজ লেবেলার কনফিগার করুন এবং চালান

একটি ছবিতে অবজেক্ট লেবেল করতে, VisionImage অবজেক্টটিকে VisionImageLabeler এর processImage() পদ্ধতিতে পাস করুন।

  1. প্রথমে, VisionImageLabeler এর একটি উদাহরণ পান।

    আপনি যদি ডিভাইসে ইমেজ লেবেলার ব্যবহার করতে চান:

    সুইফট 

    let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// let options = VisionOnDeviceImageLabelerOptions()
// options.confidenceThreshold = 0.7
// let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler(options: options)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] onDeviceImageLabeler];

// Or, to set the minimum confidence required:
// FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions *options =
//         [[FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions alloc] init];
// options.confidenceThreshold = 0.7;
// FIRVisionImageLabeler *labeler =
//         [[FIRVision vision] onDeviceImageLabelerWithOptions:options];

    আপনি যদি ক্লাউড ইমেজ লেবেলার ব্যবহার করতে চান:

    সুইফট 

    let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// let options = VisionCloudImageLabelerOptions()
// options.confidenceThreshold = 0.7
// let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler(options: options)

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] cloudImageLabeler];

// Or, to set the minimum confidence required:
// FIRVisionCloudImageLabelerOptions *options =
//         [[FIRVisionCloudImageLabelerOptions alloc] init];
// options.confidenceThreshold = 0.7;
// FIRVisionImageLabeler *labeler =
//         [[FIRVision vision] cloudImageLabelerWithOptions:options];

  2. তারপরে, ছবিটিকে processImage() পদ্ধতিতে পাস করুন:

    সুইফট 

    labeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels else { return }

    // Task succeeded.
    // ...
}

    উদ্দেশ্য-C 

    [labeler processImage:image
           completion:^(NSArray<FIRVisionImageLabel *> *_Nullable labels,
                        NSError *_Nullable error) {
               if (error != nil) { return; }

               // Task succeeded.
               // ...
           }];

3. লেবেলযুক্ত বস্তু সম্পর্কে তথ্য পান

ইমেজ লেবেলিং সফল হলে, VisionImageLabel অবজেক্টের একটি অ্যারে সমাপ্তি হ্যান্ডলারে পাঠানো হবে। প্রতিটি বস্তু থেকে, আপনি চিত্রে স্বীকৃত একটি বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে তথ্য পেতে পারেন।

যেমন:

সুইফট 

for label in labels {
    let labelText = label.text
    let entityId = label.entityID
    let confidence = label.confidence
}

উদ্দেশ্য-C 

for (FIRVisionImageLabel *label in labels) {
   NSString *labelText = label.text;
   NSString *entityId = label.entityID;
   NSNumber *confidence = label.confidence;
}

রিয়েল-টাইম কর্মক্ষমতা উন্নত করার টিপস

আপনি যদি একটি রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনে চিত্রগুলিকে লেবেল করতে চান তবে সেরা ফ্রেমরেটগুলি অর্জন করতে এই নির্দেশিকাগুলি অনুসরণ করুন:

  • থ্রটল ইমেজ লেবেলার কল. ইমেজ লেবেলার চলাকালীন যদি একটি নতুন ভিডিও ফ্রেম উপলব্ধ হয়, ফ্রেমটি ফেলে দিন।
  • আপনি যদি ইনপুট ইমেজে গ্রাফিক্স ওভারলে করার জন্য ইমেজ লেবেলারের আউটপুট ব্যবহার করেন, তাহলে প্রথমে ML Kit থেকে ফলাফল পান, তারপর একটি একক ধাপে ইমেজ এবং ওভারলে রেন্ডার করুন। এটি করার মাধ্যমে, আপনি প্রতিটি ইনপুট ফ্রেমের জন্য শুধুমাত্র একবার প্রদর্শন পৃষ্ঠে রেন্ডার করবেন। উদাহরণের জন্য শোকেস নমুনা অ্যাপে প্রিভিউওভারলেভিউ এবং FIRDetectionOverlayView ক্লাসগুলি দেখুন।

পরবর্তী পদক্ষেপ