Android-এ Firebase Auth ও Functions ব্যবহার করে Cloud Vision-এর মাধ্যমে ল্যান্ডমার্ক নিরাপদে শনাক্ত করা

আপনার অ্যাপ থেকে Google Cloud API কল করার জন্য, আপনাকে একটি মধ্যবর্তী REST API তৈরি করতে হবে যা অনুমোদন ম্যানেজ করে এবং API কী-এর মতো গোপন মান সুরক্ষিত করে। তারপরে, এই মধ্যবর্তী পরিষেবার সাথে যাচাইকরণ ও যোগাযোগ করার জন্য আপনাকে মোবাইল অ্যাপে কোড লিখতে হবে।

Firebase যাচাইকরণ ও ফাংশন ব্যবহার করে এই REST API তৈরি করা যায়। এটি আপনাকে Google Cloud API-তে ম্যানেজ করা, সার্ভারলেস গেটওয়ে দেয় যা যাচাইকরণ ম্যানেজ করে এবং আগে থেকে তৈরি SDK-এর সাহায্যে আপনার মোবাইল অ্যাপ থেকে কল করা যায়।

এই গাইড থেকে আপনি জানতে পারবেন যে কীভাবে এই টেকনিক ব্যবহার করে আপনার অ্যাপ থেকে Cloud Vision API কল করতে হয়। এই পদ্ধতি আপনার Cloud প্রোজেক্টের মাধ্যমে সবকটি যাচাই করা ব্যবহারকারীকে Cloud Vision-এর বিল করা পরিষেবা অ্যাক্সেস করতে দেবে, তাই এগিয়ে যাওয়ার আগে এই যাচাইকরণ পদ্ধতি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে যথেষ্ট কিনা তা বিবেচনা করে দেখুন।

শুরু করার আগে

আপনার প্রোজেক্ট কনফিগার করা

1. আপনি আগে থেকে না করে থাকলে, আপনার Android প্রোজেক্টে Firebase যোগ করুন।

2. আপনি যদি এখনও নিজের প্রোজেক্টের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API চালু না করে থাকেন, তাহলে এখন করে নিন:

   1. Firebase কনসোলে Firebase ML API পৃষ্ঠা খুলুন।

   2. আপনি যদি আগে থেকেই নিজের প্রোজেক্টকে পে-অ্যাজ-ইউ-গো Blaze প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তাহলে তা করতে আপগ্রেড করুন বিকল্পে ক্লিক করুন। (আপনার প্রোজেক্ট Blaze প্রাইসিং প্ল্যানে না থাকলে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য প্রম্পট করা হবে।)

      শুধুমাত্র Blaze প্রাইসিং প্ল্যানের প্রোজেক্টই ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।

   3. ক্লাউড-ভিত্তিক API আগে থেকেই চালু করা না থাকলে, ক্লাউড-ভিত্তিক API চালু করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।
3. Cloud Vision API-তে অ্যাক্সেস বন্ধ করতে আপনার আগে থেকে থাকা Firebase API কী কনফিগার করুন:
   1. Cloud Console-এর শংসাপত্র পৃষ্ঠা খুলুন।
   2. তালিকায় থাকা প্রতিটি API কী-এর জন্য, এডিটিং ভিউ খুলুন এবং 'কী বিধিনিষেধ' বিভাগে, Cloud Vision API বাদ দিয়ে উপলভ্য সব API তালিকায় যোগ করুন।

কল করা যায় এমন ফাংশন ডেপ্লয় করা

এরপরে, আপনার অ্যাপ ও Cloud Vision API-এর মধ্যে ব্রিজ তৈরি করতে যে ক্লাউড ফাংশন ব্যবহার করবেন সেটি ডিপ্লয় করুন। functions-samples রিপোজিটরিতে একটি উদাহরণ আছে যা আপনি ব্যবহার করতে পারেন।

ডিফল্ট হিসেবে, এই ফাংশনের মাধ্যমে Cloud Vision API অ্যাক্সেস করলে, আপনার অ্যাপের শুধুমাত্র যাচাই করা ব্যবহারকারীরাই Cloud Vision API অ্যাক্সেস করতে পারবেন। বিভিন্ন প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী আপনি ফাংশন পরিবর্তন করতে পারবেন।

ফাংশন ডেপ্লয় করতে:

1. functions-samples repo ক্লোন বা ডাউনলোড করুন এবং Node-1st-gen/vision-annotate-image ডিরেক্টরিতে পরিবর্তন করুন:

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

2. ডিপেন্ডেন্সি ইনস্টল করুন:

   cd functions
   npm install
   cd ..

3. আপনার Firebase CLI না থাকলে, এটি ইনস্টল করুন।
4. vision-annotate-image ডিরেক্টরিতে Firebase প্রোজেক্ট শুরু করুন। প্রম্পট করা হলে, তালিকা থেকে আপনার প্রোজেক্ট বেছে নিন।

   firebase init

5. ফাংশন ডেপ্লয় করুন:

   firebase deploy --only functions:annotateImage

আপনার অ্যাপে Firebase Auth যোগ করা

উপরে ডিপ্লয় করা কল করা যায় এমন ফাংশন আপনার অ্যাপের যাচাই না করা ব্যবহারকারীদের থেকে আসা যেকোনও অনুরোধ বাতিল করে দেবে। আপনি যদি এটি আগে না করে থাকেন, তাহলে আপনাকে আপনার অ্যাপে Firebase Auth যোগ করতে হবে।

আপনার অ্যাপে প্রয়োজনীয় ডিপেন্ডেন্সি যোগ করুন

implementation("com.google.firebase:firebase-functions:23.0.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

১. ইনপুট ছবি প্রস্তুত করা

1. Bitmap অবজেক্ট হিসেবে ছবি পান:

   Kotlin

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

   Java

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

2. ব্যান্ডউইথ বাঁচাতে, বিকল্প হিসেবে ছবিটির সাইজ কমান। Cloud Vision-এর সাজেস্ট করা ছবির সাইজ দেখুন।

   Kotlin

   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

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

   Java

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

3. বিটম্যাপ অবজেক্টকে base64 এনকোডেড স্ট্রিংয়ে কনভার্ট করুন:

   Kotlin

   // 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);

Bitmap অবজেক্টের মাধ্যমে দেখানো ছবিটিকে সোজা থাকতে হবে, যাতে আর কোনও অতিরিক্ত ঘোরানোর প্রয়োজন না হয়।

২. ল্যান্ডমার্ক শনাক্ত করতে কল করা যায় এমন ফাংশন ইনভোক করা

1. প্রথমে, Cloud Functions-এর একটি ইনস্ট্যান্স ইনিশিয়ালাইজ করুন:

   Kotlin

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

   Java

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

2. ফাংশন ইনভোক করার একটি পদ্ধতি নির্ধারণ করুন:

   Kotlin

   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. Type LANDMARK_DETECTION সহ JSON অনুরোধ তৈরি করুন:

   Kotlin

   // 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. সবশেষে, ফাংশনটি ইনভোক করুন:

   Kotlin

   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
                       // ...
                   }
               }
           });
   

৩. চেনা ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পাওয়া

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();
    }
}