Android पर Firebase ML के साथ इमेज लेबल करें

आप किसी छवि में पहचानी गई वस्तुओं को लेबल करने के लिए फायरबेस एमएल का उपयोग कर सकते हैं। इस एपीआई की विशेषताओं के बारे में जानकारी के लिए अवलोकन देखें।

शुरू करने से पहले

  1. यदि आपने पहले से नहीं किया है, तो अपने एंड्रॉइड प्रोजेक्ट में फायरबेस जोड़ें ।
  2. अपने मॉड्यूल (ऐप-स्तर) ग्रैडल फ़ाइल में (आमतौर पर <project>/<app-module>/build.gradle.kts या <project>/<app-module>/build.gradle ), फायरबेस एमएल के लिए निर्भरता जोड़ें विज़न एंड्रॉइड लाइब्रेरी। हम लाइब्रेरी वर्जनिंग को नियंत्रित करने के लिए फायरबेस एंड्रॉइड BoM का उपयोग करने की सलाह देते हैं।
    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'
}

    फायरबेस एंड्रॉइड बीओएम का उपयोग करके, आपका ऐप हमेशा फायरबेस एंड्रॉइड लाइब्रेरी के संगत संस्करणों का उपयोग करेगा।

    (वैकल्पिक) BoM का उपयोग किए बिना फायरबेस लाइब्रेरी निर्भरताएँ जोड़ें

    यदि आप फायरबेस बीओएम का उपयोग नहीं करना चुनते हैं, तो आपको प्रत्येक फायरबेस लाइब्रेरी संस्करण को उसकी निर्भरता लाइन में निर्दिष्ट करना होगा।

    ध्यान दें कि यदि आप अपने ऐप में एकाधिक फायरबेस लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं, तो हम लाइब्रेरी संस्करणों को प्रबंधित करने के लिए BoM का उपयोग करने की दृढ़ता से अनुशंसा करते हैं, जो सुनिश्चित करता है कि सभी संस्करण संगत हैं।

    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. यदि आपने पहले से ही अपने प्रोजेक्ट के लिए क्लाउड-आधारित एपीआई सक्षम नहीं किया है, तो अभी करें:

    1. फायरबेस कंसोल का फायरबेस एमएल एपीआई पेज खोलें।

    2. यदि आपने पहले से ही अपने प्रोजेक्ट को ब्लेज़ मूल्य निर्धारण योजना में अपग्रेड नहीं किया है, तो ऐसा करने के लिए अपग्रेड पर क्लिक करें। (आपको केवल तभी अपग्रेड करने के लिए प्रेरित किया जाएगा यदि आपका प्रोजेक्ट ब्लेज़ योजना पर नहीं है।)

      केवल ब्लेज़-स्तरीय प्रोजेक्ट ही क्लाउड-आधारित एपीआई का उपयोग कर सकते हैं।

    3. यदि क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से सक्षम नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित एपीआई सक्षम करें पर क्लिक करें।

अब आप छवियों को लेबल करने के लिए तैयार हैं।

1. इनपुट छवि तैयार करें

अपनी छवि से एक FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं। जब आप Bitmap उपयोग करते हैं या, यदि आप कैमरा 2 एपीआई, जेपीईजी-स्वरूपित media.Image का उपयोग करते हैं, तो छवि लेबलर सबसे तेज़ चलता है, जिसे संभव होने पर अनुशंसित किया जाता है।

  • media.Image ऑब्जेक्ट से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे किसी डिवाइस के कैमरे से छवि कैप्चर करते समय, media.Image ऑब्जेक्ट और छवि के रोटेशन को FirebaseVisionImage.fromMediaImage() पर पास करें।

    यदि आप कैमराएक्स लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer कक्षाएं आपके लिए रोटेशन मान की गणना करती हैं, इसलिए आपको FirebaseVisionImage.fromMediaImage() कॉल करने से पहले रोटेशन को फायरबेस एमएल के ROTATION_ स्थिरांक में से एक में कनवर्ट करना होगा:

    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
        // ...
    }
}

    यदि आप ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का उपयोग नहीं करते हैं जो आपको छवि का रोटेशन देती है, तो आप डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से इसकी गणना कर सकते हैं:

    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

    फिर, media.Image ऑब्जेक्ट और रोटेशन मान को FirebaseVisionImage.fromMediaImage() पर पास करें:

    Kotlin+KTX

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

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
    VisionImage.java
  • फ़ाइल URI से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप संदर्भ पास करें और URI को FirebaseVisionImage.fromFilePath() पर फ़ाइल करें। यह तब उपयोगी होता है जब आप उपयोगकर्ता को उनके गैलरी ऐप से एक छवि चुनने के लिए संकेत देने के लिए ACTION_GET_CONTENT इरादे का उपयोग करते हैं।

    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
  • ByteBuffer या बाइट सरणी से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, पहले media.Image इनपुट के लिए ऊपर बताए अनुसार छवि रोटेशन की गणना करें।

    फिर, एक FirebaseVisionImageMetadata ऑब्जेक्ट बनाएं जिसमें छवि की ऊंचाई, चौड़ाई, रंग एन्कोडिंग प्रारूप और रोटेशन शामिल हो:

    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

    FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए बफ़र या सरणी और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का उपयोग करें:

    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
  • Bitmap ऑब्जेक्ट से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए:

    Kotlin+KTX

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

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
    VisionImage.java
    Bitmap ऑब्जेक्ट द्वारा दर्शाई गई छवि सीधी होनी चाहिए, जिसमें किसी अतिरिक्त घुमाव की आवश्यकता नहीं है।

2. छवि लेबलर को कॉन्फ़िगर करें और चलाएँ

किसी छवि में ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट को FirebaseVisionImageLabeler की processImage विधि में पास करें।

  1. सबसे पहले, FirebaseVisionImageLabeler का एक उदाहरण प्राप्त करें।

    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. फिर, छवि को processImage() विधि में पास करें:

    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. लेबल वाली वस्तुओं के बारे में जानकारी प्राप्त करें

यदि छवि लेबलिंग ऑपरेशन सफल होता है, तो FirebaseVisionImageLabel ऑब्जेक्ट की एक सूची सफल श्रोता को भेज दी जाएगी। प्रत्येक FirebaseVisionImageLabel ऑब्जेक्ट किसी ऐसी चीज़ का प्रतिनिधित्व करता है जिसे छवि में लेबल किया गया था। प्रत्येक लेबल के लिए, आप लेबल का टेक्स्ट विवरण, उसकी नॉलेज ग्राफ इकाई आईडी (यदि उपलब्ध हो), और मैच का कॉन्फिडेंस स्कोर प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए:

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();
}

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