يمكنك استخدام تعلُّم الآلة في Firebase لتصنيف العناصر التي يتم التعرّف عليها في الصورة. يمكنك الاطّلاع على النظرة العامة للحصول على معلومات حول ميزات واجهة برمجة التطبيقات هذه.
قبل البدء
- أضِف Firebase إلى مشروع Android إذا لم يسبق لك إجراء ذلك.
-
في ملف Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق)
(عادةً
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
أو<project>/<app-module>/build.gradle
)، أضِف الاعتمادية لمكتبة Firebase ML Vision لنظام التشغيل Android. ننصح باستخدام بنود سياسة Android في Firebase للتحكّم في نُسَخ المكتبة.dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.1.1")) // 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' }
باستخدام أداة إدارة قوائم التشغيل Android في Firebase، سيستخدم تطبيقك دائمًا الإصدارات المتوافقة من مكتبات Android في Firebase.
(بديل) إضافة ملحقات مكتبة Firebase بدون استخدام BoM
إذا اخترت عدم استخدام قائمة العناصر في Firebase، يجب تحديد كل إصدار من مكتبة Firebase في سطر الاعتمادية الخاص به.
يُرجى العِلم أنّه إذا كنت تستخدم مكتبات متعددة لمنصة Firebase في تطبيقك، ننصحك بشدّة باستخدام BoM لإدارة إصدارات المكتبة، ما يضمن توافق جميع الإصدارات.
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' }
-
إذا لم يسبق لك تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية لمشروعك، يُرجى إجراء ذلك الآن:
- افتح صفحة واجهات برمجة تطبيقات تعلُّم الآلة في Firebase في وحدة تحكُّم Firebase.
-
إذا لم يسبق لك ترقية مشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على ترقية لإجراء الترقية (لن تتم مطالبتك بالترقية إلا إذا لم يكن مشروعك ضمن خطة Blaze).
يمكن للمشروعات على مستوى Blaze فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
- في حال لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية مفعَّلة، انقر على تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
أنت الآن جاهز لتسمية الصور.
1- تحضير صورة الإدخال
أنشئ عنصرFirebaseVisionImage
من صورتك.
يعمل مصنِّف الصور بشكل أسرع عند استخدام Bitmap
، أو إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات camera2 API، media.Image
بتنسيق JPEG، ويُنصح باستخدامه متى أمكن.
-
لإنشاء كائن
FirebaseVisionImage
من كائنmedia.Image
، كما هو الحال عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، مرِّر الكائنmedia.Image
وتدوير الصورة إلىFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX، ستحسب الفئتان
OnImageCapturedListener
وImageAnalysis.Analyzer
قيمة التدوير نيابةً عنك، لذا ما عليك سوى تحويل الدوران إلى أحد ثوابتROTATION_
في تكنولوجيا تعلُّم الآلة في Firebase قبل طلبFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
: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 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 // ... } }
إذا لم تكن تستخدم مكتبة كاميرات تتيح لك تدوير الصورة، يمكنك احتسابها من خلال دوران الجهاز واتجاه أداة استشعار الكاميرا في الجهاز:
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 }
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; }
بعد ذلك، مرِّر الكائن
media.Image
وقيمة التدوير إلىFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- لإنشاء كائن
FirebaseVisionImage
من معرّف موارد منتظم (URI) لملف، مرِّر سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف إلىFirebaseVisionImage.fromFilePath()
. ويكون هذا الإجراء مفيدًا عند استخدام هدفACTION_GET_CONTENT
لتطلب من المستخدم اختيار صورة من تطبيق معرض الصور.Kotlin+KTX
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(); }
- لإنشاء عنصر
FirebaseVisionImage
منByteBuffer
أو مصفوفة بايت، يجب أولاً احتساب دوران الصورة على النحو الموضّح أعلاه في إدخالmedia.Image
.بعد ذلك، أنشِئ عنصر
FirebaseVisionImageMetadata
يحتوي على ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان لها وتدويرها: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()
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();
استخدِم المخزن المؤقت أو المصفوفة وكائن البيانات الوصفية لإنشاء كائن
FirebaseVisionImage
:Kotlin+KTX
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);
- لإنشاء كائن
FirebaseVisionImage
من كائنBitmap
:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
في وضع عمودي، بدون الحاجة إلى تدوير إضافي.
2- ضبط أداة تصنيف الصور وتشغيلها
لتصنيف العناصر في صورة، مرِّر كائنFirebaseVisionImage
إلى طريقة processImage
في FirebaseVisionImageLabeler
.
أولاً، احصل على مثيل
FirebaseVisionImageLabeler
.Kotlin+KTX
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);
بعد ذلك، اضبط الصورة على طريقة
processImage()
:Kotlin+KTX
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- الحصول على معلومات عن العناصر المصنّفة
إذا نجحت عملية تصنيف الصور، سيتم تمرير قائمة بكائناتFirebaseVisionImageLabel
إلى المستمع الناجح. يمثل كل كائن FirebaseVisionImageLabel
عنصرًا تمت تسميته في الصورة. يمكنك الحصول على وصف نصي للتصنيف ورقم تعريف جهة الرسم البياني المعرفي الخاص به (إذا كان متاحًا) ونتيجة الثقة للمطابقة، وذلك لكل تصنيف. على سبيل المثال:
Kotlin+KTX
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();
}
الخطوات اللاحقة
- قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API في إصداره العلني، عليك اتّخاذ بعض الخطوات الإضافية لمنع وتخفيف تأثير الوصول غير المصرّح به إلى واجهة برمجة التطبيقات.