Android'de Firebase Auth ve Functions'ı kullanarak Görüntüleri Cloud Vision ile Güvenli Bir Şekilde Etiketleyin

Uygulamanızdan bir Google Cloud API çağırmak için, yetkilendirmeyi işleyen ve API anahtarları gibi gizli değerleri koruyan bir ara REST API'si oluşturmanız gerekir. Ardından, bu ara hizmette kimlik doğrulaması yapmak ve onunla iletişim kurmak için mobil uygulamanıza kod yazmanız gerekir.

Bu REST API'yi oluşturmanın bir yolu, kimlik doğrulamayı işleyen ve önceden oluşturulmuş SDK'larla mobil uygulamanızdan çağrılabilen Google Cloud API'lerine yönetilen, sunucusuz bir ağ geçidi sağlayan Firebase Authentication and Functions'ı kullanmaktır.

Bu kılavuz, uygulamanızdan Cloud Vision API'yi çağırmak için bu tekniğin nasıl kullanılacağını gösterir. Bu yöntem, kimliği doğrulanmış tüm kullanıcıların Cloud projeniz aracılığıyla Cloud Vision faturalandırılmış hizmetlerine erişmesine izin verecektir, bu nedenle devam etmeden önce bu kimlik doğrulama mekanizmasının kullanım durumunuz için yeterli olup olmadığını düşünün.

Sen başlamadan önce

projenizi yapılandırın

  1. Henüz yapmadıysanız, Firebase'i Android projenize ekleyin .

  2. Projeniz için Bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz şimdi etkinleştirin:

    1. Firebase konsolunun Firebase ML API'leri sayfasını açın.

    2. Projenizi Blaze fiyatlandırma planına henüz yükseltmediyseniz, bunu yapmak için Yükselt'e tıklayın. (Yalnızca projeniz Blaze planında değilse yükseltme yapmanız istenecektir.)

      Yalnızca Blaze düzeyindeki projeler Bulut tabanlı API'leri kullanabilir.

    3. Bulut tabanlı API'ler zaten etkinleştirilmemişse, Bulut tabanlı API'leri Etkinleştir seçeneğine tıklayın.
  3. Cloud Vision API'ye erişimi engellemek için mevcut Firebase API anahtarlarınızı yapılandırın:
    1. Bulut konsolunun Kimlik Bilgileri sayfasını açın.
    2. Listedeki her bir API anahtarı için, düzenleme görünümünü açın ve Anahtar Kısıtlamaları bölümünde, Cloud Vision API dışında mevcut tüm API'leri listeye ekleyin.

Çağrılabilir işlevi dağıtın

Ardından, uygulamanız ile Cloud Vision API arasında köprü kurmak için kullanacağınız Bulut İşlevini dağıtın. functions-samples deposu, kullanabileceğiniz bir örnek içerir.

Varsayılan olarak, bu işlev aracılığıyla Cloud Vision API'ye erişim, yalnızca uygulamanızın kimliği doğrulanmış kullanıcılarının Cloud Vision API'ye erişmesine izin verecektir. İşlevi farklı gereksinimler için değiştirebilirsiniz.

İşlevi dağıtmak için:

  1. İşlev örnekleri deposunu kopyalayın veya indirin ve Node-1st-gen/vision-annotate-image dizinine değiştirin:
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
  2. Bağımlılıkları yükleyin:
    cd functions
npm install
cd ..
  3. Firebase CLI'niz yoksa kurun .
  4. vision-annotate-image dizininde bir Firebase projesi başlatın. İstendiğinde, listeden projenizi seçin. 
    firebase init
  5. İşlevi dağıtın: 
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Uygulamanıza Firebase Auth ekleyin

Yukarıda dağıtılan çağrılabilir işlev, uygulamanızın kimliği doğrulanmamış kullanıcılarından gelen tüm istekleri reddeder. Henüz yapmadıysanız, uygulamanıza Firebase Auth eklemeniz gerekir.

Uygulamanıza gerekli bağımlılıkları ekleyin

  • Firebase İşlevleri ve gson Android kitaplıklarının bağımlılıklarını **modülünüze (uygulama düzeyi)** Gradle dosyanıza ekleyin (genellikle ` / /build.gradle.kts` veya ` / /build.gradle`): 
        implementation("com.google.firebase:firebase-functions:20.3.1")
    implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

    • Artık görüntüleri etiketlemeye hazırsınız.

    1. Giriş görüntüsünü hazırlayın

    Cloud Vision'ı çağırmak için görüntünün base64 kodlu bir dize olarak biçimlendirilmesi gerekir. Kayıtlı bir dosya URI'sinden bir görüntüyü işlemek için:
    1. Görüntüyü bir Bitmap nesnesi olarak alın:

      Kotlin+KTX

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

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
    2. İsteğe bağlı olarak, bant genişliğinden tasarruf etmek için görüntüyü küçültün. Cloud Vision tarafından önerilen görüntü boyutlarına bakın.

      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. Bit eşlem nesnesini base64 kodlu bir dizeye dönüştürün:

      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);
      4. Bitmap nesnesi tarafından temsil edilen görüntü, ek döndürme gerektirmeden dik olmalıdır.

    2. Görüntüyü etiketlemek için çağrılabilir işlevi çağırın

    Bir görüntüdeki nesneleri etiketlemek için, bir JSON Cloud Vision isteğini ileten çağrılabilir işlevi çağırın.

    1. İlk olarak, bir Cloud Functions örneğini başlatın:

      Kotlin+KTX

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

      Java

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

    2. İşlevi çağırmak için bir yöntem tanımlayın:

      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. Type LABEL_DETECTION olarak ayarlanmış şekilde JSON isteği oluşturun:

      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. Son olarak, işlevi çağırın:

      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. Etiketli nesneler hakkında bilgi edinin

    Görüntü etiketleme işlemi başarılı olursa, görevin sonucunda BatchAnnotateImagesResponse JSON yanıtı döndürülür. labelAnnotations dizisindeki her nesne, görüntüde etiketlenmiş bir şeyi temsil eder. Her etiket için etiketin metin açıklamasını, Bilgi Grafiği varlık kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örneğin:

    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();
}