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. Henüz yapmadıysanız, Android projenize Firebase'i ekleyin .

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

   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 istenir.)

      Yalnızca Blaze düzeyindeki projeler Bulut tabanlı API'leri kullanabilir.

   3. Bulut tabanlı API'ler zaten etkinleştirilmemişse Bulut Tabanlı API'leri Etkinleştir 'i tıklayın.
3. Cloud Vision API'ye erişime izin vermemek için mevcut Firebase API anahtarlarınızı yapılandırın:
   1. Bulut konsolunun Kimlik Bilgileri sayfasını açın.
   2. Listedeki her API anahtarı için düzenleme görünümünü açın ve Anahtar Kısıtlamaları bölümünde, Cloud Vision API hariç tüm kullanılabilir API'leri listeye 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. İşlev-örnek deposunu klonlayın veya indirin ve vision-annotate-image dizinine geçin:

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

2. Bağımlılıkları yükleyin:

   cd functions
   npm install
   cd ..
   

3. Firebase CLI'niz yoksa onu kurun .
4. vision-annotate-image dizininde bir Firebase projesi başlatın. İstendiğinde, listeden projenizi seçin.

   firebase init

5. Şu işlevi dağıtın:

   firebase deploy --only functions:annotateImage

Uygulamanıza Firebase Auth'u ekleyin

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

Uygulamanıza gerekli bağımlılıkları ekleyin

implementation 'com.google.firebase:firebase-functions:20.2.1'
implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6'

Artık görüntüleri etiketlemeye hazırsınız.

1. Giriş görüntüsünü hazırlayın

1. Resmi bir Bitmap nesnesi olarak alın:

   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. Cloud Vision tarafından önerilen görüntü boyutlarına bakın.

   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)

Bitmap nesnesi tarafından temsil edilen görüntü, ek bir döndürme gerektirmeden dik olmalıdır.

2. Görüntüyü etiketlemek için çağrılabilir işlevi çağırın

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. JSON isteğini Tür olarak LABEL_DETECTION olarak ayarlayın:

   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

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();
}

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"]
}