Join us in person and online for Firebase Summit on October 18, 2022. Learn how Firebase can help you accelerate app development, release your app with confidence, and scale with ease. Register now

برچسب گذاری ایمن تصاویر با Cloud Vision با استفاده از Firebase Auth و توابع در Android

با مجموعه‌ها، منظم بمانید ذخیره و دسته‌بندی محتوا براساس اولویت‌های شما.

برای فراخوانی Google Cloud API از برنامه خود، باید یک REST API میانی ایجاد کنید که مجوزها را کنترل می کند و از مقادیر مخفی مانند کلیدهای API محافظت می کند. سپس برای احراز هویت و برقراری ارتباط با این سرویس میانی، باید کدی را در اپلیکیشن موبایل خود بنویسید.

یکی از راه‌های ایجاد این API REST استفاده از احراز هویت و توابع Firebase است که یک دروازه مدیریت‌شده و بدون سرور به APIهای Google Cloud ارائه می‌کند که احراز هویت را مدیریت می‌کند و می‌تواند از برنامه تلفن همراه شما با SDK‌های از پیش ساخته شده فراخوانی شود.

این راهنما نشان می دهد که چگونه از این تکنیک برای فراخوانی Cloud Vision API از برنامه خود استفاده کنید. این روش به همه کاربران احراز هویت شده اجازه می‌دهد از طریق پروژه Cloud شما به خدمات صورت‌حساب Cloud Vision دسترسی داشته باشند، بنابراین قبل از ادامه، بررسی کنید که آیا این مکانیسم تأیید برای مورد استفاده شما کافی است یا خیر.

قبل از اینکه شروع کنی

پروژه خود را پیکربندی کنید

  1. اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، Firebase را به پروژه Android خود اضافه کنید .
  2. اگر قبلاً API های مبتنی بر Cloud را برای پروژه خود فعال نکرده اید، اکنون این کار را انجام دهید:

    1. صفحه Firebase ML APIs کنسول Firebase را باز کنید.
    2. اگر قبلاً پروژه خود را به طرح قیمت گذاری Blaze ارتقا نداده اید، برای انجام این کار روی Upgrade کلیک کنید. (فقط اگر پروژه شما در طرح Blaze نباشد، از شما خواسته می شود که ارتقا دهید.)

      فقط پروژه های سطح Blaze می توانند از API های مبتنی بر ابر استفاده کنند.

    3. اگر APIهای مبتنی بر Cloud قبلاً فعال نشده‌اند، روی Enable Cloud-based APIs کلیک کنید.
  3. کلیدهای Firebase API موجود خود را برای جلوگیری از دسترسی به Cloud Vision API پیکربندی کنید:
    1. صفحه Credentials کنسول Cloud را باز کنید.
    2. برای هر کلید API در لیست، نمای ویرایش را باز کنید و در قسمت Key Restrictions، همه API های موجود به جز Cloud Vision API را به لیست اضافه کنید.

تابع فراخوانی را اجرا کنید

در مرحله بعد، Cloud Function را که برای پل زدن برنامه خود و Cloud Vision API استفاده خواهید کرد، مستقر کنید. مخزن functions-samples حاوی مثالی است که می توانید از آن استفاده کنید.

به‌طور پیش‌فرض، دسترسی به Cloud Vision API از طریق این تابع به کاربران تأیید شده برنامه شما اجازه می‌دهد به Cloud Vision API دسترسی داشته باشند. شما می توانید عملکرد را برای نیازهای مختلف تغییر دهید.

برای استقرار تابع:

  1. مخزن توابع-نمونه ها را شبیه سازی یا دانلود کنید و به دایرکتوری vision-annotate-image تغییر دهید:
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
    cd vision-annotate-image
    
  2. وابستگی ها را نصب کنید:
    cd functions
    npm install
    cd ..
    
  3. اگر Firebase CLI را ندارید، آن را نصب کنید .
  4. یک پروژه Firebase را در دایرکتوری vision-annotate-image اندازی کنید. وقتی از شما خواسته شد، پروژه خود را در لیست انتخاب کنید.
    firebase init
  5. استقرار تابع:
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Firebase Auth را به برنامه خود اضافه کنید

تابع قابل فراخوانی که در بالا مستقر شده است، هر درخواستی را که از سوی کاربران احراز هویت نشده برنامه شما انجام شود رد می کند. اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، باید Firebase Auth را به برنامه خود اضافه کنید.

وابستگی های لازم را به برنامه خود اضافه کنید

  • وابستگی های توابع Firebase و کتابخانه های اندروید gson را به فایل Gradle ماژول (سطح برنامه) خود اضافه کنید (معمولا app/build.gradle):
    implementation 'com.google.firebase:firebase-functions:20.1.1'
    implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6'
    
  • اکنون آماده برچسب گذاری تصاویر هستید.

    1. تصویر ورودی را آماده کنید

    برای فراخوانی Cloud Vision، تصویر باید به عنوان یک رشته کدگذاری شده با base64 فرمت شود. برای پردازش یک تصویر از یک فایل URI ذخیره شده:
    1. تصویر را به عنوان یک شی Bitmap دریافت کنید:

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);

      Kotlin+KTX

      var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)
    2. در صورت تمایل، تصویر را کوچک کنید تا در پهنای باند صرفه جویی شود. اندازه های توصیه شده تصویر Cloud Vision را ببینید.

      Java

      private Bitmap scaleBitmapDown(Bitmap bitmap, int maxDimension) {
          int originalWidth = bitmap.getWidth();
          int originalHeight = bitmap.getHeight();
          int resizedWidth = maxDimension;
          int resizedHeight = maxDimension;
      
          if (originalHeight > originalWidth) {
              resizedHeight = maxDimension;
              resizedWidth = (int) (resizedHeight * (float) originalWidth / (float) originalHeight);
          } else if (originalWidth > originalHeight) {
              resizedWidth = maxDimension;
              resizedHeight = (int) (resizedWidth * (float) originalHeight / (float) originalWidth);
          } else if (originalHeight == originalWidth) {
              resizedHeight = maxDimension;
              resizedWidth = maxDimension;
          }
          return Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, resizedWidth, resizedHeight, false);
      }

      Kotlin+KTX

      private fun scaleBitmapDown(bitmap: Bitmap, maxDimension: Int): Bitmap {
          val originalWidth = bitmap.width
          val originalHeight = bitmap.height
          var resizedWidth = maxDimension
          var resizedHeight = maxDimension
          if (originalHeight > originalWidth) {
              resizedHeight = maxDimension
              resizedWidth =
                      (resizedHeight * originalWidth.toFloat() / originalHeight.toFloat()).toInt()
          } else if (originalWidth > originalHeight) {
              resizedWidth = maxDimension
              resizedHeight =
                      (resizedWidth * originalHeight.toFloat() / originalWidth.toFloat()).toInt()
          } else if (originalHeight == originalWidth) {
              resizedHeight = maxDimension
              resizedWidth = maxDimension
          }
          return Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, resizedWidth, resizedHeight, false)
      }

      Java

      // Scale down bitmap size
      bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640);

      Kotlin+KTX

      // Scale down bitmap size
      bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640)
    3. شی بیت مپ را به رشته کدگذاری شده base64 تبدیل کنید:

      Java

      // Convert bitmap to base64 encoded string
      ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
      bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, byteArrayOutputStream);
      byte[] imageBytes = byteArrayOutputStream.toByteArray();
      String base64encoded = Base64.encodeToString(imageBytes, Base64.NO_WRAP);

      Kotlin+KTX

      // Convert bitmap to base64 encoded string
      val byteArrayOutputStream = ByteArrayOutputStream()
      bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, byteArrayOutputStream)
      val imageBytes: ByteArray = byteArrayOutputStream.toByteArray()
      val base64encoded = Base64.encodeToString(imageBytes, Base64.NO_WRAP)
    4. تصویر نمایش داده شده توسط شی Bitmap باید عمودی باشد، بدون نیاز به چرخش اضافی.

    2. برای برچسب زدن تصویر، تابع قابل فراخوانی را فراخوانی کنید

    برای برچسب زدن اشیاء در یک تصویر، تابع قابل فراخوانی را با ارسال درخواست JSON Cloud Vision فراخوانی کنید.

    1. ابتدا یک نمونه از توابع ابری را مقداردهی اولیه کنید:

      Java

      private FirebaseFunctions mFunctions;
      // ...
      mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();
      

      Kotlin+KTX

      private lateinit var functions: FirebaseFunctions
      // ...
      functions = Firebase.functions
      
    2. یک روش برای فراخوانی تابع تعریف کنید:

      Java

      private Task<JsonElement> annotateImage(String requestJson) {
          return mFunctions
                  .getHttpsCallable("annotateImage")
                  .call(requestJson)
                  .continueWith(new Continuation<HttpsCallableResult, JsonElement>() {
                      @Override
                      public JsonElement then(@NonNull Task<HttpsCallableResult> task) {
                          // This continuation runs on either success or failure, but if the task
                          // has failed then getResult() will throw an Exception which will be
                          // propagated down.
                          return JsonParser.parseString(new Gson().toJson(task.getResult().getData()));
                      }
                  });
      }
      

      Kotlin+KTX

      private fun annotateImage(requestJson: String): Task<JsonElement> {
          return functions
                  .getHttpsCallable("annotateImage")
                  .call(requestJson)
                  .continueWith { task ->
                      // This continuation runs on either success or failure, but if the task
                      // has failed then result will throw an Exception which will be
                      // propagated down.
                      val result = task.result?.data
                      JsonParser.parseString(Gson().toJson(result))
                  }
      }
      
    3. درخواست JSON را با Type تنظیم شده روی LABEL_DETECTION :

      Java

      // Create json request to cloud vision
      JsonObject request = new JsonObject();
      // Add image to request
      JsonObject image = new JsonObject();
      image.add("content", new JsonPrimitive(base64encoded));
      request.add("image", image);
      //Add features to the request
      JsonObject feature = new JsonObject();
      feature.add("maxResults", new JsonPrimitive(5));
      feature.add("type", new JsonPrimitive("LABEL_DETECTION"));
      JsonArray features = new JsonArray();
      features.add(feature);
      request.add("features", features);
      

      Kotlin+KTX

      // Create json request to cloud vision
      val request = JsonObject()
      // Add image to request
      val image = JsonObject()
      image.add("content", JsonPrimitive(base64encoded))
      request.add("image", image)
      //Add features to the request
      val feature = JsonObject()
      feature.add("maxResults", JsonPrimitive(5))
      feature.add("type", JsonPrimitive("LABEL_DETECTION"))
      val features = JsonArray()
      features.add(feature)
      request.add("features", features)
      
    4. در نهایت تابع را فراخوانی کنید:

      Java

      annotateImage(request.toString())
              .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<JsonElement>() {
                  @Override
                  public void onComplete(@NonNull Task<JsonElement> task) {
                      if (!task.isSuccessful()) {
                          // Task failed with an exception
                          // ...
                      } else {
                          // Task completed successfully
                          // ...
                      }
                  }
              });
      

      Kotlin+KTX

      annotateImage(request.toString())
              .addOnCompleteListener { task ->
                  if (!task.isSuccessful) {
                      // Task failed with an exception
                      // ...
                  } else {
                      // Task completed successfully
                      // ...
                  }
              }
      

    3. اطلاعاتی در مورد اشیاء برچسب دار دریافت کنید

    اگر عملیات برچسب‌گذاری تصویر با موفقیت انجام شود، یک پاسخ JSON از BatchAnnotateImagesResponse در نتیجه کار برگردانده می‌شود. هر شیء در آرایه labelAnnotations نشان دهنده چیزی است که در تصویر برچسب گذاری شده است. برای هر برچسب، می‌توانید شرح متن برچسب، شناسه گراف دانش آن (در صورت موجود بودن)، و امتیاز اطمینان مطابقت را دریافت کنید. مثلا:

    Java

    for (JsonElement label : task.getResult().getAsJsonArray().get(0).getAsJsonObject().get("labelAnnotations").getAsJsonArray()) {
        JsonObject labelObj = label.getAsJsonObject();
        String text = labelObj.get("description").getAsString();
        String entityId = labelObj.get("mid").getAsString();
        float score = labelObj.get("score").getAsFloat();
    }
    

    Kotlin+KTX

    for (label in task.result!!.asJsonArray[0].asJsonObject["labelAnnotations"].asJsonArray) {
        val labelObj = label.asJsonObject
        val text = labelObj["description"]
        val entityId = labelObj["mid"]
        val confidence = labelObj["score"]
    }