Android-এ Firebase Auth ও Functions ব্যবহার করে Cloud Vision-এর মাধ্যমে নিরাপদে ছবি লেবেল করা

আপনার অ্যাপ থেকে Google Cloud API কল করতে, আপনাকে একটি ইন্টারমিডিয়েট REST API তৈরি করতে হবে যা অনুমোদন ম্যানেজ করে এবং API কী-এর মতো গোপন ভ্যালু সুরক্ষিত রাখে। তারপর, এই মধ্যবর্তী পরিষেবার সাথে যোগাযোগ ও যাচাই করার জন্য আপনার মোবাইল অ্যাপে কোড লিখতে হবে।

এই REST API তৈরি করার একটি উপায় হল Firebase Authentication এবং Functions ব্যবহার করা, যা আপনাকে Google Cloud API-এর জন্য একটি ম্যানেজ করা, সার্ভারলেস গেটওয়ে প্রদান করে। এটি যাচাইকরণ ম্যানেজ করে এবং আপনার মোবাইল অ্যাপ থেকে প্রি-বিল্ট SDK-এর মাধ্যমে কল করা যেতে পারে।

এই নির্দেশিকা দেখায় যে কীভাবে আপনার অ্যাপ থেকে Cloud Vision API কল করার জন্য এই টেকনিক ব্যবহার করতে হয়। এই পদ্ধতিটি সমস্ত যাচাইকৃত ব্যবহারকারীকে আপনার Cloud প্রোজেক্টের মাধ্যমে Cloud Vision বিল করা পরিষেবা অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেবে, তাই এগিয়ে যাওয়ার আগে এই যাচাইকরণ পদ্ধতিটি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে যথেষ্ট কিনা তা বিবেচনা করুন।

শুরু করার আগে

আপনার প্রোজেক্ট কনফিগার করুন

1. আপনি আগে থেকে না করে থাকলে, আপনার Android প্রোজেক্টে Firebase যোগ করুন।

2. আপনার প্রোজেক্টের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API চালু না করে থাকলে, এখনই তা করুন:

   1. Firebase কনসোলে Firebase ML APIs পৃষ্ঠা খুলুন।

   2. আপনি যদি আগে থেকে আপনার প্রোজেক্টকে যখন ব্যবহার করবেন তখন পেমেন্ট করুন Blaze প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তাহলে তা করতে আপগ্রেড করুন বিকল্পে ক্লিক করুন। (আপনার প্রোজেক্ট Blaze প্রাইসিং প্ল্যানে না থাকলে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য প্রম্পট করা হবে।)

      শুধুমাত্র Blaze প্রাইসিং প্ল্যানের প্রোজেক্টই ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।

   3. ক্লাউড-ভিত্তিক API আগে থেকে চালু করা না থাকলে, ক্লাউড-ভিত্তিক API চালু করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।
3. Cloud Vision API-তে অ্যাক্সেস বন্ধ করতে আপনার আগে থেকে থাকা Firebase API কী কনফিগার করুন:
   1. Cloud কনসোলের ক্রেডেনশিয়াল পৃষ্ঠা খুলুন।
   2. তালিকায় থাকা প্রতিটি API কী-এর জন্য, এডিটিং ভিউ খুলুন এবং 'কী সীমাবদ্ধতা' বিভাগে, Cloud Vision API বাদ দিয়ে উপলভ্য সব API তালিকায় যোগ করুন।

কল করা যায় এমন ফাংশন ডিপ্লয় করুন

এরপর, আপনার অ্যাপ ও Cloud Vision API-এর মধ্যে সংযোগ স্থাপন করতে আপনি যে ক্লাউড ফাংশন ব্যবহার করবেন সেটি ডিপ্লয় করুন। functions-samples রিপোজিটরিতে একটি উদাহরণ রয়েছে যা আপনি ব্যবহার করতে পারবেন।

ডিফল্ট হিসেবে, এই ফাংশনের মাধ্যমে Cloud Vision API অ্যাক্সেস করলে, আপনার অ্যাপের শুধুমাত্র যাচাই করা ব্যবহারকারীরাই Cloud Vision API অ্যাক্সেস করতে পারবেন। আপনি বিভিন্ন প্রয়োজনীয়তার জন্য ফাংশনটি পরিবর্তন করতে পারেন।

ফাংশন ডিপ্লয় করতে:

1. functions-samples repo ক্লোন বা ডাউনলোড করুন এবং Node-1st-gen/vision-annotate-image ডিরেক্টরিতে পরিবর্তন করুন:

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

2. ডিপেন্ডেন্সি ইনস্টল করুন:

   cd functions
   npm install
   cd ..

3. আপনার কাছে Firebase CLI না থাকলে, এটি ইনস্টল করুন।
4. vision-annotate-image ডিরেক্টরিতে Firebase প্রোজেক্ট শুরু করুন। প্রম্পট করা হলে, তালিকা থেকে আপনার প্রোজেক্ট বেছে নিন।

   firebase init

5. ফাংশন ডিপ্লয় করুন:

   firebase deploy --only functions:annotateImage

আপনার অ্যাপে Firebase Auth যোগ করা

উপরে ডিপ্লয় করা কল করা যায় এমন ফাংশন আপনার অ্যাপের যাচাই না করা ব্যবহারকারীদের থেকে আসা যেকোনও অনুরোধ বাতিল করে দেবে। আপনি যদি এখনও এটি না করে থাকেন, তাহলে আপনাকে আপনার অ্যাপে Firebase Auth যোগ করতে হবে।

আপনার অ্যাপে প্রয়োজনীয় ডিপেন্ডেন্সি যোগ করুন

implementation("com.google.firebase:firebase-functions:23.0.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

এখন আপনি ছবিতে লেবেল লাগানোর জন্য রেডি।

১. ইনপুট ছবি প্রস্তুত করুন

1. Bitmap অবজেক্ট হিসেবে ছবি পান:

   Kotlin

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

   Java

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

2. বিকল্প হিসেবে, ব্যান্ডউইথ বাঁচাতে ছবির সাইজ ছোট করুন। Cloud Vision-এর সাজেস্ট করা ছবির সাইজ দেখুন।

   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. বিটম্যাপ অবজেক্টকে base64 এনকোড করা স্ট্রিংয়ে কনভার্ট করুন:

   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);

Bitmap অবজেক্টের মাধ্যমে দেখানো ছবিটি অবশ্যই সোজা হতে হবে, অতিরিক্ত কোনও রোটেশনের প্রয়োজন নেই।

২. ছবিতে লেবেল যোগ করতে কল করা যায় এমন ফাংশন চালু করুন

1. প্রথমে, Cloud Functions-এর একটি ইনস্ট্যান্স ইনিশিয়ালাইজ করুন:

   Kotlin

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

   Java

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

2. ফাংশনটি চালু করার জন্য একটি পদ্ধতি সংজ্ঞায়িত করুন:

   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. LABEL_DETECTION-এ সেট করা Type সহ JSON অনুরোধ তৈরি করুন:

   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. শেষে, ফাংশনটি ইনভোক করুন:

   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
                       // ...
                   }
               }
           });
   

৩. লেবেল করা অবজেক্ট সম্পর্কে তথ্য পান

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();
}