Watch demos on how to build & run AI-powered apps with Firebase at Demo Day '24. Watch now.

Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Безопасно маркируйте изображения с помощью Cloud Vision, используя аутентификацию Firebase и функции на Android

Чтобы вызвать API Google Cloud из вашего приложения, вам необходимо создать промежуточный REST API, который обрабатывает авторизацию и защищает секретные значения, такие как ключи API. Затем вам нужно написать код в своем мобильном приложении для аутентификации и связи с этой промежуточной службой.

Один из способов создания этого REST API — использование Firebase Authentication and Functions, который предоставляет вам управляемый бессерверный шлюз к Google Cloud API, который обрабатывает аутентификацию и может быть вызван из вашего мобильного приложения с помощью предварительно созданных SDK.

В этом руководстве показано, как использовать этот метод для вызова API Cloud Vision из вашего приложения. Этот метод позволит всем прошедшим проверку подлинности пользователям получить доступ к платным услугам Cloud Vision через ваш облачный проект, поэтому, прежде чем продолжить, подумайте, достаточен ли этот механизм аутентификации для вашего варианта использования.

Прежде чем начать

Настройте свой проект

Если вы еще этого не сделали, добавьте Firebase в свой проект Android .
Если вы еще не включили облачные API для своего проекта, сделайте это сейчас:
1. Откройте страницу API Firebase ML в консоли Firebase .
2. Если вы еще не обновили свой проект до тарифного плана Blaze, нажмите «Обновить» , чтобы сделать это. (Вам будет предложено выполнить обновление, только если ваш проект не входит в план Blaze.)
  Только проекты уровня Blaze могут использовать облачные API.
3. Если облачные API еще не включены, нажмите «Включить облачные API» .
Настройте существующие ключи API Firebase, чтобы запретить доступ к Cloud Vision API:
1. Откройте страницу «Учетные данные» облачной консоли.
2. Для каждого ключа API в списке откройте представление редактирования и в разделе «Ограничения ключей» добавьте в список все доступные API , кроме Cloud Vision API.

Развертывание вызываемой функции

Затем разверните облачную функцию, которую вы будете использовать для соединения вашего приложения и Cloud Vision API. Репозиторий functions-samples содержит пример, который вы можете использовать.

По умолчанию доступ к Cloud Vision API через эту функцию позволит только прошедшим проверку подлинности пользователям вашего приложения получить доступ к Cloud Vision API. Вы можете изменить функцию для различных требований.

Чтобы развернуть функцию:

Клонируйте или загрузите репозиторий функций-образцов и перейдите в каталог Node-1st-gen/vision-annotate-image :
```
git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
```
Установите зависимости:
```
cd functions
npm install
cd ..
```
Если у вас нет Firebase CLI, установите его .
Инициализируйте проект Firebase в каталоге vision-annotate-image . При появлении запроса выберите свой проект в списке.
```
firebase init
```

Разверните функцию:

firebase deploy --only functions:annotateImage

Добавьте Firebase Auth в свое приложение

Вызываемая функция, развернутая выше, отклонит любой запрос от неаутентифицированных пользователей вашего приложения. Если вы еще этого не сделали, вам нужно будет добавить Firebase Auth в свое приложение.

Добавьте необходимые зависимости в ваше приложение

Добавьте зависимости для облачных функций для библиотек Firebase (клиент) и gson Android в файл Gradle вашего модуля (на уровне приложения) (обычно <project>/<app-module>/build.gradle.kts или <project>/<app-module>/build.gradle ):

implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.0.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

Теперь вы готовы маркировать изображения.

1. Подготовьте входное изображение

Чтобы вызвать Cloud Vision, изображение должно быть отформатировано как строка в кодировке Base64. Чтобы обработать изображение из URI сохраненного файла:

Получите изображение как объект Bitmap :

Kotlin+KTX

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

Java

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

При необходимости уменьшите изображение, чтобы сэкономить на пропускной способности. См. рекомендуемые размеры изображений 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);

Преобразуйте растровый объект в строку в кодировке 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);

Bitmap

2. Вызовите вызываемую функцию, чтобы пометить изображение.

Чтобы пометить объекты на изображении, вызовите вызываемую функцию, передав запрос JSON Cloud Vision .

Сначала инициализируйте экземпляр Cloud Functions:

Kotlin+KTX

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

Java

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

Определите метод вызова функции:

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()));
                }
            });
}

Создайте запрос JSON с типом 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);

Наконец, вызовите функцию:

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. Получить информацию о помеченных объектах

Если операция маркировки изображения прошла успешно, в результате задачи будет возвращен ответ BatchAnnotateImagesResponse в формате JSON. Каждый объект в массиве labelAnnotations представляет собой что-то, помеченное на изображении. Для каждой метки вы можете получить ее текстовое описание, идентификатор ее сущности в сети знаний (если доступен) и оценку достоверности совпадения. Например:

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();
}