אתה יכול להשתמש ב-Firebase ML כדי לזהות נקודות ציון ידועות בתמונה.
לפני שאתה מתחיל
- אם עדיין לא עשית זאת, הוסף את Firebase לפרויקט Android שלך .
- בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
או<project>/<app-module>/build.gradle
), הוסף את התלות עבור Firebase ML ספריית Vision עבור אנדרואיד. אנו ממליצים להשתמש ב- Firebase Android BoM כדי לשלוט בגירסאות של הספרייה.dependencies { // 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' }
באמצעות Firebase Android BoM , האפליקציה שלך תמיד תשתמש בגרסאות תואמות של ספריות Firebase Android.
מחפש מודול ספרייה ספציפי לקוטלין? החל מאוקטובר 2023 (Firebase BoM 32.5.0) , מפתחי Kotlin ו-Java יכולים להיות תלויים במודול הספרייה הראשי (לפרטים, עיין בשאלות הנפוצות לגבי יוזמה זו ).(אלטרנטיבי) הוסף תלות בספריית Firebase מבלי להשתמש ב-BoM
אם תבחר שלא להשתמש ב-Firebase BoM, עליך לציין כל גרסת ספריית Firebase בשורת התלות שלה.
שים לב שאם אתה משתמש במספר ספריות Firebase באפליקציה שלך, אנו ממליצים בחום להשתמש ב-BoM לניהול גרסאות ספרייה, מה שמבטיח 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' }
אם עדיין לא הפעלת ממשקי API מבוססי ענן עבור הפרויקט שלך, עשה זאת כעת:
- פתח את הדף Firebase ML APIs של מסוף Firebase.
אם עדיין לא שדרגת את הפרויקט שלך לתוכנית התמחור של Blaze, לחץ על שדרג כדי לעשות זאת. (תתבקש לשדרג רק אם הפרויקט שלך אינו בתוכנית Blaze.)
רק פרויקטים ברמת Blaze יכולים להשתמש בממשקי API מבוססי ענן.
- אם ממשקי API מבוססי ענן עדיין לא מופעלים, לחץ על הפעל ממשקי API מבוססי ענן .
הגדר את גלאי ציוני הדרך
כברירת מחדל, גלאי הענן משתמש בגרסה STABLE
של הדגם ומחזיר עד 10 תוצאות. אם ברצונך לשנות אחת מההגדרות הללו, ציין אותן באמצעות אובייקט FirebaseVisionCloudDetectorOptions
.
לדוגמה, כדי לשנות את שתי הגדרות ברירת המחדל, בנה אובייקט FirebaseVisionCloudDetectorOptions
כמו בדוגמה הבאה:
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();
כדי להשתמש בהגדרות ברירת המחדל, תוכל להשתמש FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT
בשלב הבא.
הפעל את גלאי ציוני הדרך
כדי לזהות ציוני דרך בתמונה, צור אובייקטFirebaseVisionImage
מ- Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, מערך בתים או קובץ במכשיר. לאחר מכן, העבר את אובייקט FirebaseVisionImage
לשיטת detectInImage
של FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
.צור אובייקט
FirebaseVisionImage
מהתמונה שלך.כדי ליצור אובייקט
FirebaseVisionImage
מאובייקטmedia.Image
, כגון בעת לכידת תמונה ממצלמה של מכשיר, העבר את אובייקטmedia.Image
וסיבוב התמונה ל-FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.אם אתה משתמש בספריית CameraX , המחלקות
OnImageCapturedListener
ו-ImageAnalysis.Analyzer
מחשבות עבורך את ערך הסיבוב, אז אתה רק צריך להמיר את הסיבוב לאחד מקבועיROTATION_
של Firebase ML לפני שתקראFirebaseVisionImage.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 // ... } }
אם אינכם משתמשים בספריית מצלמה שנותנת לכם את סיבוב התמונה, תוכלו לחשב זאת מסיבוב המכשיר ומכיוון חיישן המצלמה במכשיר:
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; }
לאחר מכן, העבר את אובייקט
media.Image
ואת ערך הסיבוב ל-FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- כדי ליצור אובייקט
FirebaseVisionImage
מ-URI של קובץ, העבר את ההקשר של האפליקציה ו-URI של הקובץ ל-FirebaseVisionImage.fromFilePath()
. זה שימושי כאשר אתה משתמש בכוונהACTION_GET_CONTENT
כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.Kotlin+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(); }
- כדי ליצור אובייקט
FirebaseVisionImage
מ-ByteBuffer
או מערך בתים, חשב תחילה את סיבוב התמונה כמתואר לעיל עבור קלטmedia.Image
.לאחר מכן, צור אובייקט
FirebaseVisionImageMetadata
המכיל את הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע והסיבוב של התמונה: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()
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();
השתמש במאגר או במערך, ובאובייקט המטא נתונים, כדי ליצור אובייקט
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);
- כדי ליצור אובייקט
FirebaseVisionImage
מאובייקטBitmap
:התמונה המיוצגת על ידי אובייקטKotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
חייבת להיות זקופה, ללא צורך בסיבוב נוסף.
קבל מופע של
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);
לבסוף, העבירו את התמונה לשיטת
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 // ... } });
קבל מידע על ציוני הדרך המוכרים
אם פעולת זיהוי ציוני הדרך תצליח, רשימה של אובייקטיFirebaseVisionCloudLandmark
תועבר למאזין ההצלחה. כל אובייקט FirebaseVisionCloudLandmark
מייצג ציון דרך שזוהה בתמונה. עבור כל ציון דרך, אתה יכול לקבל את הקואורדינטות התוחמות שלו בתמונת הקלט, את שם ציון הדרך, קו הרוחב והאורך שלו, מזהה הישות של גרף הידע שלו (אם זמין), וציון הביטחון של ההתאמה. לדוגמה: 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(); } }
הצעדים הבאים
- לפני שאתה פורס לייצור אפליקציה שמשתמשת ב-Cloud API, עליך לנקוט כמה צעדים נוספים כדי למנוע ולהפחית את ההשפעה של גישה לא מורשית ל-API .