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

Uygulamanızdan bir Google Cloud API'sini çağırmak için yetkilendirmeyi işleyen ve API anahtarları gibi gizli değerleri koruyan bir ara REST API oluşturmanız gerekir. Ardından, bu ara hizmetin kimliğini doğrulamak ve bu hizmetle iletişim kurmak için mobil uygulamanıza kod yazmanız gerekir.

Bu REST API'sini oluşturmanın bir yolu, Google Cloud API'lerine yönelik, kimlik doğrulamayı işleyen ve önceden oluşturulmuş SDK'larla mobil uygulamanızdan çağrılabilen, 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 Bulut projeniz aracılığıyla Cloud Vision faturalı hizmetlere erişmesine olanak tanır; bu nedenle, devam etmeden önce bu kimlik doğrulama mekanizmasının kullanım durumunuz için yeterli olup olmadığını düşünün.

Sen başlamadan önce

Projenizi yapılandırın

  1. Eğer henüz yapmadıysanız, Android projeye Firebase ekleyin .
  2. Projeniz için Bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz, şimdi yapın:

    1. Firebase ML API'leri sayfasını Firebase konsolunun.
    2. Zaten Blaze fiyatlandırma planına projenizi yükseltmediyseniz, bunu Yükselt tıklayın. (Yalnızca projeniz Blaze planında değilse yükseltme yapmanız istenir.)

      Yalnızca Blaze düzeyindeki projeler Bulut tabanlı API'leri kullanabilir.

    3. Bulut tabanlı API'ler zaten etkin değilse, tık Bulut tabanlı API'leri etkinleştirin.
  3. Cloud Vision API'ye erişime izin vermemek için mevcut Firebase API anahtarlarınızı yapılandırın:
    1. Kimlik Bulut konsolunun sayfasını.
    2. Listedeki her API anahtarı için, düzenleme görünümünü açmak ve Anahtar Kısıtlamalar bölümünde listeye Bulut Vision API haricinde mevcut API'leri tümünü ekleyin.

Çağrılabilir işlevi dağıtın

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

Varsayılan olarak, bu işlev aracılığıyla Cloud Vision API'ye erişmek, yalnızca uygulamanızın kimliği doğrulanmış kullanıcılarının Cloud Vision API'ye erişmesine izin verir. Fonksiyonu farklı gereksinimler için değiştirebilirsiniz.

İşlevi dağıtmak için:

  1. Klon veya indirme fonksiyonları-numuneler repo ve değişim vision-annotate-image dizinine:
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
    cd vision-annotate-image
    
  2. Bağımlılıkları yükleyin:
    cd functions
    npm install
    cd ..
    
  3. Eğer Firebase CLI yoksa, yükleyin .
  4. Bir Firebase projeyi başlat vision-annotate-image dizininde. İstendiğinde, listeden projenizi seçin.
    firebase init
  5. İşlevini dağıtın:
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Uygulamanıza Firebase Auth'u ekleyin

Yukarıda dağıtılan çağrılabilir işlev, uygulamanızın kimliği doğrulanmamış kullanıcılarından gelen tüm istekleri reddedecektir. Şimdiye kadar yapmadıysanız, sen gerekir uygulamanıza Firebase Auth ekleyin.

Uygulamanıza gerekli bağımlılıkları ekleyin

  • : En modül (uygulama düzeyinde) Gradle dosyası (genellikle uygulama / build.gradle) için Firebase Fonksiyonlar ve GSON Android kütüphaneler için bağımlılıkları ekleyin
    implementation 'com.google.firebase:firebase-functions:20.0.0'
    implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6'
    
  • Artık görüntüleri etiketlemeye hazırsınız.

    1. Giriş görüntüsünü hazırlayın

    Cloud Vision'ı çağırmak için görüntünün base64 ile kodlanmış bir dize olarak biçimlendirilmesi gerekir. Kaydedilmiş bir dosya URI'sinden bir görüntüyü işlemek için:
    1. Bir şekilde görüntüyü alın Bitmap nesnesi:

      Java

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

      Kotlin+KTX

      var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)
    2. İsteğe bağlı olarak, bant genişliğinden tasarruf etmek için görüntüyü küçültün. Bkz Bulut Vizyon tavsiye resim boyutlarını.

      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

      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

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

      Kotlin+KTX

      // Scale down bitmap size
      bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640)
    3. Bitmap nesnesini bir base64 kodlu dizeye dönüştürün:

      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);

      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)
    4. İle temsil edilen görüntü Bitmap nesnesi gerekli ek dönüşü ile, dik konumda olmalıdır.

    2. Görüntüyü etiketlemek için çağrılabilir işlevi çağırın

    Geçen çağrılabilir işlevi çağırmak, Görüntüdeki nesneleri etiketlemek için JSON Bulut Vision isteği .

    1. İlk olarak, bir Cloud Functions örneğini başlatın:

      Java

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

      Kotlin+KTX

      private lateinit var functions: FirebaseFunctions
      // ...
      functions = Firebase.functions
      
    2. İşlevi çağırmak için bir yöntem tanımlayın:

      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()));
                      }
                  });
      }
      

      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))
                  }
      }
      
    3. İle JSON istek oluştur Tipi için sette LABEL_DETECTION :

      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);
      

      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)
      
    4. Son olarak, işlevi çağırın:

      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
                          // ...
                      }
                  }
              });
      

      Kotlin+KTX

      annotateImage(request.toString())
              .addOnCompleteListener { task ->
                  if (!task.isSuccessful) {
                      // Task failed with an exception
                      // ...
                  } else {
                      // Task completed successfully
                      // ...
                  }
              }
      

    3. Etiketlenmiş nesneler hakkında bilgi alın

    Görüntü etiketleme işlemi başarılı olursa, bir JSON yanıtı BatchAnnotateImagesResponse görevin sonucu döndürülür. Her nesne labelAnnotations dizide görüntüde etiketli bir şeyi temsil eder. Her etiket için, etiketin metin açıklaması, onun alabilirsiniz Bilgi Grafiği varlık kimliğini (varsa) ve maçın güven puanı. Örneğin:

    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();
    }
    

    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"]
    }