Rozpoznawaj punkty orientacyjne za pomocą Firebase ML na Androidzie

Możesz użyć Firebase ML, aby rozpoznać dobrze znane punkty orientacyjne na obrazie.

Zanim zaczniesz

  1. Jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś, dodaj Firebase do swojego projektu na Androida .
  2. W pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle <project>/<app-module>/build.gradle.kts lub <project>/<app-module>/build.gradle ) dodaj zależność dla Firebase ML Biblioteka Vision dla Androida. Zalecamy używanie Firebase Android BoM do kontrolowania wersji bibliotek.
    dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:32.6.0"))

    // 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'
}

    Korzystając z Firebase Android BoM , Twoja aplikacja będzie zawsze korzystać z kompatybilnych wersji bibliotek Firebase Android.

    (Alternatywa) Dodaj zależności biblioteki Firebase bez użycia BoM

    Jeśli zdecydujesz się nie używać BoM Firebase, musisz określić każdą wersję biblioteki Firebase w jej wierszu zależności.

    Pamiętaj, że jeśli używasz w swojej aplikacji wielu bibliotek Firebase, zdecydowanie zalecamy używanie BoM do zarządzania wersjami bibliotek, co gwarantuje, że wszystkie wersje będą kompatybilne.

    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'
}
    Szukasz modułu bibliotecznego specyficznego dla Kotlina? Począwszy od października 2023 r. (Firebase BoM 32.5.0) zarówno programiści Kotlin, jak i Java mogą polegać na głównym module biblioteki (więcej informacji można znaleźć w często zadawanych pytaniach dotyczących tej inicjatywy ).

  3. Jeśli nie włączyłeś jeszcze interfejsów API opartych na chmurze w swoim projekcie, zrób to teraz:

    1. Otwórz stronę interfejsów API Firebase ML w konsoli Firebase.

    2. Jeśli nie uaktualniłeś jeszcze swojego projektu do planu cenowego Blaze, kliknij Uaktualnij , aby to zrobić. (Zostaniesz poproszony o uaktualnienie tylko wtedy, gdy Twój projekt nie jest objęty planem Blaze.)

      Tylko projekty na poziomie Blaze mogą korzystać z interfejsów API opartych na chmurze.

    3. Jeśli interfejsy API oparte na chmurze nie są jeszcze włączone, kliknij opcję Włącz interfejsy API oparte na chmurze .

Skonfiguruj detektor punktów orientacyjnych

Domyślnie Cloud Detector korzysta z wersji STABLE modelu i zwraca do 10 wyników. Jeśli chcesz zmienić którekolwiek z tych ustawień, określ je za pomocą obiektu FirebaseVisionCloudDetectorOptions .

Na przykład, aby zmienić oba ustawienia domyślne, zbuduj obiekt FirebaseVisionCloudDetectorOptions jak w poniższym przykładzie:

Kotlin+KTX

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

Aby użyć ustawień domyślnych, w następnym kroku możesz użyć FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT .

Uruchom wykrywacz punktów orientacyjnych

Aby rozpoznać punkty orientacyjne na obrazie, utwórz obiekt FirebaseVisionImage z Bitmap , media.Image , ByteBuffer , tablicy bajtów lub pliku na urządzeniu. Następnie przekaż obiekt FirebaseVisionImage do metody detectInImage FirebaseVisionCloudLandmarkDetector .

  1. Utwórz obiekt FirebaseVisionImage ze swojego obrazu.

    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage z obiektu media.Image , na przykład podczas przechwytywania obrazu z kamery urządzenia, przekaż obiekt media.Image i obrót obrazu do FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      Jeśli korzystasz z biblioteki CameraX , klasy OnImageCapturedListener i ImageAnalysis.Analyzer obliczają wartość rotacji za Ciebie, więc wystarczy przekonwertować rotację na jedną ze stałych ROTATION_ Firebase ML przed wywołaniem FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX

      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
        // ...
    }
}

      Jeśli nie korzystasz z biblioteki kamer, która umożliwia obrót obrazu, możesz go obliczyć na podstawie obrotu urządzenia i orientacji czujnika kamery w urządzeniu:

      Kotlin+KTX

      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

      Następnie przekaż obiekt media.Image i wartość rotacji do FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      Kotlin+KTX

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

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
      VisionImage.java
    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku do FirebaseVisionImage.fromFilePath() . Jest to przydatne, gdy używasz intencji ACTION_GET_CONTENT do monitowania użytkownika o wybranie obrazu z aplikacji galerii.

      Kotlin+KTX

      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
    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage z ByteBuffer lub tablicy bajtów, najpierw oblicz obrót obrazu w sposób opisany powyżej dla wejścia media.Image .

      Następnie utwórz obiekt FirebaseVisionImageMetadata zawierający wysokość, szerokość, format kodowania kolorów i obrót obrazu:

      Kotlin+KTX

      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

      Użyj bufora lub tablicy oraz obiektu metadanych, aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage :

      Kotlin+KTX

      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
    • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage z obiektu Bitmap :

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java
      Obraz reprezentowany przez obiekt Bitmap musi być ustawiony pionowo i nie jest wymagany żaden dodatkowy obrót.

  2. Uzyskaj instancję FirebaseVisionCloudLandmarkDetector :

    Kotlin+KTX

    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

  3. Na koniec przekaż obraz do metody detectInImage :

    Kotlin+KTX

    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

Uzyskaj informacje o rozpoznanych punktach orientacyjnych

Jeśli operacja rozpoznawania punktu orientacyjnego zakończy się pomyślnie, lista obiektów FirebaseVisionCloudLandmark zostanie przekazana do odbiornika powodzenia. Każdy obiekt FirebaseVisionCloudLandmark reprezentuje punkt orientacyjny rozpoznany na obrazie. Dla każdego punktu orientacyjnego możesz uzyskać jego współrzędne graniczne na obrazie wejściowym, nazwę punktu orientacyjnego, jego szerokość i długość geograficzną, jego identyfikator elementu w Grafie wiedzy (jeśli jest dostępny) oraz poziom pewności dopasowania. Na przykład:

Kotlin+KTX

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

Następne kroki