Puedes usar el AA de Firebase para etiquetar los objetos reconocidos en una imagen. Consulta la descripción general para obtener información sobre las funciones de esta API.
Antes de comenzar
- Si aún no lo hiciste, agrega Firebase a tu proyecto de Android.
-
En el archivo de Gradle (generalmente
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
o<project>/<app-module>/build.gradle
) del módulo (a nivel de app), agrega la dependencia de la biblioteca de Android para Firebase ML Vision. Te recomendamos usar la BoM de Firebase para Android para controlar las versiones de las bibliotecas.dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:32.3.1")) // 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' }
Si usas la BoM de Firebase para Android, tu app siempre utilizará versiones compatibles de las bibliotecas de Firebase para Android.
(Alternativa) Agrega dependencias de la biblioteca de Firebase sin usar la BoM
Si eliges no usar la BoM de Firebase, debes especificar cada versión de la biblioteca de Firebase en su línea de dependencia.
Ten en cuenta que, si usas múltiples bibliotecas de Firebase en tu app, es muy recomendable que utilices la BoM para administrar las versiones de las bibliotecas y así poder garantizar que todas las versiones sean compatibles.
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' }
-
Si aún no habilitaste las APIs de Cloud en tu proyecto, hazlo de la siguiente manera:
- Abre la página de APIs de AA de Firebase de Firebase console.
-
Si todavía no actualizaste tu proyecto a un plan de precios Blaze, haz clic en Actualizar para hacerlo (se te pedirá que realices la actualización únicamente si tu proyecto no está en el plan Blaze).
Solo los proyectos con un plan Blaze pueden usar las APIs de Cloud.
- Si las APIs de Cloud no están habilitadas, haz clic en Habilitar las APIs de Cloud.
Ahora todo está listo para etiquetar imágenes.
1. Prepara la imagen de entrada
Crea un objetoFirebaseVisionImage
a partir de tu imagen.
El etiquetador de imágenes se ejecuta de forma más rápida cuando usas un Bitmap
o, si usas la API de Camera2, un objeto media.Image
con formato JPEG. Se recomienda que uses estas opciones siempre que sea posible.
-
Para crear un objeto
FirebaseVisionImage
a partir de un objetomedia.Image
, como cuando se captura una imagen con la cámara de un dispositivo, pasa el objetomedia.Image
y la rotación de la imagen aFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.Si usas la biblioteca CameraX, las clases
OnImageCapturedListener
yImageAnalysis.Analyzer
calculan el valor de rotación por ti, por lo que solo tienes que convertir la rotación en una de las constantesROTATION_
del AA de Firebase antes de llamar aFirebaseVisionImage.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 // ... } }
Si no usas una biblioteca de cámaras que te proporcione la rotación de la imagen, puedes calcularla a partir de la rotación del dispositivo y la orientación del sensor de la cámara en el dispositivo:
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; }
Luego, pasa el objeto
media.Image
y el valor de rotación aFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- Para crear un objeto
FirebaseVisionImage
a partir de un URI de archivo, pasa el contexto de la app y el URI de archivo aFirebaseVisionImage.fromFilePath()
. Esto es útil cuando usas un intentACTION_GET_CONTENT
para solicitarle al usuario que seleccione una imagen de su app de galería.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(); }
- Para crear un objeto
FirebaseVisionImage
a partir de unByteBuffer
o un array de bytes, primero calcula la rotación de la imagen como se describió anteriormente para la entradamedia.Image
.Luego, crea un objeto
FirebaseVisionImageMetadata
que contenga la altura, el ancho, el formato de codificación de color y la rotación de la imagen: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();
Usa el búfer o array, y el objeto de metadatos, para crear un objeto
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);
- Para crear un objeto
FirebaseVisionImage
a partir de un objetoBitmap
, haz lo siguiente:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
debe estar en posición vertical, sin que sea necesario rotarla.
2. Configura y ejecuta el etiquetador de imágenes
Para etiquetar objetos de una imagen, pasa el objetoFirebaseVisionImage
al método processImage
de FirebaseVisionImageLabeler
.
Primero, obtén una instancia de
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);
Por último, pasa la imagen al método
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. Obtén información sobre los objetos etiquetados
Si la operación de etiquetado de imagen se ejecuta correctamente, se pasará una lista de objetosFirebaseVisionImageLabel
al objeto de escucha que detecta el resultado correcto. Cada objeto FirebaseVisionImageLabel
representa un elemento etiquetado en la imagen. Por cada etiqueta, puedes obtener su descripción, el ID de entidad del gráfico de conocimiento (si está disponible) y la puntuación de confianza de la coincidencia. Por ejemplo:
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();
}
Próximos pasos
- Antes de implementar en producción una app que usa una API de Cloud, debes realizar algunos pasos adicionales para prevenir y mitigar el efecto del acceso no autorizado a la API.