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

এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে।

Android-এ Firebase ML-এর সাহায্যে ল্যান্ডমার্ক চিনুন

আপনি একটি ছবিতে সুপরিচিত ল্যান্ডমার্ক চিনতে Firebase ML ব্যবহার করতে পারেন।

আপনি শুরু করার আগে

যদি আপনি ইতিমধ্যেই না করে থাকেন তাহলে আপনার Android প্রকল্পে Firebase যোগ করুন ।
আপনার মডিউলে (অ্যাপ-লেভেল) গ্রেডল ফাইল (সাধারণত <project>/<app-module>/build.gradle.kts বা <project>/<app-module>/build.gradle ), Firebase ML এর জন্য নির্ভরতা যোগ করুন অ্যান্ড্রয়েডের জন্য ভিশন লাইব্রেরি। আমরা লাইব্রেরি সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ করতে Firebase Android BoM ব্যবহার করার পরামর্শ দিই।
```
dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.3.0"))

    // 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'
}
```
Firebase Android BoM ব্যবহার করে, আপনার অ্যাপ সবসময় Firebase Android লাইব্রেরির সামঞ্জস্যপূর্ণ সংস্করণ ব্যবহার করবে।
(বিকল্প) BoM ব্যবহার না করে Firebase লাইব্রেরি নির্ভরতা যোগ করুন
আপনি যদি Firebase BoM ব্যবহার না করা বেছে নেন, তাহলে আপনাকে অবশ্যই প্রতিটি Firebase লাইব্রেরি সংস্করণ তার নির্ভরতা লাইনে উল্লেখ করতে হবে।
মনে রাখবেন যে আপনি যদি আপনার অ্যাপে একাধিক ফায়ারবেস লাইব্রেরি ব্যবহার করেন, আমরা দৃঢ়ভাবে লাইব্রেরি সংস্করণগুলি পরিচালনা করতে BoM ব্যবহার করার পরামর্শ দিই, যা নিশ্চিত করে যে সমস্ত সংস্করণ সামঞ্জস্যপূর্ণ।
```
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'
}
```
একটি কোটলিন-নির্দিষ্ট লাইব্রেরি মডিউল খুঁজছেন? অক্টোবর 2023 থেকে শুরু হচ্ছে ( Firebase BoM 32.5.0) , Kotlin এবং Java ডেভেলপাররা প্রধান লাইব্রেরি মডিউলের উপর নির্ভর করতে পারে (বিশদ বিবরণের জন্য, এই উদ্যোগ সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন দেখুন)।
আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার প্রকল্পের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API সক্ষম না করে থাকেন তবে এখনই তা করুন:
1. Firebase কনসোলের Firebase ML APIs পৃষ্ঠা খুলুন।
2. আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার প্রোজেক্টকে ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তা করতে আপগ্রেড এ ক্লিক করুন। (যদি আপনার প্রকল্পটি ব্লেজ প্ল্যানে না থাকে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য অনুরোধ করা হবে।)
  শুধুমাত্র ব্লেজ-স্তরের প্রকল্পগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।
3. যদি ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি ইতিমধ্যে সক্ষম না থাকে, তাহলে ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি সক্ষম করুন ক্লিক করুন৷
আপনি একটি ক্লাউড API ব্যবহার করে এমন একটি অ্যাপ উৎপাদনে স্থাপন করার আগে, অননুমোদিত API অ্যাক্সেসের প্রভাব প্রতিরোধ ও প্রশমিত করার জন্য আপনাকে কিছু অতিরিক্ত পদক্ষেপ নিতে হবে।

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর কনফিগার করুন

ডিফল্টরূপে, ক্লাউড ডিটেক্টর মডেলের STABLE সংস্করণ ব্যবহার করে এবং 10টি পর্যন্ত ফলাফল প্রদান করে। আপনি যদি এই সেটিংসগুলির যেকোনো একটি পরিবর্তন করতে চান, তাহলে একটি FirebaseVisionCloudDetectorOptions অবজেক্টের সাথে সেগুলি নির্দিষ্ট করুন৷

উদাহরণস্বরূপ, উভয় ডিফল্ট সেটিংস পরিবর্তন করতে, নিম্নলিখিত উদাহরণের মতো একটি FirebaseVisionCloudDetectorOptions অবজেক্ট তৈরি করুন:

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

ডিফল্ট সেটিংস ব্যবহার করতে, আপনি পরবর্তী ধাপে FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT ব্যবহার করতে পারেন।

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর চালান

একটি ছবিতে ল্যান্ডমার্ক চিনতে, একটি Bitmap , media.Image ইমেজ , ByteBuffer , বাইট অ্যারে বা ডিভাইসের একটি ফাইল থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন৷ তারপর, FirebaseVisionCloudLandmarkDetector এর detectInImage পদ্ধতিতে FirebaseVisionImage অবজেক্টটি পাস করুন।

আপনার ছবি থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন।

একটি media.Image থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে। ইমেজ অবজেক্ট, যেমন একটি ডিভাইসের ক্যামেরা থেকে একটি ইমেজ ক্যাপচার করার সময়, media.Image পাস করুন। ইমেজ অবজেক্ট এবং ছবির রোটেশন FirebaseVisionImage.fromMediaImage() এ।

আপনি যদি CameraX লাইব্রেরি ব্যবহার করেন, OnImageCapturedListener এবং ImageAnalysis.Analyzer ক্লাসগুলি আপনার জন্য ঘূর্ণন ROTATION_ গণনা করে, তাই Firebase ML 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
        // ...
    }
}

আপনি যদি এমন একটি ক্যামেরা লাইব্রেরি ব্যবহার না করেন যা আপনাকে চিত্রের ঘূর্ণন দেয়, আপনি ডিভাইসের ঘূর্ণন এবং ডিভাইসে ক্যামেরা সেন্সরের অভিযোজন থেকে এটি গণনা করতে পারেন:

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

তারপর, media.Image অবজেক্ট এবং ঘূর্ণন মান FirebaseVisionImage.fromMediaImage() এ পাস করুন :

Kotlin+KTX

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

Java

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

একটি ফাইল URI থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে, অ্যাপ প্রসঙ্গ এবং ফাইল URI FirebaseVisionImage.fromFilePath() -এ পাস করুন। এটি উপযোগী যখন আপনি একটি ACTION_GET_CONTENT উদ্দেশ্য ব্যবহার করে ব্যবহারকারীকে তাদের গ্যালারি অ্যাপ থেকে একটি ছবি নির্বাচন করতে অনুরোধ করেন৷
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
```

একটি ByteBuffer বা একটি বাইট অ্যারে থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে, প্রথমে media.Image ইনপুটের জন্য উপরে বর্ণিত চিত্রের ঘূর্ণন গণনা করুন৷

তারপরে, একটি FirebaseVisionImageMetadata অবজেক্ট তৈরি করুন যাতে ছবির উচ্চতা, প্রস্থ, রঙ এনকোডিং বিন্যাস এবং ঘূর্ণন থাকে:

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

একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে বাফার বা অ্যারে এবং মেটাডেটা অবজেক্ট ব্যবহার করুন:

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

একটি Bitmap বস্তু থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে:
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Bitmap অবজেক্ট দ্বারা উপস্থাপিত চিত্রটি অবশ্যই খাড়া হতে হবে, কোন অতিরিক্ত ঘূর্ণনের প্রয়োজন নেই।

FirebaseVisionCloudLandmarkDetector এর একটি উদাহরণ পান:

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

অবশেষে, চিত্রটিকে detectInImage পদ্ধতিতে পাস করুন:

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

স্বীকৃত ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পান

ল্যান্ডমার্ক রিকগনিশন অপারেশন সফল হলে, FirebaseVisionCloudLandmark বস্তুর একটি তালিকা সফল শ্রোতার কাছে পাঠানো হবে। প্রতিটি FirebaseVisionCloudLandmark অবজেক্ট একটি ল্যান্ডমার্ক উপস্থাপন করে যা ছবিতে স্বীকৃত হয়েছে। প্রতিটি ল্যান্ডমার্কের জন্য, আপনি ইনপুট ইমেজে এর আবদ্ধ স্থানাঙ্ক, ল্যান্ডমার্কের নাম, এর অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ, এর নলেজ গ্রাফ সত্তা আইডি (যদি উপলব্ধ থাকে), এবং ম্যাচের আত্মবিশ্বাসের স্কোর পেতে পারেন। যেমন:

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

পরবর্তী পদক্ষেপ

আপনি একটি ক্লাউড API ব্যবহার করে এমন একটি অ্যাপ উৎপাদনে স্থাপন করার আগে, অননুমোদিত API অ্যাক্সেসের প্রভাব প্রতিরোধ ও প্রশমিত করার জন্য আপনাকে কিছু অতিরিক্ত পদক্ষেপ নিতে হবে।