Catch up on everything announced at Firebase Summit, and learn how Firebase can help you accelerate app development and run your app with confidence. Learn More

تسمية الصور باستخدام Firebase ML على Android

تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.

يمكنك استخدام Firebase ML لتسمية الكائنات التي تم التعرف عليها في الصورة. راجع النظرة العامة للحصول على معلومات حول ميزات واجهة برمجة التطبيقات هذه.

قبل ان تبدأ

  1. أضف Firebase إلى مشروع Android ، إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل.
  2. في ملف Gradle (على مستوى التطبيق) للوحدة النمطية (عادةً ما يكون <project>/<app-module>/build.gradle ) ، أضف تبعية مكتبة Firebase ML Vision Android. نوصي باستخدام Firebase Android BoM للتحكم في إصدارات المكتبة.
    dependencies {
        // Import the BoM for the Firebase platform
        implementation platform('com.google.firebase:firebase-bom:31.1.0')
    
        // 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'
    }
    

    باستخدام Firebase Android BoM ، سيستخدم تطبيقك دائمًا إصدارات متوافقة من مكتبات Firebase Android.

    (بديل) أضف تبعيات مكتبة Firebase بدون استخدام BoM

    إذا اخترت عدم استخدام Firebase BoM ، فيجب عليك تحديد كل إصدار من إصدارات مكتبة Firebase في سطر التبعية الخاص بها.

    لاحظ أنه إذا كنت تستخدم مكتبات Firebase متعددة في تطبيقك ، فإننا نوصي بشدة باستخدام BoM لإدارة إصدارات المكتبة ، مما 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'
    }
    
  3. إذا لم تكن قد قمت بالفعل بتمكين واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة لمشروعك ، فقم بذلك الآن:

    1. افتح صفحة Firebase ML APIs بوحدة تحكم Firebase.
    2. إذا لم تكن قد قمت بالفعل بترقية مشروعك إلى خطة تسعير Blaze ، فانقر فوق ترقية للقيام بذلك. (ستتم مطالبتك بالترقية فقط إذا لم يكن مشروعك مدرجًا في خطة Blaze.)

      يمكن فقط للمشاريع على مستوى Blaze استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة.

    3. إذا لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة ممكّنة بالفعل ، فانقر فوق تمكين واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة .

أنت الآن جاهز لتسمية الصور.

1. تحضير صورة الإدخال

قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImage من صورتك. يعمل برنامج تسمية الصور بأسرع ما يمكن عند استخدام Bitmap أو وسائط بتنسيق JPEG إذا كنت تستخدم واجهة برمجة تطبيقات media.Image .

  • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من إحدى media.Image . كائن صورة ، مثل عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز ، قم بتمرير كائن media.Image الصورة إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

    إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX ، فإن فئات OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer تحسب قيمة التدوير نيابةً عنك ، لذلك تحتاج فقط إلى تحويل التدوير إلى أحد ثوابت Firebase ML's ROTATION_ قبل استدعاء FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

    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
            // ...
        }
    }
    

    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
                // ...
            }
        }
    }
    

    إذا كنت لا تستخدم مكتبة الكاميرا التي تمنحك تدوير الصورة ، فيمكنك حسابها من دوران الجهاز واتجاه مستشعر الكاميرا في الجهاز:

    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;
    }

    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
    }

    بعد ذلك ، قم بتمرير كائن media.Image وقيمة التدوير إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
  • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من ملف URI ، مرر سياق التطبيق وملف URI إلى FirebaseVisionImage.fromFilePath() . يكون هذا مفيدًا عند استخدام نية ACTION_GET_CONTENT المستخدم بتحديد صورة من تطبيق المعرض الخاص به.

    Java

    FirebaseVisionImage image;
    try {
        image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }

    Kotlin+KTX

    val image: FirebaseVisionImage
    try {
        image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
    } catch (e: IOException) {
        e.printStackTrace()
    }
  • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من ByteBuffer أو مصفوفة بايت ، احسب أولاً تدوير الصورة كما هو موضح أعلاه media.Image .

    بعد ذلك ، أنشئ كائن FirebaseVisionImageMetadata يحتوي على ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز اللون والدوران:

    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();

    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()

    استخدم المخزن المؤقت أو المصفوفة وكائن البيانات الوصفية لإنشاء كائن FirebaseVisionImage :

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
    // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
    // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
  • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن Bitmap :

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
    يجب أن تكون الصورة التي يمثلها كائن Bitmap في وضع مستقيم ، دون الحاجة إلى تدوير إضافي.

2. تكوين وتشغيل أداة تسمية الصورة

لتسمية كائنات في صورة ما ، قم بتمرير كائن FirebaseVisionImage إلى طريقة processImage في FirebaseVisionImageLabeler .

  1. أولاً ، احصل على مثيل لـ FirebaseVisionImageLabeler .

    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);
    

    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)
    

  2. بعد ذلك ، قم بتمرير الصورة إلى طريقة processImage() :

    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
            // ...
          }
        });
    

    Kotlin+KTX

    labeler.processImage(image)
        .addOnSuccessListener { labels ->
          // Task completed successfully
          // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
          // Task failed with an exception
          // ...
        }
    

3. الحصول على معلومات حول الكائنات المسمى

إذا نجحت عملية تسمية الصورة ، فسيتم تمرير قائمة بكائنات FirebaseVisionImageLabel إلى مستمع النجاح. يمثل كل كائن FirebaseVisionImageLabel شيئًا تمت تسميته في الصورة. لكل تصنيف ، يمكنك الحصول على وصف نصي للتسمية ، ومعرف كيان الرسم البياني المعرفي (إن وجد) ، ودرجة الثقة في المطابقة. فمثلا:

Java

for (FirebaseVisionImageLabel label: labels) {
  String text = label.getText();
  String entityId = label.getEntityId();
  float confidence = label.getConfidence();
}

Kotlin+KTX

for (label in labels) {
  val text = label.text
  val entityId = label.entityId
  val confidence = label.confidence
}

الخطوات التالية