التعرّف على المعالم بأمان من خلال Cloud Vision باستخدام مصادقة Firebase ووظائفها على Android

لطلب واجهة برمجة تطبيقات Google Cloud من تطبيقك، يجب إنشاء واجهة برمجة تطبيقات وسيطة واجهة برمجة تطبيقات REST التي تعالج التفويض وتحمي القيم السرية، مثل مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات. يجب بعد ذلك كتابة رمز في تطبيق الأجهزة الجوّالة للمصادقة على هذه الخدمة الوسيطة والتواصل معها.

إحدى الطرق لإنشاء واجهة برمجة تطبيقات REST هذه هي باستخدام مصادقة ووظائف Firebase، التي تمنحك مدخلاً مُدارًا بدون خادم إلى واجهات Google Cloud APIs التي تعالج المصادقة ويمكن طلبها من تطبيقك للأجهزة الجوّالة باستخدام SDK المنشأة مسبقًا.

يوضِّح هذا الدليل كيفية استخدام هذا الأسلوب لطلب بيانات Cloud Vision API من تطبيقك. ستسمح هذه الطريقة لجميع المستخدمين الذين تمت مصادقتهم بالوصول إلى الخدمات التي تتم فوترتها عبر Cloud Vision من خلال مشروعك على Google Cloud، وبالتالي قبل المتابعة، تحقَّق مما إذا كانت آلية المصادقة هذه كافية لحالة الاستخدام لديك.

قبل البدء

ضبط مشروعك

1. إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل، إضافة Firebase إلى مشروع Android

2. إذا لم يسبق لك تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية لمشروعك، يُرجى إجراء ذلك الآن:

   1. افتح Firebase ML. صفحة واجهات برمجة التطبيقات لوحدة تحكُّم Firebase.

   2. إذا لم تكن قد أجريت ترقية لمشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على يجب الترقية لإجراء ذلك. (ستتم مطالبتك بالترقية فقط إذا كان مشروعك ليس على خطة Blaze).

      يمكن للمشروعات على مستوى Blaze فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.

   3. إذا لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية مُفعَّلة، انقر على تفعيل البيانات المستندة إلى السحابة الإلكترونية. API.
3. ضبط مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات الحالية في Firebase لمنع الوصول إلى السحابة الإلكترونية واجهة Vision API:
   1. افتح صفحة بيانات الاعتماد في Cloud Console.
   2. لكل مفتاح واجهة برمجة تطبيقات في القائمة، افتح عرض التعديل، وفي قسم "المفتاح" قسم "القيود"، أضِف جميع واجهات برمجة التطبيقات المتاحة باستثناء Cloud Vision. واجهة برمجة التطبيقات إلى القائمة.

نشر الدالة القابلة للاستدعاء

بعد ذلك، انشر وظيفة السحابة الإلكترونية التي ستستخدمها للربط بين تطبيقك والسحابة الإلكترونية Vision API يحتوي مستودع functions-samples على مثال التي يمكنك استخدامها.

سيتيح الوصول إلى Cloud Vision API من خلال هذه الوظيفة تلقائيًا وصول المستخدمين الذين تمت مصادقتهم على تطبيقك إلى Cloud Vision API فقط يمكنك الدالة وفقًا للمتطلبات المختلفة.

لنشر الدالة:

1. استنساخ مستودع نماذج الدوال أو نزِّله. والتغيير إلى الدليل Node-1st-gen/vision-annotate-image:

   git clone https://github.com/firebase/functions-samples
   cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
   

2. ثبِّت التبعيّات:

   cd functions
   npm install
   cd ..

3. إذا لم يكن لديك واجهة سطر الأوامر في Firebase، عليك تثبيته.
4. إعداد مشروع Firebase في vision-annotate-image الدليل. اختَر مشروعك من القائمة عندما يُطلب منك ذلك.

   firebase init

5. نشر الدالة:

   firebase deploy --only functions:annotateImage

إضافة مصادقة Firebase إلى تطبيقك

سترفض الدالة القابلة للاستدعاء المنشورة أعلاه أي طلب من الحسابات التي لم تتم مصادقتها مستخدمي تطبيقك. عليك إضافة Firebase في حال لم يسبق لك إجراء ذلك. عليك المصادقة على تطبيقك.

أضف التبعيات اللازمة إلى تطبيقك

implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.0.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

1- تحضير صورة الإدخال

1. الحصول على الصورة ككائن Bitmap:

   Kotlin+KTX

   var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)

   Java

   Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);

2. يمكنك أيضًا تصغير حجم الصورة لتوفير النطاق الترددي. يمكنك الاطّلاع على أحجام الصور المقترَحة في Cloud Vision

   Kotlin+KTX

   private fun scaleBitmapDown(bitmap: Bitmap, maxDimension: Int): Bitmap {
       val originalWidth = bitmap.width
       val originalHeight = bitmap.height
       var resizedWidth = maxDimension
       var resizedHeight = maxDimension
       if (originalHeight > originalWidth) {
           resizedHeight = maxDimension
           resizedWidth =
               (resizedHeight * originalWidth.toFloat() / originalHeight.toFloat()).toInt()
       } else if (originalWidth > originalHeight) {
           resizedWidth = maxDimension
           resizedHeight =
               (resizedWidth * originalHeight.toFloat() / originalWidth.toFloat()).toInt()
       } else if (originalHeight == originalWidth) {
           resizedHeight = maxDimension
           resizedWidth = maxDimension
       }
       return Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, resizedWidth, resizedHeight, false)
   }

   Java

   private Bitmap scaleBitmapDown(Bitmap bitmap, int maxDimension) {
       int originalWidth = bitmap.getWidth();
       int originalHeight = bitmap.getHeight();
       int resizedWidth = maxDimension;
       int resizedHeight = maxDimension;
   
       if (originalHeight > originalWidth) {
           resizedHeight = maxDimension;
           resizedWidth = (int) (resizedHeight * (float) originalWidth / (float) originalHeight);
       } else if (originalWidth > originalHeight) {
           resizedWidth = maxDimension;
           resizedHeight = (int) (resizedWidth * (float) originalHeight / (float) originalWidth);
       } else if (originalHeight == originalWidth) {
           resizedHeight = maxDimension;
           resizedWidth = maxDimension;
       }
       return Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, resizedWidth, resizedHeight, false);
   }

   Kotlin+KTX

   // Scale down bitmap size
   bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640)

   Java

   // Scale down bitmap size
   bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640);

3. تحويل كائن الصورة النقطية إلى سلسلة بترميز base64:

   Kotlin+KTX

   // Convert bitmap to base64 encoded string
   val byteArrayOutputStream = ByteArrayOutputStream()
   bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, byteArrayOutputStream)
   val imageBytes: ByteArray = byteArrayOutputStream.toByteArray()
   val base64encoded = Base64.encodeToString(imageBytes, Base64.NO_WRAP)

   Java

   // Convert bitmap to base64 encoded string
   ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
   bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, byteArrayOutputStream);
   byte[] imageBytes = byteArrayOutputStream.toByteArray();
   String base64encoded = Base64.encodeToString(imageBytes, Base64.NO_WRAP);

يجب أن تكون الصورة التي يمثّلها الكائن Bitmap مستقيمًا، دون الحاجة إلى دوران إضافي.

2- استدعاء الدالة القابلة للاستدعاء للتعرّف على المعالم

1. أولاً، عليك إعداد مثيل من دوال السحابة:

   Kotlin+KTX

   private lateinit var functions: FirebaseFunctions
   // ...
   functions = Firebase.functions
   

   Java

   private FirebaseFunctions mFunctions;
   // ...
   mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();
   

2. حدد طريقة لاستدعاء الدالة:

   Kotlin+KTX

   private fun annotateImage(requestJson: String): Task<JsonElement> {
       return functions
           .getHttpsCallable("annotateImage")
           .call(requestJson)
           .continueWith { task ->
               // This continuation runs on either success or failure, but if the task
               // has failed then result will throw an Exception which will be
               // propagated down.
               val result = task.result?.data
               JsonParser.parseString(Gson().toJson(result))
           }
   }
   

   Java

   private Task<JsonElement> annotateImage(String requestJson) {
       return mFunctions
               .getHttpsCallable("annotateImage")
               .call(requestJson)
               .continueWith(new Continuation<HttpsCallableResult, JsonElement>() {
                   @Override
                   public JsonElement then(@NonNull Task<HttpsCallableResult> task) {
                       // This continuation runs on either success or failure, but if the task
                       // has failed then getResult() will throw an Exception which will be
                       // propagated down.
                       return JsonParser.parseString(new Gson().toJson(task.getResult().getData()));
                   }
               });
   }
   

3. إنشاء طلب JSON يتضمّن Type LANDMARK_DETECTION:

   Kotlin+KTX

   // Create json request to cloud vision
   val request = JsonObject()
   // Add image to request
   val image = JsonObject()
   image.add("content", JsonPrimitive(base64encoded))
   request.add("image", image)
   // Add features to the request
   val feature = JsonObject()
   feature.add("maxResults", JsonPrimitive(5))
   feature.add("type", JsonPrimitive("LANDMARK_DETECTION"))
   val features = JsonArray()
   features.add(feature)
   request.add("features", features)
   

   Java

   // Create json request to cloud vision
   JsonObject request = new JsonObject();
   // Add image to request
   JsonObject image = new JsonObject();
   image.add("content", new JsonPrimitive(base64encoded));
   request.add("image", image);
   //Add features to the request
   JsonObject feature = new JsonObject();
   feature.add("maxResults", new JsonPrimitive(5));
   feature.add("type", new JsonPrimitive("LANDMARK_DETECTION"));
   JsonArray features = new JsonArray();
   features.add(feature);
   request.add("features", features);
   

4. أخيرًا، استدعِ الدالة:

   Kotlin+KTX

   annotateImage(request.toString())
       .addOnCompleteListener { task ->
           if (!task.isSuccessful) {
               // Task failed with an exception
               // ...
           } else {
               // Task completed successfully
               // ...
           }
       }
   

   Java

   annotateImage(request.toString())
           .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<JsonElement>() {
               @Override
               public void onComplete(@NonNull Task<JsonElement> task) {
                   if (!task.isSuccessful()) {
                       // Task failed with an exception
                       // ...
                   } else {
                       // Task completed successfully
                       // ...
                   }
               }
           });
   

3- الحصول على معلومات عن المعالم المعروفة

for (label in task.result!!.asJsonArray[0].asJsonObject["landmarkAnnotations"].asJsonArray) {
    val labelObj = label.asJsonObject
    val landmarkName = labelObj["description"]
    val entityId = labelObj["mid"]
    val score = labelObj["score"]
    val bounds = labelObj["boundingPoly"]
    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (loc in labelObj["locations"].asJsonArray) {
        val latitude = loc.asJsonObject["latLng"].asJsonObject["latitude"]
        val longitude = loc.asJsonObject["latLng"].asJsonObject["longitude"]
    }
}

for (JsonElement label : task.getResult().getAsJsonArray().get(0).getAsJsonObject().get("landmarkAnnotations").getAsJsonArray()) {
    JsonObject labelObj = label.getAsJsonObject();
    String landmarkName = labelObj.get("description").getAsString();
    String entityId = labelObj.get("mid").getAsString();
    float score = labelObj.get("score").getAsFloat();
    JsonObject bounds = labelObj.get("boundingPoly").getAsJsonObject();
    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (JsonElement loc : labelObj.get("locations").getAsJsonArray()) {
        JsonObject latLng = loc.getAsJsonObject().get("latLng").getAsJsonObject();
        double latitude = latLng.get("latitude").getAsDouble();
        double longitude = latLng.get("longitude").getAsDouble();
    }
}