Android'de Firebase Auth ve Functions işlevlerini kullanarak Cloud Vision ile Önemli Noktaları Güvenli Bir Şekilde Tanıyın

Uygulamanızdan Google Cloud API çağırmak için bir ara uygulama oluşturmanız gerekir Yetkilendirme işleyen ve API anahtarları gibi gizli değerleri koruyan REST API. Daha sonra yapmanız gerekenler bu ara hizmetle kimlik doğrulaması yapmak ve bu hizmetle iletişim kurmak için mobil uygulamanızda kod yazmanızı öneririz.

Bu REST API'yi oluşturmanın bir yolu da Firebase Authentication and Functions'ı kullanmaktır. Bu da size yönetilen, sunucusuz bir ağ geçidi Kimlik doğrulama yapan ve mobil uygulamanızdan çağrılabilen Google Cloud API'leri SDK'ları kullanabilirsiniz.

Bu kılavuzda, Cloud Vision API'yi uygulamanızdan çağırmak için bu tekniğin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir. Bu yöntem, kimliği doğrulanmış tüm kullanıcıların Cloud projeniz üzerinden Cloud Vision'da faturalandırılan hizmetlere erişmesine olanak tanır. Devam etmeden önce bu kimlik doğrulama mekanizmasının kullanım alanınız için yeterli olup olmadığını değerlendirin.

Başlamadan önce

Projenizi yapılandırın

1. Henüz yapmadıysanız Firebase'i Android projenize ekleyin.

2. Projeniz için Cloud tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz etkinleştirin şimdi:

   1. Firebase ML Firebase konsolunun API'ler sayfası.

   2. Projenizi daha önce Blaze fiyatlandırma planına yükseltmediyseniz Bunun için yeni sürüme geçin. (Yalnızca emin olun.)

      Bulut tabanlı API'ler yalnızca Blaze düzeyindeki projelerde kullanılabilir.

   3. Cloud tabanlı API'ler henüz etkinleştirilmemişse Bulut tabanlı API'leri etkinleştir'i tıklayın. API'ler.
   ziyaret edin.
3. Cloud'a erişimi engellemek için mevcut Firebase API anahtarlarınızı yapılandırın Vision API:
   1. Cloud Console'un Kimlik Bilgileri sayfasını açın.
   2. Listedeki her API anahtarı için düzenleme görünümünü açın ve Anahtar Kısıtlamalar bölümünde, Cloud Vision haricindeki tüm mevcut API'leri ekleyin. API'yi ekleyin.

Çağrılabilir işlevi dağıtma

Ardından, uygulamanız ile Cloud arasında köprü kurmak için kullanacağınız Cloud Functions işlevini dağıtın Vision API. functions-samples deposu, örnek içeriyor kullanabilirsiniz.

Varsayılan olarak, Cloud Vision API'ye bu işlev üzerinden erişmek yalnızca uygulamanızın kimliği doğrulanmış kullanıcılarının Cloud Vision API'ye erişmesini sağlayın. Şunları yapabilirsiniz: işlevi farklı gereksinimlere göre değiştirebilir.

İşlevi dağıtmak için:

1. functions-samples deposunu klonlama veya indirme ve Node-1st-gen/vision-annotate-image dizinine geçiş yapın:

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

2. Bağımlılıkları yükleyin:

   cd functions
   npm install
   cd ..

3. Firebase CLI'ınız yoksa yükleyin.
4. vision-annotate-image içinde bir Firebase projesi başlatın dizin. İstendiğinde listeden projenizi seçin.

   firebase init

5. İşlevi dağıtın:

   firebase deploy --only functions:annotateImage

Firebase Auth'u uygulamanıza ekleyin

Yukarıda dağıtılan çağrılabilir işlev, kimliği doğrulanmamıştan gelen tüm istekleri reddeder en iyi uygulamaları paylaşacağız. Henüz yapmadıysanız Firebase'i Uygulamanız için kimlik doğrulama.

Gerekli bağımlılıkları uygulamanıza ekleyin

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

1. Giriş resmini hazırlama

1. Resmi Bitmap nesnesi olarak alın:

   Kotlin+KTX

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

   Java

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

2. Dilerseniz bant genişliğinden tasarruf etmek için resmin ölçeğini küçültebilirsiniz. Bkz. Cloud Vision'ın önerilen resim boyutları.

   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. Bit eşlem nesnesini, base64 kodlamalı bir dizeye dönüştürün:

   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);

Bitmap nesnesi tarafından temsil edilen resim, dik olmalıdır, ek döndürme gerekmez.

2. Önemli noktaları tanımak için çağrılabilir işlevi çağırın

1. Öncelikle, bir Cloud Functions örneğini başlatın:

   Kotlin+KTX

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

   Java

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

2. İşlevin çağrılması için bir yöntem tanımlayın:

   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. Type ile bir JSON isteği oluşturma 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. Son olarak, işlevi çağırın:

   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. Tanınan önemli noktalar hakkında bilgi alın

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();
    }
}