Para chamar uma API do Google Cloud usando seu app, crie uma API REST intermediária que gerencie a autorização e proteja valores secretos, como chaves de API. Em seguida, escreva o código no seu app para dispositivos móveis a fim de autenticar e se comunicar com esse serviço intermediário.
Uma maneira de criar essa API REST é usar o Firebase Authentication e o Functions, que oferecem um gateway gerenciado sem servidor para as APIs do Google Cloud, que processa a autenticação e pode ser chamado no seu app para dispositivos móveis com SDKs pré-criados.
Neste guia, você verá como usar essa técnica para chamar a API Cloud Vision do seu app. Esse método permitirá que todos os usuários autenticados acessem os serviços faturados do Cloud Vision no projeto do Cloud. Sendo assim, considere se esse mecanismo de autenticação é suficiente para seu caso de uso antes de continuar.
Antes de começar
Configurar seu projeto
- Adicione o Firebase ao seu projeto para Android, caso ainda não tenha feito isso.
-
Se você ainda não ativou APIs baseadas em nuvem para seu projeto, siga estas etapas:
- Abra a página de APIs do Firebase ML do console do Firebase.
-
Se você ainda não fez o upgrade do seu projeto para o plano de preços Blaze, clique em Fazer upgrade. Você só vai receber uma mensagem para fazer upgrade se o projeto não estiver no plano Blaze.
Apenas projetos no nível Blaze podem usar APIs baseadas na nuvem.
- Caso as APIs baseadas na nuvem ainda não estejam ativadas, clique em Ativar APIs baseadas na nuvem.
- Configure as chaves de API do Firebase para proibir o acesso à API
Cloud Vision:
- Abra a página Credenciais do Console do Cloud.
- Para cada chave de API na lista, abra a visualização de edição e, na seção "Restrições de chave", adicione à lista todas as APIs disponíveis, exceto a API Cloud Vision.
Como implantar a função chamável
Agora, você implantará a função do Cloud que será usada para conectar seu app e a API
Cloud Vision. O repositório functions-samples
contém um exemplo que
pode ser usado.
Por padrão, essa função permitirá que apenas usuários autenticados do seu app acessem a API Cloud Vision. É possível modificar a função para requisitos diferentes.
Para implantar a função, siga estas etapas:
- Clone ou faça o download do repositório functions-samples
e mude para o diretório
Node-1st-gen/vision-annotate-image
:git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
- Instale as dependências:
cd functions
npm install
cd ..
- Se você não tiver a CLI do Firebase, faça a instalação.
- Inicialize um novo projeto do Firebase no diretório
vision-annotate-image
. Quando solicitado, selecione o projeto na lista.firebase init
- Implante a função:
firebase deploy --only functions:annotateImage
Adicionar o Firebase Auth ao seu app
A função chamável implementada acima rejeitará qualquer solicitação de usuários não autenticados do seu app. Adicione o Firebase Authentication ao app, caso ainda não tenha feito isso.
Adicionar as dependências necessárias ao app
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
ou
<project>/<app-module>/build.gradle
):
implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.1.0") implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")
Agora você já pode rotular imagens.
1. Preparar a imagem de entrada
Para chamar o Cloud Vision, a imagem precisa ser formatada como uma string codificada em base64. Para processar uma imagem usando um URI de arquivo salvo:- Consiga a imagem como um objeto
Bitmap
:Kotlin+KTX
var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)
Java
Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
- Opcionalmente, diminua a imagem para economizar largura de banda. Confira os
tamanhos de imagem recomendados do 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);
- Converta o objeto bitmap em uma string codificada em 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);
A imagem representada pelo objeto
Bitmap
precisa
estar na posição vertical, sem necessidade de girá-la novamente.
2. Invocar a função chamável para rotular a imagem
Para rotular objetos em uma imagem, invoque a função chamável transmitindo uma solicitação JSON do Cloud Vision.Inicialize uma instância do Cloud Functions:
Kotlin+KTX
private lateinit var functions: FirebaseFunctions // ... functions = Firebase.functions
Java
private FirebaseFunctions mFunctions; // ... mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();
Defina um método para invocar a função:
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())); } }); }
Crie a solicitação JSON com Type definido como
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);
Por fim, invoque a função:
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. Ver informações sobre os objetos rotulados
Se a operação de rotulação de imagem for bem-sucedida, uma resposta JSON de BatchAnnotateImagesResponse será retornada no resultado da tarefa. Cada objeto na matrizlabelAnnotations
representa algo que foi rotulado na imagem. Para cada rótulo, é
possível ver a descrição de texto dele, o
ID da entidade do Mapa de informações
(se disponível) e a pontuação de confiança da correspondência. Exemplo:
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();
}