Riconosci i punti di riferimento in modo sicuro con Cloud Vision utilizzando Firebase Auth e Functions su Android

Per chiamare un'API Google Cloud dalla tua app, devi creare una API REST che gestisce l'autorizzazione e protegge i valori dei secret come le chiavi API. Devi quindi scrivi il codice nella tua app mobile per autenticarti e comunicare con questo servizio intermedio.

Un modo per creare questa API REST è utilizzare Firebase Authentication and Functions, che offre un gateway serverless gestito per API Google Cloud che gestiscono l'autenticazione e possono essere chiamate dalla tua app mobile con con SDK predefiniti.

Questa guida mostra come utilizzare questa tecnica per chiamare l'API Cloud Vision dalla tua app. Questo metodo consentirà a tutti gli utenti autenticati di accedere ai servizi fatturati Cloud Vision tramite il tuo progetto Cloud, quindi valuta se questo meccanismo di autenticazione è sufficiente per il tuo caso d'uso prima di procedere.

Prima di iniziare

Configura il progetto

  1. Se non l'hai già fatto, aggiungi Firebase al tuo progetto Android.

  2. Se non hai già abilitato le API basate su cloud per il tuo progetto, procedi nel seguente modo: ora:

    1. Apri l'app Firebase ML API della console Firebase.

    2. Se non hai già eseguito l'upgrade del progetto al piano tariffario Blaze, fai clic su Per farlo, esegui l'upgrade. Ti verrà chiesto di eseguire l'upgrade solo se non è incluso nel piano Blaze.)

      Solo i progetti a livello Blaze possono utilizzare le API basate su cloud.

    3. Se le API basate su cloud non sono già abilitate, fai clic su Abilita basate su cloud per le API.
    di Gemini Advanced.
  3. Configura le chiavi API Firebase esistenti per non consentire l'accesso a Cloud API Vision:
    1. Apri la pagina Credenziali della console Cloud.
    2. Per ogni chiave API nell'elenco, apri la visualizzazione di modifica e nella finestra Restrizioni, aggiungi tutte le API disponibili tranne Cloud Vision API nell'elenco.

Esegui il deployment della funzione richiamabile

Quindi, esegui il deployment della funzione Cloud Functions che utilizzerai per collegare la tua app API Vision. Il repository functions-samples contiene un esempio che puoi utilizzare.

Per impostazione predefinita, l'accesso all'API Cloud Vision tramite questa funzione consentirà solo agli utenti autenticati della tua app di accedere all'API Cloud Vision. Puoi modificare la funzione in base a requisiti diversi.

Per eseguire il deployment della funzione:

  1. Clonare o scaricare il reposito di Functions-samples e passa alla directory Node-1st-gen/vision-annotate-image: 
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
  2. Installa le dipendenze: 
    cd functions
npm install
cd ..
  3. Se non hai l'interfaccia a riga di comando di Firebase, installala.
  4. Inizializza un progetto Firebase in vision-annotate-image . Quando richiesto, seleziona il progetto dall'elenco. 
    firebase init
  5. Esegui il deployment della funzione: 
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Aggiungi Firebase Auth alla tua app

La funzione richiamabile di cui è stato eseguito il deployment sopra respingerà qualsiasi richiesta proveniente da indirizzi gli utenti della tua app. Se non lo hai già fatto, dovrai aggiungere Firebase Autenticazione nell'app.

Aggiungi le dipendenze necessarie alla tua app

  • Aggiungi le dipendenze per le librerie Cloud Functions for Firebase (client) e gson Android al file Gradle del modulo (a livello di app) (di solito <project>/<app-module>/build.gradle.kts o <project>/<app-module>/build.gradle): 
    implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.0.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

    • 1. Prepara l'immagine di input

    Per chiamare Cloud Vision, l'immagine deve essere formattata come stringa con codifica base64. Per elaborare un immagine da un URI di file salvato:
    1. Recupera l'immagine come oggetto Bitmap:

      Kotlin+KTX

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

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
    2. Facoltativamente, fai lo scale down dell'immagine per risparmiare larghezza di banda. Consulta Dimensioni delle immagini consigliate per 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. Converti l'oggetto bitmap in una stringa codificata in 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);
      4. L'immagine rappresentata dall'oggetto Bitmap deve essere in posizione verticale, senza alcuna rotazione aggiuntiva.

    2. Richiama la funzione richiamabile per riconoscere i punti di riferimento

    Per riconoscere i punti di riferimento in un'immagine, richiama la funzione richiamabile, passando un Richiesta JSON Cloud Vision.

    1. Inizializza un'istanza di Cloud Functions:

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

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

    2. Definisci un metodo per richiamare la funzione:

      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. Crea una richiesta JSON con Type (Tipo) 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. Infine, richiama la funzione:

      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. Ricevere informazioni sui punti di riferimento riconosciuti

    Se l'operazione di riconoscimento dei punti di riferimento va a buon fine, nel risultato dell'attività verrà restituita una risposta JSON di BatchAnnotateImagesResponse. Ogni oggetto in landmarkAnnotations rappresenta un punto di riferimento riconosciuto nell'immagine. Per ogni punto di riferimento, puoi ottenere le coordinate di confine nell'immagine di input, il nome del punto di riferimento, la latitudine e la longitudine, l'ID entità di Knowledge Graph (se disponibile) e il punteggio di attendibilità della corrispondenza. Ad esempio:

    Kotlin+KTX 

    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"]
    }
}

    Java 

    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();
    }
}