Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.
หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API
Switch to English

จดจำจุดสังเกตอย่างปลอดภัยด้วย Cloud Vision โดยใช้ Firebase Auth และ Functions บน Android

ในการเรียกใช้ Google Cloud API จากแอปของคุณคุณต้องสร้าง REST API ระดับกลางที่จัดการการอนุญาตและปกป้องค่าลับเช่นคีย์ API จากนั้นคุณต้องเขียนโค้ดในแอพมือถือของคุณเพื่อตรวจสอบสิทธิ์และสื่อสารกับบริการระดับกลางนี้

วิธีหนึ่งในการสร้าง REST API นี้คือการใช้ Firebase Authentication and Functions ซึ่งทำให้คุณมีเกตเวย์ที่มีการจัดการและไร้เซิร์ฟเวอร์ไปยัง Google Cloud API ที่จัดการการตรวจสอบสิทธิ์และสามารถเรียกจากแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ของคุณด้วย SDK ที่สร้างไว้

คู่มือนี้สาธิตวิธีใช้เทคนิคนี้เพื่อเรียก Cloud Vision API จากแอปของคุณ วิธีนี้จะช่วยให้ผู้ใช้ที่ได้รับการรับรองความถูกต้องทั้งหมดสามารถเข้าถึงบริการที่เรียกเก็บเงินของ Cloud Vision ผ่านโปรเจ็กต์ Cloud ของคุณได้ดังนั้นโปรดพิจารณาว่ากลไกการตรวจสอบสิทธิ์นี้เพียงพอสำหรับกรณีการใช้งานของคุณหรือไม่ก่อนดำเนินการ

ก่อนที่คุณจะเริ่ม

กำหนดค่าโครงการของคุณ

  1. เพิ่ม Firebase ในโปรเจ็กต์ Android ของคุณ หากยังไม่ได้ ทำ
  2. หากคุณยังไม่ได้เปิดใช้งาน API บนระบบคลาวด์สำหรับโปรเจ็กต์ของคุณให้ดำเนินการตอนนี้:

    1. เปิดหน้า Firebase ML APIs ของคอนโซล Firebase
    2. หากคุณยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแผน Blaze ให้คลิก อัปเกรด เพื่อดำเนินการดังกล่าว (คุณจะได้รับแจ้งให้อัปเกรดเฉพาะเมื่อโปรเจ็กต์ของคุณไม่อยู่ในแผน Blaze)

      เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่สามารถใช้ API บนคลาวด์ได้

    3. หากยังไม่ได้เปิด ใช้ API บนคลาวด์ ให้คลิก เปิดใช้งาน API บนระบบคลาวด์
  3. กำหนดค่าคีย์ Firebase API ที่มีอยู่เพื่อไม่อนุญาตให้เข้าถึง Cloud Vision API:
    1. เปิดหน้า ข้อมูลรับรอง ของ Cloud Console
    2. สำหรับคีย์ API แต่ละรายการในรายการให้เปิดมุมมองการแก้ไขและในส่วนข้อ จำกัด ของคีย์ให้เพิ่ม API ที่มี ทั้งหมดยกเว้น Cloud Vision API ลงในรายการ

ปรับใช้ฟังก์ชันที่เรียกได้

จากนั้นปรับใช้ฟังก์ชันคลาวด์ที่คุณจะใช้เพื่อเชื่อมโยงแอปและ Cloud Vision API ที่เก็บ functions-samples มีตัวอย่างที่คุณสามารถใช้ได้

โดยค่าเริ่มต้นการเข้าถึง Cloud Vision API ผ่านฟังก์ชั่นนี้จะอนุญาตให้เฉพาะผู้ใช้ที่ได้รับการรับรองความถูกต้องของแอปของคุณเท่านั้นที่สามารถเข้าถึง Cloud Vision API ได้ คุณสามารถปรับเปลี่ยนฟังก์ชันสำหรับความต้องการที่แตกต่างกัน

ในการปรับใช้ฟังก์ชัน:

  1. โคลนหรือดาวน์โหลด repo ของฟังก์ชันตัวอย่าง และเปลี่ยนเป็นไดเร็กทอรี vision-annotate-image :
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
    cd vision-annotate-image
    
  2. ติดตั้งการอ้างอิง:
    cd functions
    npm install
    cd ..
    
  3. หากคุณไม่มี Firebase CLI ให้ ติดตั้ง
  4. เริ่มต้นโครงการ Firebase ในไดเร็กทอรี vision-annotate-image เมื่อได้รับแจ้งให้เลือกโครงการของคุณในรายการ
    firebase init
  5. ปรับใช้ฟังก์ชัน:
    firebase deploy --only functions:annotateImage

เพิ่ม Firebase Auth ให้กับแอปของคุณ

ฟังก์ชันที่เรียกใช้งานได้ข้างต้นจะปฏิเสธคำขอใด ๆ จากผู้ใช้ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบสิทธิ์ของแอปของคุณ หากคุณยังไม่ได้ดำเนินการคุณจะต้อง เพิ่ม Firebase Auth ลงในแอปของคุณ

เพิ่มการอ้างอิงที่จำเป็นให้กับแอปของคุณ

  • เพิ่มการอ้างอิงสำหรับ Firebase Functions และ gson ไลบรารี Android ในโมดูลของคุณ (ระดับแอป) ไฟล์ Gradle (โดยปกติคือ app / build.gradle):
    implementation 'com.google.firebase:firebase-functions:19.2.0'
    implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6'
    
  • 1. เตรียมภาพที่ใส่

    ในการเรียกใช้ Cloud Vision รูปภาพจะต้องถูกจัดรูปแบบเป็นสตริงที่เข้ารหัส base64 ในการประมวลผลภาพจากไฟล์ที่บันทึก URI:
    1. รับภาพเป็นวัตถุ Bitmap :

      Java

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

      โคตรลิน + KTX

      var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)
    2. หรือปรับขนาดภาพลงเพื่อประหยัดแบนด์วิดท์ ดู ขนาดรูปภาพที่แนะนำ ของ Cloud Vision

      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);
      }

      โคตรลิน + 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

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

      โคตรลิน + KTX

      // Scale down bitmap size
      bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640)
    3. แปลงวัตถุบิตแมปเป็นสตริงเข้ารหัส base64:

      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);

      โคตรลิน + 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)
    4. รูปภาพที่แสดงโดยอ็อบเจ็กต์ Bitmap จะต้องตั้งตรงโดยไม่จำเป็นต้องหมุนเพิ่มเติม

    2. เรียกใช้ฟังก์ชันที่เรียกได้เพื่อจดจำจุดสังเกต

    หากต้องการจดจำจุดสังเกตในรูปภาพให้เรียกใช้ฟังก์ชันที่เรียกได้โดยส่ง คำขอ JSON Cloud Vision

    1. ขั้นแรกเริ่มต้นอินสแตนซ์ของ Cloud Functions:

      Java

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

      โคตรลิน + KTX

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

      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()));
                      }
                  });
      }
      

      โคตรลิน + 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))
                  }
      }
      
    3. สร้างคำขอ JSON ด้วย ประเภท LANDMARK_DETECTION :

      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);
      

      โคตรลิน + 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)
      
    4. สุดท้ายเรียกใช้ฟังก์ชัน:

      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
                          // ...
                      }
                  }
              });
      

      โคตรลิน + KTX

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

    3. รับข้อมูลเกี่ยวกับจุดสังเกตที่เป็นที่รู้จัก

    หากการดำเนินการจดจำจุดสังเกตสำเร็จการตอบสนอง JSON ของ BatchAnnotateImagesResponse จะถูกส่งกลับในผลลัพธ์ของงาน แต่ละออบเจ็กต์ในอาร์เรย์ landmarkAnnotations หมายถึงจุดสังเกตที่รู้จักในภาพ สำหรับจุดสังเกตแต่ละจุดคุณจะได้รับพิกัดขอบเขตในภาพอินพุตชื่อจุดสังเกตละติจูดและลองจิจูดรหัสเอนทิตีกราฟความรู้ (ถ้ามี) และคะแนนความเชื่อมั่นของการแข่งขัน ตัวอย่างเช่น:

    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();
        }
    }
    

    โคตรลิน + 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"]
        }
    }