Bezpieczne oznaczanie obrazów etykietami za pomocą Cloud Vision za pomocą uwierzytelniania i funkcji Firebase na Androidzie

Aby wywołać interfejs Google Cloud API z aplikacji, musisz utworzyć pośredni interfejs API REST, który obsługuje autoryzację i chroni tajne wartości, takie jak klucze interfejsu API. Następnie musisz napisać kod w aplikacji mobilnej, aby uwierzytelnić się w tej usłudze pośredniczącej i komunikować się z nią.

Jednym ze sposobów utworzenia tego API (typu) REST jest użycie Uwierzytelniania Firebase i Funkcji, co zapewnia zarządzaną, bezserwerową bramę do interfejsów Cloud APIs, która obsługuje uwierzytelnianie i może być wywoływana z aplikacji mobilnej za pomocą gotowych pakietów SDK.

Z tego przewodnika dowiesz się, jak używać tej techniki do wywoływania interfejsu Cloud Vision API z aplikacji. Ta metoda umożliwi wszystkim uwierzytelnionym użytkownikom dostęp do płatnych usług Cloud Vision za pośrednictwem Twojego projektu w chmurze, więc zanim przejdziesz dalej, zastanów się, czy ten mechanizm uwierzytelniania jest wystarczający w Twoim przypadku.

Zanim zaczniesz

Skonfiguruj projekt

  1. Dodaj Firebase do projektu aplikacji na Androida, jeśli nie korzystasz w nim jeszcze z tej usługi.
  2. Jeśli w projekcie nie masz jeszcze włączonych interfejsów API działających w chmurze, włącz je teraz:

    1. Otwórz stronę Firebase ML interfejsów API w konsoli Firebase.
    2. Jeśli nie masz jeszcze projektu w abonamencie Blaze z płatnością według wykorzystania, kliknij Przejdź na wyższą wersję. (Prośba o przejście na wyższą wersję pojawi się tylko wtedy, gdy projekt nie jest w abonamencie Blaze).

      Tylko projekty w abonamencie Blaze mogą korzystać z interfejsów API działających w chmurze.

    3. Jeśli interfejsy API działające w chmurze nie są jeszcze włączone, kliknij Włącz interfejsy API działające w chmurze.
  3. Skonfiguruj istniejące klucze interfejsu API Firebase, aby uniemożliwić dostęp do interfejsu Cloud Vision API:
    1. Otwórz stronę Dane logowania w konsoli Cloud.
    2. W przypadku każdego klucza interfejsu API na liście otwórz widok edycji i w sekcji Ograniczenia kluczy dodaj do listy wszystkie dostępne interfejsy API oprócz Cloud Vision API.

Wdrażanie funkcji możliwej do wywołania

Następnie wdróż funkcję w Cloud Functions, która będzie służyć jako pomost między aplikacją a interfejsem Cloud Vision API. Repozytorium functions-samples zawiera przykład, którego możesz użyć.

Domyślnie dostęp do interfejsu Cloud Vision API za pomocą tej funkcji będą mieli tylko uwierzytelnieni użytkownicy Twojej aplikacji. Możesz zmodyfikować funkcję, aby spełniała inne wymagania.

Aby wdrożyć funkcję:

  1. Skopiuj lub pobierz repozytorium functions-samples i przejdź do katalogu Node-1st-gen/vision-annotate-image:
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
    cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
    
  2. Zainstaluj zależności:
    cd functions
    npm install
    cd ..
  3. Jeśli nie masz wiersza poleceń Firebase, zainstaluj go.
  4. Zainicjuj projekt Firebase w katalogu vision-annotate-image. Gdy pojawi się prośba, wybierz projekt z listy.
    firebase init
  5. Wdróż funkcję:
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Dodawanie uwierzytelniania Firebase do aplikacji

Wdrożona powyżej funkcja wywoływalna odrzuci każde żądanie od nieuwierzytelnionych użytkowników aplikacji. Jeśli jeszcze nie masz Firebase Auth w aplikacji, dodaj tę funkcję.

Dodawanie niezbędnych zależności do aplikacji

  • Dodaj zależności dla bibliotek Cloud Functions dla Firebase (klient) i gson na Androida do pliku Gradle na poziomie modułu (aplikacji) (zwykle <project>/<app-module>/build.gradle.kts lub <project>/<app-module>/build.gradle):
    implementation("com.google.firebase:firebase-functions:23.0.0")
    implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")
  • Teraz możesz oznaczać obrazy etykietami.

    1. Przygotowywanie obrazu wejściowego

    Aby wywołać Cloud Vision, obraz musi być sformatowany jako ciąg tekstowy z kodowaniem Base64. Aby przetworzyć obraz z zapisanego identyfikatora URI pliku:
    1. Pobierz obraz jako obiekt Bitmap:

      Kotlin

      var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
    2. Opcjonalnie możesz zmniejszyć obraz, aby zaoszczędzić przepustowość. Zobacz zalecane rozmiary obrazów w Cloud Vision.

      Kotlin

      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

      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

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

      Java

      // Scale down bitmap size
      bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640);
    3. Przekonwertuj obiekt bitmapy na ciąg znaków zakodowany w formacie base64:

      Kotlin

      // 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)

      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);
    4. Obraz reprezentowany przez obiekt Bitmap musi być ustawiony pionowo i nie wymagać dodatkowego obrotu.

    2. Wywoływanie funkcji możliwej do wywołania w celu oznaczenia obrazu etykietą

    Aby oznaczyć etykietami obiekty na obrazie, wywołaj funkcję, przekazując żądanie JSON Cloud Vision.

    1. Najpierw zainicjuj instancję Cloud Functions:

      Kotlin

      private lateinit var functions: FirebaseFunctions
      // ...
      functions = Firebase.functions
      

      Java

      private FirebaseFunctions mFunctions;
      // ...
      mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();
      
    2. Zdefiniuj metodę wywoływania funkcji:

      Kotlin

      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))
              }
      }
      

      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()));
                      }
                  });
      }
      
    3. Utwórz żądanie JSON z polem Type ustawionym na LABEL_DETECTION:

      Kotlin

      // 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)
      

      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);
      
    4. Na koniec wywołaj funkcję:

      Kotlin

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

      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
                          // ...
                      }
                  }
              });
      

    3. Uzyskiwanie informacji o obiektach oznaczonych etykietami

    Jeśli operacja oznaczania obrazu etykietą się powiedzie, w wyniku zadania zostanie zwrócona odpowiedź JSON BatchAnnotateImagesResponse. Każdy obiekt w tablicy labelAnnotations reprezentuje coś, co zostało oznaczone etykietą na obrazie. W przypadku każdej etykiety możesz uzyskać jej opis tekstowy, identyfikator encji w Grafie wiedzy (jeśli jest dostępny) oraz wynik ufności dopasowania. Przykład:

    Kotlin

    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"]
    }
    

    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();
    }