Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.
Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

Android'de Firebase ML ile Yer İşaretlerini Tanıma

Bir görüntüdeki iyi bilinen önemli noktaları tanımak için Firebase ML'yi kullanabilirsiniz.

Sen başlamadan önce

  1. Henüz yapmadıysanız, Android projenize Firebase'i ekleyin .
  2. Firebase Android BoM'yi kullanarak, modülünüzde (uygulama düzeyinde) Gradle dosyasında (genellikle app/build.gradle ) app/build.gradle ML Vision Android kitaplığının bağımlılığını app/build.gradle .
    dependencies {
        // Import the BoM for the Firebase platform
        implementation platform('com.google.firebase:firebase-bom:26.3.0')
    
        // Declare 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'yi kullandığınızda , uygulamanız her zaman Firebase Android kitaplıklarının uyumlu sürümlerini kullanır.

    (Alternatif) Bom kullanmadan Firebase kütüphane bağımlılıklarını beyan

    Firebase BoM'yi kullanmamayı seçerseniz, bağımlılık satırında her Firebase kitaplık sürümünü belirtmeniz gerekir.

    Uygulamanızda birden çok Firebase kitaplığı kullanırsanız, kitaplık sürümlerini yönetmek için BoM'yi kullanmanızı önemle tavsiye ettiğimizi unutmayın; bu, tüm sürümlerin uyumlu olmasını sağlar.

    dependencies {
        // Declare 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'
    }
    
  3. Projeniz için Bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz, şimdi yapın:

    1. Firebase konsolunun Firebase ML API'leri sayfasını açın.
    2. Projenizi henüz bir Blaze planına yükseltmediyseniz , bunu yapmak için Yükselt'e tıklayın. (Yalnızca projeniz Blaze planında değilse yükseltmeniz istenecektir.)

      Yalnızca Blaze düzeyindeki projeler Bulut tabanlı API'leri kullanabilir.

    3. Bulut tabanlı API'ler zaten etkinleştirilmemişse Bulut tabanlı API'leri etkinleştir'i tıklayın.

Dönüm noktası algılayıcısını yapılandırın

Varsayılan olarak, Bulut detektörü modelin STABLE versiyonunu kullanır ve 10'a kadar sonuç döndürür. Bu ayarlardan herhangi birini değiştirmek isterseniz, bunları bir FirebaseVisionCloudDetectorOptions nesnesiyle belirtin.

Örneğin, varsayılan ayarların her ikisini de değiştirmek için aşağıdaki örnekte olduğu gibi bir FirebaseVisionCloudDetectorOptions nesnesi oluşturun:

Java

FirebaseVisionCloudDetectorOptions options =
        new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
                .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
                .setMaxResults(15)
                .build();

Kotlin + KTX

val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
        .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
        .setMaxResults(15)
        .build()

Varsayılan ayarları kullanmak için bir sonraki adımda FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT kullanabilirsiniz.

Dönüm noktası algılayıcısını çalıştırın

Bir görüntüdeki işaretlerini tanımak için, bir oluşturma FirebaseVisionImage nesnesi, bir birinden Bitmap , media.Image , ByteBuffer , bayt dizisi ya da bir cihazda bir dosya. Daha sonra, geçiş FirebaseVisionImage nesneyi FirebaseVisionCloudLandmarkDetector sitesindeki detectInImage yöntemi.

  1. Görüntünüzden bir FirebaseVisionImage nesnesi oluşturun.

    • Bir oluşturmak için FirebaseVisionImage bir nesneyi media.Image gibi bir aygıtın bir kameradan görüntü yakalama olduğu gibi bir nesne, pas media.Image nesnesi ve görüntünün dönüşünü FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      CameraX kitaplığını kullanırsanız, OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları sizin için rotasyon değerini hesaplar, bu nedenle FirebaseVisionImage.fromMediaImage() çağırmadan önce rotasyonu OnImageCapturedListener ROTATION_ sabitlerinden birine dönüştürmeniz yeterlidir:

      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
              // ...
          }
      }
      

      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
                  // ...
              }
          }
      }
      

      Size görüntünün dönüşünü sağlayan bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız, bunu cihazın dönüşünden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden hesaplayabilirsiniz:

      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;
      }

      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
      }

      Ardından, media.Image nesnesini ve döndürme değerini media.Image FirebaseVisionImage.fromMediaImage() media.Image :

      Java

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

      Kotlin + KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    • Bir dosya FirebaseVisionImage bir FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini FirebaseVisionImage.fromFilePath() . Bu, kullanıcıdan galeri uygulamalarından bir resim seçmesini istemek için bir ACTION_GET_CONTENT amacı kullandığınızda yararlıdır.

      Java

      FirebaseVisionImage image;
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
      } catch (IOException e) {
          e.printStackTrace();
      }

      Kotlin + KTX

      val image: FirebaseVisionImage
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
      } catch (e: IOException) {
          e.printStackTrace()
      }
    • Bir ByteBuffer veya bir bayt dizisinden bir FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için, önce media.Image girişi için yukarıda açıklandığı gibi görüntü dönüşünü hesaplayın.

      Ardından, görüntünün yüksekliğini, genişliğini, renk kodlama biçimini ve dönüşünü içeren bir FirebaseVisionImageMetadata nesnesi oluşturun:

      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();

      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()

      Bir FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için arabelleği veya diziyi ve meta veri nesnesini kullanın:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
      // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);

      Kotlin + KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
      // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
    • Bir Bitmap nesnesinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

      Kotlin + KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      Bitmap nesnesi tarafından temsil edilen görüntü, ek döndürme gerektirmeden dik olmalıdır.

  2. FirebaseVisionCloudLandmarkDetector örneğini alın:

    Java

    FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
            .getVisionCloudLandmarkDetector();
    // Or, to change the default settings:
    // FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
    //         .getVisionCloudLandmarkDetector(options);

    Kotlin + KTX

    val detector = FirebaseVision.getInstance()
            .visionCloudLandmarkDetector
    // Or, to change the default settings:
    // val detector = FirebaseVision.getInstance()
    //         .getVisionCloudLandmarkDetector(options)
  3. Son olarak, görüntüyü detectInImage yöntemine detectInImage :

    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
                    // ...
                }
            });

    Kotlin + KTX

    val result = detector.detectInImage(image)
            .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks ->
                // Task completed successfully
                // ...
            }
            .addOnFailureListener { e ->
                // Task failed with an exception
                // ...
            }

Tanınan yer işaretleri hakkında bilgi alın

Önemli nokta tanıma işlemi başarılı olursa, başarılı dinleyiciye FirebaseVisionCloudLandmark nesnelerinin bir listesi aktarılır. Her FirebaseVisionCloudLandmark nesnesi, görüntüde tanınan bir önemli FirebaseVisionCloudLandmark temsil eder. Her yer işareti için, sınırlayıcı koordinatlarını giriş görüntüsünde, yer işaretinin adını, enlem ve boylamını, Bilgi Grafiği varlık kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örneğin:

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();
    }
}

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
    }
}

Sonraki adımlar