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

דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

זיהוי ציוני דרך באמצעות למידת מכונה ב-Firebase ל-Android

אפשר להשתמש ב-Firebase ML כדי לזהות ציוני דרך מפורסמים בתמונה.

לפני שמתחילים

אם עדיין לא עשיתם זאת, מוסיפים את Firebase לפרויקט Android.
בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל <project>/<app-module>/build.gradle.kts או <project>/<app-module>/build.gradle), מוסיפים את התלות בספריית Firebase ML Vision ל-Android. מומלץ להשתמש ב-Firebase Android BoM כדי לשלוט בגרסאות הספרייה.
```
dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.7.0"))

    // Add the dependency for the Firebase ML Vision library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision'
}
```
כשמשתמשים ב-Firebase Android BoM, האפליקציה תמיד תשתמש בגרסאות תואמות של ספריות Firebase ל-Android.
(חלופה) מוסיפים יחסי תלות לספריות של Firebase בלי להשתמש ב-BoM

אם בוחרים לא להשתמש ב-Firebase BoM, צריך לציין את כל הגרסאות של ספריות Firebase בשורת התלות שלהן.

שימו לב: אם אתם משתמשים במספר ספריות של Firebase באפליקציה, מומלץ מאוד להשתמש ב-BoM כדי לנהל את הגרסאות של הספריות, וכך לוודא שכל הגרסאות תואמות.
```
dependencies {
    // Add the dependency for the Firebase ML Vision library
    // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
    implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.1.0'
}
```
מחפשים מודול ספרייה ספציפי ל-Kotlin? החל מ-אוקטובר 2023 (Firebase BoM 32.5.0), מפתחי Kotlin ומפתחי Java יוכלו להסתמך על מודול הספרייה הראשי (פרטים נוספים זמינים בשאלות הנפוצות לגבי היוזמה הזו).
אם עדיין לא הפעלתם ממשקי API מבוססי-ענן בפרויקט, עליכם לעשות זאת עכשיו:
1. פותחים את דף ממשקי ה-API של Firebase ML במסוף Firebase.
2. אם עדיין לא שדרגתם את הפרויקט לתוכנית התמחור Blaze, לוחצים על שדרוג כדי לעשות זאת. (הבקשה לשדרוג תוצג רק אם הפרויקט לא נמצא בתוכנית Blaze).
  
  רק בפרויקטים ברמת Blaze אפשר להשתמש בממשקי API מבוססי-Cloud.
3. אם ממשקי ה-API מבוססי-הענן עדיין לא מופעלים, לוחצים על Enable Cloud-based APIs.
לפני פריסת אפליקציה שמשתמשת ב-Cloud API בסביבת הייצור, צריך לבצע כמה פעולות נוספות כדי למנוע גישה לא מורשית ל-API ולצמצם את ההשפעה שלה.

הגדרת הכלי לזיהוי ציוני דרך

כברירת מחדל, הגלאי של Cloud משתמש בגרסה STABLE של המודל ומחזיר עד 10 תוצאות. אם רוצים לשנות אחת מההגדרות האלה, צריך לציין אותן באמצעות אובייקט FirebaseVisionCloudDetectorOptions.

לדוגמה, כדי לשנות את שתי הגדרות ברירת המחדל, יוצרים אובייקט FirebaseVisionCloudDetectorOptions כמו בדוגמה הבאה:

Kotlin

val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
    .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
    .setMaxResults(15)
    .build()MainActivity.kt

Java

FirebaseVisionCloudDetectorOptions options =
        new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
                .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
                .setMaxResults(15)
                .build();MainActivity.java

כדי להשתמש בהגדרות ברירת המחדל, אפשר להשתמש ב-FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT בשלב הבא.

הפעלת הכלי לזיהוי ציוני דרך

כדי לזהות ציוני דרך בתמונה, יוצרים אובייקט FirebaseVisionImage מ-Bitmap, מ-media.Image, מ-ByteBuffer, ממערך בייטים או מקובץ במכשיר. לאחר מכן מעבירים את האובייקט FirebaseVisionImage לשיטה detectInImage של FirebaseVisionCloudLandmarkDetector.

יוצרים אובייקט FirebaseVisionImage מהתמונה.

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט media.Image, למשל כשיוצרים תמונה ממצלמת המכשיר, מעבירים את האובייקט media.Image ואת סיבוב התמונה אל FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

אם אתם משתמשים בספרייה CameraX, הערך של הזווית מסתובבת מחושב בשבילכם על ידי הכיתות OnImageCapturedListener ו-ImageAnalysis.Analyzer, כך שצריך רק להמיר את הזווית לאחת מהקבועות ROTATION_ של Firebase ML לפני שמפעילים את FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

Kotlin

private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {
    private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) {
        0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.")
    }

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) {
        val mediaImage = imageProxy?.image
        val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees)
        if (mediaImage != null) {
            val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation)
            // Pass image to an ML Vision API
            // ...
        }
    }
}

Java

private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) {
        switch (degrees) {
            case 0:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            case 90:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            case 180:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            case 270:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            default:
                throw new IllegalArgumentException(
                        "Rotation must be 0, 90, 180, or 270.");
        }
    }

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) {
        if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) {
            return;
        }
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees);
        FirebaseVisionImage image =
                FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
        // Pass image to an ML Vision API
        // ...
    }
}

אם אתם לא משתמשים בספריית מצלמה שמספקת את כיוון התמונה, תוכלו לחשב אותו לפי כיוון המכשיר וכיוון החיישן של המצלמה במכשיר:

Kotlin

private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180)
}
/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
@Throws(CameraAccessException::class)
private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, context: Context): Int {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
    var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)

    // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
    // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
    // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
    val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
        .getCameraCharacteristics(cameraId)
        .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!
    rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360

    // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
    val result: Int
    when (rotationCompensation) {
        0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> {
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
            Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation")
        }
    }
    return result
}VisionImage.kt

Java

private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180);
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, Context context)
        throws CameraAccessException {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
    int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);

    // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
    // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
    // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);
    rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360;

    // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
    int result;
    switch (rotationCompensation) {
        case 0:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            break;
        case 90:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            break;
        case 180:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            break;
        case 270:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            break;
        default:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation);
    }
    return result;
}VisionImage.java

לאחר מכן מעבירים את האובייקט media.Image ואת ערך הסיבוב אל FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)VisionImage.kt

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);VisionImage.java

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מכתובת URI של קובץ, מעבירים את הקשר של האפליקציה ואת כתובת ה-URI של הקובץ אל FirebaseVisionImage.fromFilePath(). האפשרות הזו שימושית כשמשתמשים בכוונה ACTION_GET_CONTENT כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.
Kotlin
```
val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}VisionImage.java
```

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מ-ByteBuffer או ממערך בייטים, קודם מחשבים את סיבוב התמונה כפי שמתואר למעלה עבור קלט media.Image.

לאחר מכן יוצרים אובייקט FirebaseVisionImageMetadata שמכיל את הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע והסיבוב של התמונה:

Kotlin

val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
    .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
    .setHeight(360) // image recognition
    .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
    .setRotation(rotation)
    .build()VisionImage.kt

Java

FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480)   // 480x360 is typically sufficient for
        .setHeight(360)  // image recognition
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build();VisionImage.java

משתמשים במאגר או במערך ובאובייקט המטא-נתונים כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage:

Kotlin

val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)VisionImage.kt

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);VisionImage.java

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט Bitmap:
Kotlin
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
התמונה שמיוצגת על ידי האובייקט Bitmap חייבת להיות מוצבת בצורה זקופה, ללא צורך בסיבוב נוסף.

אחזור מופע של FirebaseVisionCloudLandmarkDetector:

Kotlin

val detector = FirebaseVision.getInstance()
    .visionCloudLandmarkDetector
// Or, to change the default settings:
// val detector = FirebaseVision.getInstance()
//         .getVisionCloudLandmarkDetector(options)LandmarkRecognitionActivity.kt

Java

FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getVisionCloudLandmarkDetector();
// Or, to change the default settings:
// FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
//         .getVisionCloudLandmarkDetector(options);LandmarkRecognitionActivity.java

לבסוף, מעבירים את התמונה לשיטה detectInImage:

Kotlin

val result = detector.detectInImage(image)
    .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks ->
        // Task completed successfully
        // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        // Task failed with an exception
        // ...
    }LandmarkRecognitionActivity.kt

Java

Task<List<FirebaseVisionCloudLandmark>> result = detector.detectInImage(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionCloudLandmark>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<FirebaseVisionCloudLandmark> firebaseVisionCloudLandmarks) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });LandmarkRecognitionActivity.java

לקבל מידע על הסמנים המוכרים

אם פעולת זיהוי ציוני הדרך תצליח, רשימה של אובייקטים מסוג FirebaseVisionCloudLandmark תועבר למאזין להצלחה. כל אובייקט FirebaseVisionCloudLandmark מייצג ציון דרך שזוהה בתמונה. לכל ציון דרך אפשר לקבל את קואורדינטות המסגרת שלו בתמונה הקלט, את השם של ציון הדרך, את קווי הרוחב והאורך שלו, את מזהה הישות ב-Knowledge Graph (אם הוא זמין) ואת דירוג האמון של ההתאמה. לדוגמה:

Kotlin

for (landmark in firebaseVisionCloudLandmarks) {
    val bounds = landmark.boundingBox
    val landmarkName = landmark.landmark
    val entityId = landmark.entityId
    val confidence = landmark.confidence

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (loc in landmark.locations) {
        val latitude = loc.latitude
        val longitude = loc.longitude
    }
}LandmarkRecognitionActivity.kt

Java

for (FirebaseVisionCloudLandmark landmark: firebaseVisionCloudLandmarks) {

    Rect bounds = landmark.getBoundingBox();
    String landmarkName = landmark.getLandmark();
    String entityId = landmark.getEntityId();
    float confidence = landmark.getConfidence();

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (FirebaseVisionLatLng loc: landmark.getLocations()) {
        double latitude = loc.getLatitude();
        double longitude = loc.getLongitude();
    }
}LandmarkRecognitionActivity.java

השלבים הבאים

לפני שתפרסו לאינטראקציה עם משתמשים באפליקציה שמשתמשת ב-Cloud API, כדאי לבצע כמה פעולות נוספות כדי למנוע גישה לא מורשית ל-API ולצמצם את ההשפעה שלה.