Firebase ML を使用して画像にラベルを付ける（Android）

Firebase ML を使用して、画像内で認識されたオブジェクトにラベルを付けることができます。この API の機能の詳細については、概要をご覧ください。

始める前に

  1. まだ Firebase を Android プロジェクトに追加していない場合は追加します。
  2. モジュール（アプリレベル）の Gradle ファイル（通常は <project>/<app-module>/build.gradle.kts または <project>/<app-module>/build.gradle）に、Android 用 Firebase ML Vision ライブラリの依存関係を追加します。ライブラリのバージョニングの制御には、Firebase Android BoM を使用することをおすすめします。 
    dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.6.0"))

    // 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'
}

    Firebase Android BoM を使用すると、アプリは常に互換性のあるバージョンの Firebase Android ライブラリを使用します。

    （代替方法）BoM を使用せずに Firebase ライブラリの依存関係を追加する

    Firebase BoM を使用しない場合は、依存関係の行でそれぞれの Firebase ライブラリのバージョンを指定する必要があります。

    アプリで複数の Firebase ライブラリを使用する場合は、すべてのバージョンの互換性を確保するため、BoM を使用してライブラリのバージョンを管理することを強くおすすめします。

    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'
}
         Kotlin 固有のライブラリ モジュールをお探しの場合、 2023 年 10 月（Firebase BoM 32.5.0）以降、Kotlin と Java のどちらのデベロッパーもメイン ライブラリ モジュールを利用できるようになります（詳しくは、このイニシアチブに関するよくある質問をご覧ください）。

  3. プロジェクトで Cloud ベースの API をまだ有効にしていない場合は、ここで有効にします。

    1. Firebase コンソールの Firebase ML の [APIs] ページを開きます。

    2. まだプロジェクトを Blaze 料金プランにアップグレードしていない場合は、[アップグレード] をクリックしてアップグレードします（プロジェクトをアップグレードするよう求められるのは、プロジェクトが Blaze プランでない場合のみです）。

      Blaze レベルのプロジェクトだけが Cloud ベースの API を使用できます。

    3. Cloud ベースの API がまだ有効になっていない場合は、[Cloud ベースの API を有効化] をクリックします。

これで、画像にラベルを付ける準備が整いました。

1. 入力画像を準備する

画像から FirebaseVisionImage オブジェクトを作成します。Bitmap を使用するか、Camera2 API（JPEG フォーマットの media.Image）を使用すると、画像ラベラーの処理が速くなります。可能であれば、このフォーマットの使用をおすすめします。

  • FirebaseVisionImage オブジェクトを media.Image オブジェクトから作成するには（デバイスのカメラから画像をキャプチャする場合など）、media.Image オブジェクトと画像の回転を FirebaseVisionImage.fromMediaImage() に渡します。

    CameraX ライブラリを使用する場合は、OnImageCapturedListener クラスと ImageAnalysis.Analyzer クラスによって回転値が計算されるので、FirebaseVisionImage.fromMediaImage() を呼び出す前に、その回転を Firebase ML の ROTATION_ 定数のいずれかに変換するだけで済みます。

    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
        // ...
    }
}

    画像の回転を取得するカメラ ライブラリを使用しない場合は、デバイスの回転とデバイス内のカメラセンサーの向きから計算できます。

    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
}
    VisionImage.kt

    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;
}
    VisionImage.java

    次に、media.Image オブジェクトと回転値を FirebaseVisionImage.fromMediaImage() に渡します。

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    VisionImage.kt

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
    VisionImage.java
  • FirebaseVisionImage オブジェクトをファイルの URI から作成するには、アプリ コンテキストとファイルの URI を FirebaseVisionImage.fromFilePath() に渡します。これは、ACTION_GET_CONTENT インテントを使用して、ギャラリー アプリから画像を選択するようにユーザーに促すときに便利です。

    Kotlin+KTX

    val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
    VisionImage.kt

    Java

    FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}
    VisionImage.java
  • FirebaseVisionImage オブジェクトを ByteBuffer またはバイト配列から作成するには、media.Image 入力について上記のように、まず画像の回転を計算します。

    次に、画像の高さ、幅、カラー エンコード形式、回転を含む FirebaseVisionImageMetadata オブジェクトを作成します。

    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()
    VisionImage.kt

    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();
    VisionImage.java

    メタデータ オブジェクトと、バッファまたは配列を使用して、FirebaseVisionImage オブジェクトを作成します。

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
    VisionImage.kt

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
    VisionImage.java
  • FirebaseVisionImage オブジェクトを Bitmap オブジェクトから作成するコードは、以下のとおりです。

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
    VisionImage.kt

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
    VisionImage.java
    Bitmap オブジェクトによって表される画像は、これ以上回転させる必要がないように、正しい向きになっている必要があります。

2. 画像ラベラーを構成して実行する

画像内のオブジェクトにラベルを付けるには、FirebaseVisionImage オブジェクトを FirebaseVisionImageLabeler の processImage メソッドに渡します。

  1. まず、FirebaseVisionImageLabeler のインスタンスを取得します。

    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);

  2. 次に、画像を processImage() メソッドに渡します。

    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. ラベル付きオブジェクトに関する情報を取得する

画像のラベル付けオペレーションが成功すると、FirebaseVisionImageLabel オブジェクトのリストが成功リスナーに渡されます。各 FirebaseVisionImageLabel オブジェクトは画像内でラベル付けされたものを表します。ラベルごとに、ラベルのテキストの説明、ラベルのナレッジグラフ エンティティの ID（使用できる場合）、マッチの信頼スコアを取得できます。次に例を示します。

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();
}

次のステップ