Wenn Sie eine Google Cloud API von Ihrer App aus aufrufen möchten, müssen Sie eine Zwischen-REST-API erstellen, die die Autorisierung verarbeitet und geheime Werte wie API-Schlüssel schützt. Anschließend müssen Sie Schreiben Sie Code in Ihre mobile App, um sich bei diesem Zwischendienst zu authentifizieren und mit ihm zu kommunizieren.
Eine Möglichkeit, diese REST API zu erstellen, ist die Verwendung von Firebase Authentication and Functions, einem verwalteten, serverlosen Gateway, über das Sie Google Cloud APIs, die die Authentifizierung übernehmen und über Ihre mobile App mit vordefinierten SDKs.
In diesem Leitfaden wird gezeigt, wie Sie mit dieser Technik die Cloud Vision API über Ihre Anwendung aufrufen. Mit dieser Methode können alle authentifizierten Nutzer über Ihr Cloud-Projekt auf in Cloud Vision abgerechnete Dienste zugreifen. Prüfen Sie, ob dieser Authentifizierungsmechanismus für Ihren Anwendungsfall ausreicht, bevor Sie fortfahren.
Hinweis
Projekt konfigurieren
- Falls noch nicht geschehen, Fügen Sie Ihrem Android-Projekt Firebase hinzu.
-
Wenn Sie noch keine cloudbasierten APIs für Ihr Projekt aktiviert haben, tun Sie dies jetzt. jetzt:
- Öffnen Sie in der Firebase-Konsole die Seite Firebase MLAPIs.
-
Wenn Sie für Ihr Projekt noch kein Upgrade auf das Blaze-Preismodell durchgeführt haben, klicken Sie auf Führen Sie ein Upgrade durch. Sie werden nur dann zum Upgrade aufgefordert, Projekt nicht im Tarif "Blaze" enthalten ist.)
Nur Projekte auf Blaze-Ebene können cloudbasierte APIs verwenden.
- Wenn cloudbasierte APIs noch nicht aktiviert sind, klicken Sie auf Cloudbasierte APIs aktivieren.
- Konfigurieren Sie Ihre vorhandenen Firebase API-Schlüssel so, dass der Zugriff auf die Cloud Vision API nicht mehr zulässig ist:
- Öffnen Sie in der Cloud Console die Seite Anmeldedaten.
- Öffnen Sie für jeden API-Schlüssel in der Liste die Bearbeitungsansicht und fügen Sie im Abschnitt „Einschränkungen für Schlüssel“ alle verfügbaren APIs außer der Cloud Vision API hinzu.
Callable-Funktion bereitstellen
Stellen Sie als Nächstes die Cloud Functions-Funktion bereit, mit der Sie Ihre App mit der Cloud Vision API verbinden. Das Repository functions-samples
enthält ein Beispiel
die Sie verwenden können.
Wenn Sie über diese Funktion auf die Cloud Vision API zugreifen, Nur authentifizierte Nutzer Ihrer Anwendung haben Zugriff auf die Cloud Vision API. Sie können die Funktion für unterschiedliche Anforderungen anpassen.
So stellen Sie die Funktion bereit:
- Klonen Sie das Repository „functions-samples“ oder laden Sie es herunter und wechseln Sie in das Verzeichnis
Node-1st-gen/vision-annotate-image
:git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
- Installieren Sie Abhängigkeiten:
cd functions
npm install
cd ..
- Wenn Sie die Firebase CLI noch nicht haben, installieren Sie sie.
- Firebase-Projekt in
vision-annotate-image
initialisieren -Verzeichnis. Wählen Sie bei Aufforderung Ihr Projekt in der Liste aus.firebase init
- Funktion implementieren:
firebase deploy --only functions:annotateImage
Firebase Auth zu Ihrer App hinzufügen
Die oben bereitgestellte aufrufbare Funktion lehnt alle Anfragen von nicht authentifizierten Anfragen ab die Nutzer Ihrer App. Wenn Sie dies noch nicht getan haben, müssen Sie Firebase hinzufügen Authentifizierung bei der App
Fügen Sie Ihrer App die erforderlichen Abhängigkeiten hinzu
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
oder
<project>/<app-module>/build.gradle
):
implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.0.0") implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")
Jetzt können Sie den Bildern Labels hinzufügen.
1. Eingabebild vorbereiten
Damit Cloud Vision aufgerufen werden kann, muss das Bild als base64-codierter String formatiert sein. Um eine Bild aus dem URI einer gespeicherten Datei:- Rufen Sie das Bild als
Bitmap
-Objekt ab:Kotlin+KTX
var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)
Java
Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
- Optional können Sie das Bild verkleinern, um Bandbreite zu sparen. Weitere Informationen finden Sie unter Empfohlene Bildgrößen für 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);
- Konvertiere das Bitmapobjekt in einen base64-codierten String:
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);
Das durch das Objekt
Bitmap
dargestellte Bild muss
aufrecht und ohne zusätzliche Drehung aufrecht.
2. Aufrufbare Funktion zum Beschriften des Bildes aufrufen
Wenn Sie Objekte in einem Bild beschriften möchten, rufen Sie die aufrufbare Funktion auf und übergeben Sie eine JSON-Cloud Vision-Anfrage.Initialisieren Sie zuerst eine Cloud Functions-Instanz:
Kotlin+KTX
private lateinit var functions: FirebaseFunctions // ... functions = Firebase.functions
Java
private FirebaseFunctions mFunctions; // ... mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();
Definieren Sie eine Methode zum Aufrufen der Funktion:
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())); } }); }
Erstellen Sie die JSON-Anfrage, wobei Type auf
LABEL_DETECTION
festgelegt ist: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);
Rufen Sie abschließend die folgende Funktion auf:
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. Informationen zu gekennzeichneten Objekten abrufen
Wenn der Vorgang zum Beschriften von Bildern erfolgreich war, wird im Ergebnis der Aufgabe eine JSON-Antwort vom Typ BatchAnnotateImagesResponse zurückgegeben. Jedes Objekt imlabelAnnotations
-Array steht für etwas, das im Bild gekennzeichnet wurde. Für jedes Label
die Textbeschreibung des Labels, seine
Knowledge Graph-Entitäts-ID
(falls verfügbar) und den Konfidenzwert der Übereinstimmung. Beispiel:
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"]
}
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();
}