تصنيف الصور بأمان باستخدام Cloud Vision باستخدام مصادقة Firebase ووظائفها على Android

للاتّصال بواجهة برمجة تطبيقات Google Cloud من تطبيقك، عليك إنشاء واجهة برمجة تطبيقات برمجة تطبيقات REST API وسيطة تتعامل مع التفويض وتحمي القيم السرية، مثل مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات. بعد ذلك، عليك كتابة رمز في تطبيقك المتوافق مع الأجهزة الجوّالة لمصادقة هذه الخدمة الوسيطة والتواصل معها.

إحدى طرق إنشاء واجهة برمجة التطبيقات REST API هذه هي استخدام Firebase Authentication وFunctions، ما يمنحك بوابة مُدارة بدون خادم تؤدي إلى واجهات برمجة تطبيقات Google Cloud التي تعالج المصادقة ويمكن طلبها من تطبيقك المتوافق مع الأجهزة الجوّالة باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) المُنشأة مسبقًا.

يوضّح هذا الدليل كيفية استخدام هذه التقنية لاستدعاء واجهة برمجة التطبيقات Cloud Vision API من تطبيقك. ستسمح هذه الطريقة لجميع المستخدمين الذين تمّت مصادقة هويتهم بالوصول إلى خدمات Cloud Vision المدفوعة من خلال مشروعك على Cloud، لذلك ننصحك بالتفكير في ما إذا كانت آلية المصادقة هذه كافية لحالة الاستخدام التي تتعامل معها قبل المتابعة.

قبل البدء

ضبط إعدادات مشروعك

1. أضِف Firebase إلى مشروع Android، في حال لم يسبق لك إجراء ذلك.

2. إذا لم يسبق لك تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية لمشروعك، عليك إجراء ذلك الآن:

   1. افتح Firebase ML صفحة واجهات برمجة التطبيقات في وحدة تحكّم Firebase.

   2. إذا لم تكن قد أجريت ترقية لمشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على ترقية لإجراء ذلك. (لن يُطلب منك إجراء الترقية إلا إذا كان مشروعك غير مُدرَج في خطة Blaze).

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

   3. إذا لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية مفعّلة، انقر على تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية.
3. اضبط مفاتيح واجهة برمجة تطبيقات Firebase الحالية لحظر الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات Cloud Vision:
   1. افتح صفحة بيانات الاعتماد في Cloud Console.
   2. لكل مفتاح واجهة برمجة تطبيقات في القائمة، افتح طريقة العرض "التعديل"، وفي قسم "قيود المفتاح"، أضِف جميع واجهات برمجة التطبيقات المتاحة باستثناء واجهة برمجة التطبيقات Cloud Vision إلى القائمة.

نشر الدالة القابلة للاتّصال

بعد ذلك، يمكنك نشر Cloud Function التي ستستخدمها لربط تطبيقك بواجهة برمجة التطبيقات لخدمة معالجة الصور في يحتوي مستودع functions-samples على مثال يمكنك استخدامه.

سيؤدي الوصول إلى Cloud Vision API من خلال هذه الوظيفة تلقائيًا إلى منح المستخدمين الذين تم إثبات هويتهم في تطبيقك إذن الوصول إلى Cloud Vision API فقط. يمكنك تعديل الدالة لتلبية متطلبات مختلفة.

لنشر الدالة:

1. يمكنك استنساخ مستودع functions-samples أو تنزيله وانتقل إلى الدليل Node-1st-gen/vision-annotate-image:

   git clone https://github.com/firebase/functions-samples
   cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
   

2. ثبِّت التبعيّات:

   cd functions
   npm install
   cd ..

3. إذا لم يكن لديك Firebase CLI، ثبِّته.
4. ابدأ مشروعًا على Firebase في الدليل vision-annotate-image. اختَر مشروعك من القائمة عندما يُطلب منك ذلك.

   firebase init

5. نشر الدالة:

   firebase deploy --only functions:annotateImage

إضافة Firebase Auth إلى تطبيقك

سترفض الوظيفة القابلة للاستدعاء التي تم نشرها أعلاه أي طلب من مستخدمي تطبيقك الذين لم يتم مصادقة هويتهم. إذا لم يسبق لك إجراء ذلك، عليك إضافة Firebase Auth إلى تطبيقك.

إضافة العناصر التابعة اللازمة إلى تطبيقك

implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.1.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

أنت الآن جاهز لتصنيف الصور.

1. تجهيز صورة الإدخال

1. الحصول على الصورة كعنصر Bitmap:

   Kotlin

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

   Java

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

2. يمكنك تصغير حجم الصورة لتوفير مساحة في النطاق الترددي، إذا أردت. اطّلِع على أحجام الصور المقترَحة في 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. حوِّل عنصر الصورة النقطية إلى سلسلة بترميز 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);

يجب أن تكون الصورة التي يمثّلها عنصر Bitmap upright، بدون الحاجة إلى إجراء أيّ دوران إضافي.

2- استدعاء الدالة القابلة للاستدعاء لتصنيف الصورة

1. أولاً، عليك إعداد مثيل لخدمة Cloud Functions:

   Kotlin

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

   Java

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

2. حدِّد طريقة لاستدعاء الدالة:

   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. أنشئ طلب JSON مع ضبط النوع على 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. أخيرًا، استدِع الدالة:

   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- الحصول على معلومات عن الأجسام المصنَّفة

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"]
}

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();
}