คุณสามารถใช้ Firebase ML เพื่อจดจำจุดสังเกตที่เป็นที่รู้จักในรูปภาพได้
ก่อนที่คุณจะเริ่ม
- หากคุณยังไม่ได้ เพิ่ม Firebase ในโครงการ Android ของคุณ
- ใน ไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติคือ
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
หรือ<project>/<app-module>/build.gradle
) ให้เพิ่มการพึ่งพาสำหรับ Firebase ML ห้องสมุดวิสัยทัศน์สำหรับ Android เราขอแนะนำให้ใช้ Firebase Android BoM เพื่อควบคุมเวอร์ชันไลบรารีdependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:32.8.0")) // 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' }
เมื่อใช้ Firebase Android BoM แอปของคุณจะใช้ไลบรารี Firebase Android เวอร์ชันที่เข้ากันได้เสมอ
กำลังมองหาโมดูลไลบรารีเฉพาะของ Kotlin อยู่ใช่ไหม? เริ่มตั้งแต่ เดือนตุลาคม 2023 (Firebase BoM 32.5.0) ทั้งนักพัฒนา Kotlin และ Java สามารถพึ่งพาโมดูลไลบรารีหลักได้ (สำหรับรายละเอียด โปรดดู คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับโครงการริเริ่มนี้ )(ทางเลือก) เพิ่มการพึ่งพาไลบรารี Firebase โดยไม่ ใช้ BoM
หากคุณเลือกที่จะไม่ใช้ Firebase BoM คุณต้องระบุเวอร์ชันไลบรารี Firebase แต่ละเวอร์ชันในบรรทัดการขึ้นต่อกัน
โปรดทราบว่าหากคุณใช้ไลบรารี Firebase หลาย ไลบรารีในแอปของคุณ เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้ใช้ BoM ในการจัดการเวอร์ชันไลบรารี ซึ่งจะทำให้แน่ใจได้ว่าทุกเวอร์ชันจะเข้ากันได้
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' }
หากคุณยังไม่ได้เปิดใช้งาน API บนระบบคลาวด์สำหรับโปรเจ็กต์ของคุณ ให้ดำเนินการทันที:
- เปิด หน้า Firebase ML API ของคอนโซล Firebase
หากคุณยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแผนราคา Blaze ให้คลิก อัปเกรด เพื่อดำเนินการดังกล่าว (คุณจะได้รับแจ้งให้อัปเกรดเฉพาะในกรณีที่โปรเจ็กต์ของคุณไม่ได้อยู่ในแผน Blaze)
เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API บนระบบคลาวด์ได้
- หากยังไม่ได้เปิดใช้งาน API ในระบบคลาวด์ ให้คลิก เปิดใช้งาน API ในระบบคลาวด์
กำหนดค่าเครื่องตรวจจับจุดสังเกต
ตามค่าเริ่มต้น ตัวตรวจจับคลาวด์จะใช้โมเดลเวอร์ชัน STABLE
และส่งคืนผลลัพธ์สูงสุด 10 รายการ หากคุณต้องการเปลี่ยนการตั้งค่าอย่างใดอย่างหนึ่งเหล่านี้ ให้ระบุด้วยออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudDetectorOptions
ตัวอย่างเช่น หากต้องการเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้นทั้งสอง ให้สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudDetectorOptions
ดังตัวอย่างต่อไปนี้:
Kotlin+KTX
val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder() .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL) .setMaxResults(15) .build()
Java
FirebaseVisionCloudDetectorOptions options = new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder() .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL) .setMaxResults(15) .build();
หากต้องการใช้การตั้งค่าเริ่มต้น คุณสามารถใช้ FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT
ในขั้นตอนถัดไป
เรียกใช้เครื่องตรวจจับจุดสังเกต
หากต้องการจดจำจุดสังเกตในรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์FirebaseVisionImage
จาก Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, อาร์เรย์ไบต์ หรือไฟล์บนอุปกรณ์ จากนั้นส่งผ่านออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage
ไปยัง detectInImage
ของ FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
สร้างวัตถุ
FirebaseVisionImage
จากรูปภาพของคุณหากต้องการสร้างออบเจ็กต์
FirebaseVisionImage
จากออบเจ็media.Image
เช่น เมื่อถ่ายภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งอmedia.Image
และการหมุนของรูปภาพไปที่FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
หากคุณใช้ไลบรารี CameraX คลาส
OnImageCapturedListener
และImageAnalysis.Analyzer
จะคำนวณค่าการหมุนสำหรับคุณ ดังนั้นคุณเพียงแค่ต้องแปลงการหมุนเป็นค่าคงที่ROTATION_
ของ Firebase ML ก่อนที่จะเรียกใช้FirebaseVisionImage.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 // ... } }
หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีกล้องที่ให้การหมุนภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์:
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 }
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; }
จากนั้นส่งผ่านวัตถุ
media.Image
และค่าการหมุนไปที่FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- หากต้องการสร้างออบเจ็กต์
FirebaseVisionImage
จากไฟล์ URI ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ไฟล์ไปที่FirebaseVisionImage.fromFilePath()
สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อคุณใช้เจตนาACTION_GET_CONTENT
เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรีของตนKotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
- หากต้องการสร้างออบเจ็กต์
FirebaseVisionImage
จากByteBuffer
หรืออาร์เรย์ไบต์ ขั้นแรกให้คำนวณการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุตmedia.Image
จากนั้น สร้างออบเจ็กต์
FirebaseVisionImageMetadata
ที่มีความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และการหมุนของรูปภาพ ดังนี้Kotlin+KTX
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
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();
ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ และวัตถุข้อมูลเมตา เพื่อสร้างวัตถุ
FirebaseVisionImage
:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
- หากต้องการสร้างวัตถุ
FirebaseVisionImage
จากวัตถุBitmap
:รูปภาพที่แสดงโดยวัตถุKotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
จะต้องตั้งตรง โดยไม่ต้องหมุนเพิ่มเติม
รับอินสแตนซ์ของ
FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
:Kotlin+KTX
val detector = FirebaseVision.getInstance() .visionCloudLandmarkDetector // Or, to change the default settings: // val detector = FirebaseVision.getInstance() // .getVisionCloudLandmarkDetector(options)
Java
FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance() .getVisionCloudLandmarkDetector(); // Or, to change the default settings: // FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance() // .getVisionCloudLandmarkDetector(options);
สุดท้าย ส่งภาพไปยังเมธอด
detectInImage
:Kotlin+KTX
val result = detector.detectInImage(image) .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
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 // ... } });
รับข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่สำคัญที่ได้รับการยอมรับ
หากการดำเนินการจดจำจุดสังเกตสำเร็จ รายการของออบเจ็กต์FirebaseVisionCloudLandmark
จะถูกส่งต่อไปยัง Listener ที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudLandmark
แต่ละรายการแสดงถึงจุดสังเกตที่ได้รับการยอมรับในรูปภาพ สำหรับแต่ละจุดสังเกต คุณจะได้รับพิกัดขอบเขตในรูปภาพที่ป้อน ชื่อของจุดสังเกต ละติจูดและลองจิจูด รหัสเอนทิตีกราฟความรู้ (ถ้ามี) และคะแนนความเชื่อมั่นของการแข่งขัน ตัวอย่างเช่น: 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 } }
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(); } }
ขั้นตอนถัดไป
- ก่อนที่คุณจะปรับใช้แอปที่ใช้ Cloud API ในการผลิต คุณควรดำเนินการขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อ ป้องกันและลดผลกระทบจากการเข้าถึง API ที่ไม่ได้รับอนุญาต