Etichetta le immagini in modo sicuro con Cloud Vision utilizzando Firebase Auth e Functions su Android

Per chiamare un'API Google Cloud dalla tua app, devi creare una API REST che gestisce l'autorizzazione e protegge i valori dei secret come le chiavi API. Devi quindi scrivere codice nella tua app mobile per autenticarti e comunicare con questo servizio intermedio.

Un modo per creare questa API REST è utilizzare Firebase Authentication e Functions, che ti offre un gateway serverless gestito per le API Google Cloud che gestisce l'autenticazione e può essere chiamato dalla tua app mobile con SDK predefiniti.

Questa guida mostra come utilizzare questa tecnica per chiamare l'API Cloud Vision dalla tua app. Questo metodo consentirà a tutti gli utenti autenticati di accedere ai servizi fatturati Cloud Vision tramite il tuo progetto Cloud, quindi valuta se questo meccanismo di autenticazione è sufficiente per il tuo caso d'uso prima di procedere.

di Gemini Advanced.

Prima di iniziare

Configura il progetto

  1. Se non l'hai già fatto, aggiungi Firebase al tuo progetto Android.
  2. Se non hai già abilitato le API basate su cloud per il tuo progetto, procedi nel seguente modo: ora:

    1. Apri l'app Firebase ML API della console Firebase.
    2. Se non hai già eseguito l'upgrade del progetto al piano tariffario Blaze, fai clic su Per farlo, esegui l'upgrade. Ti verrà chiesto di eseguire l'upgrade solo se non è incluso nel piano Blaze.)

      Solo i progetti a livello di Blaze possono utilizzare le API basate su cloud.

    3. Se le API basate su cloud non sono già abilitate, fai clic su Abilita basate su cloud per le API.
  3. Configura le chiavi API Firebase esistenti per non consentire l'accesso all'API Cloud Vision:
    1. Apri la pagina Credenziali della console Cloud.
    2. Per ogni chiave API nell'elenco, apri la visualizzazione di modifica e nella finestra Restrizioni, aggiungi tutte le API disponibili tranne Cloud Vision API nell'elenco.

Esegui il deployment della funzione richiamabile

Dopodiché esegui il deployment della funzione Cloud che utilizzerai per collegare l'app all'API Cloud Vision. Il repository functions-samples contiene un esempio che puoi utilizzare.

Per impostazione predefinita, l'accesso all'API Cloud Vision tramite questa funzione consentirà solo gli utenti autenticati della tua app accedono all'API Cloud Vision. Puoi modificare la funzione in base a requisiti diversi.

Per eseguire il deployment della funzione:

  1. Clonare o scaricare il reposito di Functions-samples e passa alla directory Node-1st-gen/vision-annotate-image:
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
    cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
    
  2. Installa le dipendenze:
    cd functions
    npm install
    cd ..
  3. Se non hai l'interfaccia a riga di comando di Firebase, installala.
  4. Inizializza un progetto Firebase nella directory vision-annotate-image. Quando richiesto, seleziona il progetto dall'elenco.
    firebase init
  5. Esegui il deployment della funzione:
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Aggiungi Firebase Auth alla tua app

La funzione richiamabile di cui è stato eseguito il deployment sopra respingerà qualsiasi richiesta proveniente da indirizzi gli utenti della tua app. Se non lo hai già fatto, dovrai aggiungere Firebase Autenticazione nell'app.

Aggiungi le dipendenze necessarie alla tua app

  • Aggiungi le dipendenze per le librerie Android Cloud Functions for Firebase (client) e Gson al file Gradle del modulo (a livello di app) (di solito <project>/<app-module>/build.gradle.kts o <project>/<app-module>/build.gradle):
    implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.0.0")
    implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")
  • Ora puoi etichettare le immagini.

    1. Prepara l'immagine di input

    Per chiamare Cloud Vision, l'immagine deve essere formattata come stringa con codifica base64. Per elaborare un immagine da un URI di file salvato:
    1. Recupera l'immagine come oggetto Bitmap:

      Kotlin+KTX

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

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
    2. Facoltativamente, fai lo scale down dell'immagine per risparmiare larghezza di banda. Consulta Dimensioni delle immagini consigliate per 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);
    3. Converti l'oggetto bitmap in una stringa codificata in 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);
    4. L'immagine rappresentata dall'oggetto Bitmap deve in posizione verticale, senza la necessità di ulteriori rotazioni.

    2. Richiama la funzione richiamabile per etichettare l'immagine

    Per etichettare gli oggetti in un'immagine, richiama la funzione richiamabile passando un Richiesta JSON Cloud Vision.

    1. Inizializza un'istanza di Cloud Functions:

      Kotlin+KTX

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

      Java

      private FirebaseFunctions mFunctions;
      // ...
      mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();
      
    2. Definisci un metodo per richiamare la funzione:

      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. Crea la richiesta JSON impostando Type (Tipo) su 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);
      
    4. Infine, richiama la funzione:

      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. Ottieni informazioni sugli oggetti etichettati

    Se l'operazione di etichettatura delle immagini ha esito positivo, viene inviata una risposta JSON BatchAnnotateImagesResponse verrà restituito nel risultato dell'attività. Ogni oggetto in labelAnnotations rappresenta qualcosa che è stato etichettato nell'immagine. Per ogni etichetta, può recuperare la descrizione testuale, le sue ID entità Knowledge Graph (se disponibile) e il punteggio di confidenza della corrispondenza. Ad esempio:

    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();
    }