Mit Firebase ML können Sie Objekte in einem Bild labeln. Informationen zu den Funktionen dieser API finden Sie in der Übersicht.
Hinweis
- Fügen Sie Ihrem Android-Projekt Firebase hinzu, falls noch nicht geschehen.
-
Fügen Sie in der Gradle-Datei des Moduls (auf App-Ebene) (in der Regel
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
oder<project>/<app-module>/build.gradle
) die Abhängigkeit für die Firebase ML Vision-Bibliothek für Android hinzu. Wir empfehlen, die Firebase Android BoM zu verwenden, um die Versionierung der Bibliothek zu steuern.dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.7.0")) // Add the dependency for the Firebase ML Vision library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision' }
Mit der Firebase Android BoM haben Sie immer eine kompatible Version der Firebase Android-Bibliotheken in Ihrer App.
Alternative: Bibliotheksabhängigkeiten für Firebase ohne BoM hinzufügen
Wenn Sie Firebase BoM nicht verwenden, müssen Sie jede Firebase-Bibliotheksversion in der entsprechenden Abhängigkeitszeile angeben.
Wenn Sie in Ihrer App mehrere Firebase-Bibliotheken verwenden, empfehlen wir Ihnen dringend, die Bibliotheksversionen mithilfe der BoM zu verwalten. So wird sichergestellt, dass alle Versionen kompatibel sind.
dependencies { // Add the dependency for the Firebase ML Vision library // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.1.0' }
-
Wenn Sie cloudbasierte APIs für Ihr Projekt noch nicht aktiviert haben, tun Sie dies jetzt:
- Öffnen Sie in der Firebase-Konsole die Seite Firebase MLAPIs.
-
Wenn Sie Ihr Projekt noch nicht auf den Blaze-Tarif umgestellt haben, klicken Sie auf Upgrade. Sie werden nur dann zum Umstellen aufgefordert, wenn Ihr Projekt nicht den Blaze-Tarif hat.
Cloud-basierte APIs können nur in Projekten auf Blaze-Ebene verwendet werden.
- Wenn cloudbasierte APIs noch nicht aktiviert sind, klicken Sie auf Cloudbasierte APIs aktivieren.
Jetzt können Sie Bilder labeln.
1. Eingabebild vorbereiten
Erstellen Sie aus Ihrem Bild einFirebaseVisionImage
-Objekt.
Der Bildlabeler funktioniert am schnellsten, wenn Sie ein Bitmap
oder, wenn Sie die camera2 API verwenden, ein im JPEG-Format vorliegendes media.Image
verwenden. Wir empfehlen, nach Möglichkeit diese Formate zu verwenden.
-
Wenn Sie ein
FirebaseVisionImage
-Objekt aus einemmedia.Image
-Objekt erstellen möchten, z. B. wenn Sie ein Bild mit der Kamera eines Geräts aufnehmen, übergeben Sie dasmedia.Image
-Objekt und die Drehung des Bilds anFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.Wenn Sie die CameraX-Bibliothek verwenden, wird der Drehwert von den Klassen
OnImageCapturedListener
undImageAnalysis.Analyzer
für Sie berechnet. Sie müssen die Drehung also nur in eine derROTATION_
-Konstanten von Firebase ML umwandeln, bevor SieFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
aufrufen:Kotlin
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 Vision API // ... } } }
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 Vision API // ... } }
Wenn Sie keine Kamerabibliothek verwenden, die die Drehung des Bildes angibt, können Sie sie anhand der Drehung des Geräts und der Ausrichtung des Kamerasensors im Gerät berechnen:
Kotlin
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 }
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; }
Übergeben Sie dann das
media.Image
-Objekt und den Drehwert anFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- Wenn Sie ein
FirebaseVisionImage
-Objekt aus einem Datei-URI erstellen möchten, übergeben Sie den App-Kontext und den Datei-URI anFirebaseVisionImage.fromFilePath()
. Das ist nützlich, wenn Sie mit einerACTION_GET_CONTENT
-Intent den Nutzer auffordern, ein Bild aus seiner Galerie-App auszuwählen.Kotlin
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
- Wenn Sie ein
FirebaseVisionImage
-Objekt aus einemByteBuffer
oder einem Byte-Array erstellen möchten, berechnen Sie zuerst die Bilddrehung wie oben für diemedia.Image
-Eingabe beschrieben.Erstellen Sie dann ein
FirebaseVisionImageMetadata
-Objekt, das die Höhe, Breite, Farbcodierung und Drehung des Bildes enthält:Kotlin
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
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();
Verwende den Puffer oder das Array und das Metadatenobjekt, um ein
FirebaseVisionImage
-Objekt zu erstellen:Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
- So erstellen Sie ein
FirebaseVisionImage
-Objekt aus einemBitmap
-Objekt:Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
-Objekt dargestellte Bild muss aufrecht sein und darf nicht zusätzlich gedreht werden.
2. Bildlabeler konfigurieren und ausführen
Wenn Sie Objekte in einem Bild mit Labels versehen möchten, übergeben Sie dasFirebaseVisionImage
-Objekt an die processImage
-Methode des FirebaseVisionImageLabeler
-Objekts.
Rufen Sie zuerst eine Instanz von
FirebaseVisionImageLabeler
ab.Kotlin
val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler() // Or, to set the minimum confidence required: // val options = FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder() // .setConfidenceThreshold(0.7f) // .build() // val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler(options)
Java
FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance() .getCloudImageLabeler(); // Or, to set the minimum confidence required: // FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions options = // new FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder() // .setConfidenceThreshold(0.7f) // .build(); // FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance() // .getCloudImageLabeler(options);
Übergeben Sie dann das Bild an die
processImage()
-Methode:Kotlin
labeler.processImage(image) .addOnSuccessListener { labels -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Java
labeler.processImage(image) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionImageLabel>>() { @Override public void onSuccess(List<FirebaseVisionImageLabel> labels) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener(new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
3. Informationen zu gekennzeichneten Objekten abrufen
Wenn der Vorgang zum Beschriften von Bildern erfolgreich war, wird dem Erfolgs-Listener eine Liste vonFirebaseVisionImageLabel
-Objekten übergeben. Jedes FirebaseVisionImageLabel
-Objekt steht für etwas, das im Bild gekennzeichnet wurde. Für jedes Label können Sie die Textbeschreibung des Labels, die Knowledge Graph-Entitäts-ID (falls verfügbar) und den Konfidenzwert der Übereinstimmung abrufen. Beispiel:
Kotlin
for (label in labels) {
val text = label.text
val entityId = label.entityId
val confidence = label.confidence
}
Java
for (FirebaseVisionImageLabel label: labels) {
String text = label.getText();
String entityId = label.getEntityId();
float confidence = label.getConfidence();
}
Nächste Schritte
- Bevor Sie eine App, die eine Cloud API verwendet, in der Produktionsumgebung bereitstellen, sollten Sie einige zusätzliche Schritte ausführen, um unbefugten API-Zugriff zu verhindern und die Auswirkungen zu minimieren.