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

لطلب واجهة برمجة تطبيقات Google Cloud API من تطبيقك، يجب إنشاء واجهة برمجة تطبيقات REST متوسطة تعالج الأذونات وتحمي القيم السرية، مثل مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات. ستحتاج بعد ذلك إلى كتابة رمز في تطبيقك للأجهزة الجوّالة لمصادقة هذه الخدمة الوسيطة والتواصل معها.

يمكنك إنشاء واجهة برمجة تطبيقات REST هذه باستخدام مصادقة ووظائف Firebase، التي تمنحك مدخلاً مُدارًا بدون خادم إلى واجهات برمجة تطبيقات Google Cloud التي تعالج المصادقة، ويمكن طلبها من تطبيقك على الأجهزة الجوّالة باستخدام حِزم SDK مُعدّة مسبقًا.

يوضح هذا الدليل كيفية استخدام هذا الأسلوب لطلب بيانات Cloud Vision API من تطبيقك. ستسمح هذه الطريقة لجميع المستخدمين الذين تمت مصادقتهم بالوصول إلى الخدمات التي يتم تحصيل فواتيرها من خلال Cloud Vision من خلال مشروعك على Google Cloud، لذا يجب التفكير في ما إذا كانت آلية المصادقة هذه كافية لحالة الاستخدام لديك قبل المتابعة.

قبل البدء

ضبط مشروعك

1. أضِف Firebase إلى مشروع Android إذا لم يسبق لك إجراء ذلك.

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

   1. افتح صفحة واجهات برمجة تطبيقات تعلُّم الآلة في Firebase في وحدة تحكُّم Firebase.

   2. إذا لم يسبق لك ترقية مشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على ترقية لإجراء الترقية (لن تتم مطالبتك بالترقية إلا إذا لم يكن مشروعك ضمن خطة Blaze).

      يمكن للمشروعات على مستوى Blaze فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.

   3. في حال لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية مفعَّلة، انقر على تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
3. اضبط مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات الحالية في Firebase لمنع الوصول إلى واجهة Cloud Vision API:
   1. افتح صفحة بيانات الاعتماد في Cloud Console.
   2. لكل مفتاح واجهة برمجة تطبيقات في القائمة، افتح عرض التعديل، وفي قسم "قيود المفاتيح"، أضِف جميع واجهات برمجة التطبيقات المتاحة باستثناء Cloud Vision API إلى القائمة.

نشر الدالة القابلة للاستدعاء

بعد ذلك، انشر وظيفة Cloud التي ستستخدمها للربط بين تطبيقك وCloud Vision API. يتضمّن مستودع functions-samples مثالاً يمكنك استخدامه.

سيؤدي الوصول إلى Cloud Vision API من خلال هذه الوظيفة تلقائيًا إلى السماح فقط لمستخدمي تطبيقك الذين تمت مصادقتهم بالوصول إلى Cloud Vision API. ويمكنك تعديل الدالة حسب المتطلبات المختلفة.

لنشر الدالة:

1. استنسِخ مستودع عينات الدوال أو نزِّله وغيِّره إلى الدليل Node-1st-gen/vision-annotate-image:

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

2. تثبيت التبعيات:

   cd functions
   npm install
   cd ..
   

3. إذا لم يكن لديك واجهة سطر الأوامر في Firebase، عليك تثبيته.
4. يجب إعداد مشروع Firebase في دليل vision-annotate-image. اختَر مشروعك من القائمة عندما يُطلب منك ذلك.

   firebase init

5. نشر الدالة:

   firebase deploy --only functions:annotateImage

إضافة مصادقة Firebase إلى تطبيقك

سترفض الوظيفة القابلة للاستدعاء الموضحة أعلاه أي طلب من مستخدمي تطبيقك الذين لم تتم مصادقتهم. إذا لم تكن قد فعلت ذلك من قبل، ستحتاج إلى إضافة مصادقة Firebase إلى تطبيقك.

أضف التبعيات اللازمة إلى تطبيقك

implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.0.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

أنت الآن جاهز لتسمية الصور.

1- تحضير صورة الإدخال

1. الحصول على الصورة ككائن Bitmap:

   Kotlin+KTX

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

   Java

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

2. يمكنك أيضًا تصغير حجم الصورة لتوفير النطاق الترددي. راجِع أحجام الصور المقترَحة من خلال Cloud Vision.

   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

   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

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

   Java

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

3. تحويل كائن الصورة النقطية إلى سلسلة بترميز base64:

   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)

   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 الكائن Bitmap في وضع عمودي، بدون الحاجة إلى تدوير إضافي.

2- استدعاء الدالة القابلة للاستدعاء لتسمية الصورة

1. أولاً، عليك إعداد مثيل من دوال السحابة:

   Kotlin+KTX

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

   Java

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

2. حدد طريقة لاستدعاء الدالة:

   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))
           }
   }
   

   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. يمكنك إنشاء طلب JSON وضبط النوع على LABEL_DETECTION:

   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)
   

   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، استدعِ الدالة:

   Kotlin+KTX

   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 العناصر المصنّفة

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();
}