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Android पर Firebase ML की मदद से लैंडमार्क की पहचान करना

इस पेज पर, इमेज में मशहूर लैंडमार्क की पहचान करने के पुराने वर्शन के बारे में बताया गया है. इसके लिए, Firebase ML Vision SDK टूल का इस्तेमाल किया गया है, जो अब काम नहीं करता. विकल्प के तौर पर, आपके पास Firebase पुष्टि करने और कॉल करने लायक फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके Cloud Vision API को कॉल करने का विकल्प है. इससे, सिर्फ़ ऐसे उपयोगकर्ता ही एपीआई को ऐक्सेस कर पाएंगे जिन्होंने आपके ऐप्लिकेशन में लॉग इन किया हुआ है.

Firebase ML का इस्तेमाल करके, इमेज में दिखने वाले मशहूर लैंडमार्क की पहचान की जा सकती है.

शुरू करने से पहले

अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ें.
अपने मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) की Gradle फ़ाइल (आम तौर पर <project>/<app-module>/build.gradle.kts या <project>/<app-module>/build.gradle), Android के लिए Firebase ML Vision लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें. लाइब्रेरी वर्शन को कंट्रोल करने के लिए, Firebase Android BoM का इस्तेमाल करने का सुझाव दिया जाता है.
```
dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.1.1"))

    // 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'
}
```
Firebase Android BoM का इस्तेमाल करने पर, आपका ऐप्लिकेशन हमेशा Firebase की Android लाइब्रेरी के साथ काम करने वाले वर्शन का इस्तेमाल करेगा.
(अन्य) BoM का इस्तेमाल किए बिना Firebase लाइब्रेरी डिपेंडेंसी जोड़ें

अगर आपको Firebase BoM का इस्तेमाल नहीं करना है, तो आपको हर Firebase लाइब्रेरी के वर्शन को उसकी डिपेंडेंसी लाइन में बताना होगा.

ध्यान दें कि अगर आपके ऐप्लिकेशन में एक से ज़्यादा Firebase लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो हमारा सुझाव है कि लाइब्रेरी वर्शन मैनेज करने के लिए, BoM का इस्तेमाल करें. इससे यह पक्का होता है कि आपके ऐप्लिकेशन के सभी वर्शन, ऐप्लिकेशन के साथ काम करें.
```
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'
}
```
क्या आपको Kotlin के लिए खास लाइब्रेरी मॉड्यूल की तलाश है? अक्टूबर 2023 (Firebase BoM 32.5.0) से, Kotlin और Java डेवलपर, दोनों के मुख्य लाइब्रेरी मॉड्यूल पर निर्भर हो सकते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, इस पहल के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल देखें.
अगर आपने अपने प्रोजेक्ट के लिए, पहले से क्लाउड-आधारित एपीआई चालू नहीं किए हैं, तो अभी ऐसा करें:
1. Firebase कंसोल में, Firebase ML एपीआई पेज खोलें.
2. अगर आपने पहले से ही ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान में अपना प्रोजेक्ट अपग्रेड नहीं किया है, तो अपग्रेड करें पर क्लिक करें. (आपको अपग्रेड करने के लिए सिर्फ़ तब कहा जाएगा, जब आपका प्रोजेक्ट ब्लेज़ प्लान पर न हो.)
  
  सिर्फ़ ब्लेज़ लेवल के प्रोजेक्ट में ही क्लाउड-आधारित एपीआई इस्तेमाल किए जा सकते हैं.
3. अगर क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से चालू नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित एपीआई चालू करें पर क्लिक करें.
Cloud API का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको बिना अनुमति के एपीआई को ऐक्सेस करने से रोकने और इसके असर को कम करने के लिए कुछ और कदम उठाने चाहिए.

लैंडमार्क डिटेक्टर को कॉन्फ़िगर करें

डिफ़ॉल्ट रूप से, क्लाउड डिटेक्टर, मॉडल के STABLE वर्शन का इस्तेमाल करता है और ज़्यादा से ज़्यादा 10 नतीजे दिखाता है. अगर आपको इनमें से किसी भी सेटिंग को बदलना है, तो FirebaseVisionCloudDetectorOptions ऑब्जेक्ट की मदद से उनकी जानकारी दें.

उदाहरण के लिए, दोनों डिफ़ॉल्ट सेटिंग बदलने के लिए, FirebaseVisionCloudDetectorOptions ऑब्जेक्ट बनाएं, जैसा कि इस उदाहरण में दिखाया गया है:

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

डिफ़ॉल्ट सेटिंग का इस्तेमाल करने के लिए, अगले चरण में FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT का इस्तेमाल किया जा सकता है.

लैंडमार्क डिटेक्टर इस्तेमाल करें

किसी इमेज में लैंडमार्क की पहचान करने के लिए, Bitmap, media.Image, ByteBuffer, बाइट कलेक्शन या डिवाइस पर मौजूद किसी फ़ाइल से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट को FirebaseVisionCloudLandmarkDetector के detectInImage तरीके से पास करें.

अपनी इमेज से कोई FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं.

किसी media.Image ऑब्जेक्ट से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय, media.Image ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन को FirebaseVisionImage.fromMediaImage() पर पास करें.

अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं, इसलिए FirebaseVisionImage.fromMediaImage() को कॉल करने से पहले, आपको सिर्फ़ Firebase ML के ROTATION_ कॉन्स्टेंट में से किसी एक में रोटेशन को बदलना होगा:

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
        // ...
    }
}

अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जिससे इमेज को घुमाया जाता है, तो डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:

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

इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट और रोटेशन वैल्यू को FirebaseVisionImage.fromMediaImage() पर पास करें:

Kotlin+KTX

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

Java

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

फ़ाइल यूआरआई से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को FirebaseVisionImage.fromFilePath() पर पास करें. यह तब काम आता है, जब ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता से उसके गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने का अनुरोध किया जाता है.
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
```

ByteBuffer या बाइट कलेक्शन से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले इमेज के रोटेशन को कैलकुलेट करें, जैसा कि media.Image इनपुट के लिए ऊपर बताया गया है.

इसके बाद, एक FirebaseVisionImageMetadata ऑब्जेक्ट बनाएं जिसमें इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग का फ़ॉर्मैट, और रोटेशन शामिल हो:

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

FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, बफ़र या अरे और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करें:

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

किसी Bitmap ऑब्जेक्ट से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए:
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Bitmap ऑब्जेक्ट से दिखाई गई इमेज, पूरी तरह से सीधी होनी चाहिए. साथ ही, उसे घुमाने की ज़रूरत नहीं होनी चाहिए.

FirebaseVisionCloudLandmarkDetector का इंस्टेंस पाएं:

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

आखिर में, इमेज को detectInImage तरीके से पास करें:

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

जाने-पहचाने लैंडमार्क के बारे में जानकारी पाएं

अगर लैंडमार्क की पहचान करने की कार्रवाई पूरी हो जाती है, तो सक्सेस लिसनर को FirebaseVisionCloudLandmark ऑब्जेक्ट की सूची भेज दी जाएगी. हर FirebaseVisionCloudLandmark ऑब्जेक्ट, एक ऐसे लैंडमार्क को दिखाता है जिसकी पहचान इमेज में की गई थी. हर लैंडमार्क के लिए, इनपुट इमेज में सीमा के निर्देशांक, लैंडमार्क का नाम, अक्षांश और देशांतर, इसका नॉलेज ग्राफ़ इकाई आईडी (अगर उपलब्ध हो), और मैच का कॉन्फ़िडेंस स्कोर शामिल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए:

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

अगले चरण

Cloud API का इस्तेमाल करने वाले किसी ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में लगाने से पहले, आपको बिना अनुमति के एपीआई ऐक्सेस करने की सुविधा को रोकने और उसे कम करने के लिए कुछ और कदम उठाने होंगे.