Android'de Firebase Auth ve Functions işlevlerini kullanarak Cloud Vision ile resimlerdeki metinleri 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.

ziyaret edin.

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

  • Cloud Functions for Firebase (istemci) ve gson Android kitaplıklarına bağımlılıkları ekleyin. modül (uygulama düzeyinde) Gradle dosyanıza (genellikle <project>/<app-module>/build.gradle.kts veya <project>/<app-module>/build.gradle): 
    implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.0.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

    • Artık resimlerdeki metinleri tanımaya hazırsınız.

    1. Giriş resmini hazırlama

    Cloud Vision'ı çağırmak için görüntünün base64 kodlu bir dize olarak biçimlendirilmelidir. Bir resim içeren bir resim dosyası olarak:
    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);
      4. Bitmap nesnesi tarafından temsil edilen resim, dik olmalıdır, ek döndürme gerekmez.

    2. Metni tanımak için çağrılabilir işlevi çağırın

    Bir görüntüdeki metni tanımak için çağrılabilir işlevi çağırın. JSON Cloud Vision isteği.

    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. JSON isteğini oluşturun. Cloud Vision API iki Tür'ü destekler TEXT_DETECTION ve DOCUMENT_TEXT_DETECTION. Cloud Vision OCR Belgelerini inceleyin. .

      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("type", JsonPrimitive("TEXT_DETECTION"))
// Alternatively, for DOCUMENT_TEXT_DETECTION:
// feature.add("type", JsonPrimitive("DOCUMENT_TEXT_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("type", new JsonPrimitive("TEXT_DETECTION"));
// Alternatively, for DOCUMENT_TEXT_DETECTION:
//feature.add("type", new JsonPrimitive("DOCUMENT_TEXT_DETECTION"));
JsonArray features = new JsonArray();
features.add(feature);
request.add("features", features);

      İsteğe bağlı olarak dil ipuçları sağlayın. Dil algılama konusunda yardımcı olmak için (desteklenen dillere bakın):

      Kotlin+KTX 

      val imageContext = JsonObject()
val languageHints = JsonArray()
languageHints.add("en")
imageContext.add("languageHints", languageHints)
request.add("imageContext", imageContext)

      Java 

      JsonObject imageContext = new JsonObject();
JsonArray languageHints = new JsonArray();
languageHints.add("en");
imageContext.add("languageHints", languageHints);
request.add("imageContext", imageContext);

    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 metin bloklarındaki metni ayıkla

    Metin tanıma işlemi başarılı olursa BatchAnnotateImagesResponse değeri, görevin sonucunda döndürülür. Metin ek açıklamaları şurada bulunabilir: fullTextAnnotation nesnesini tanımlayın.

    Tanınan metni text alanında dize olarak alabilirsiniz. Örneğin:

    Kotlin+KTX 

    val annotation = task.result!!.asJsonArray[0].asJsonObject["fullTextAnnotation"].asJsonObject
System.out.format("%nComplete annotation:")
System.out.format("%n%s", annotation["text"].asString)

    Java 

    JsonObject annotation = task.getResult().getAsJsonArray().get(0).getAsJsonObject().get("fullTextAnnotation").getAsJsonObject();
System.out.format("%nComplete annotation:%n");
System.out.format("%s%n", annotation.get("text").getAsString());

    Resmin belirli bölgelerine özel bilgileri de alabilirsiniz. Her block için paragraph, word ve symbol, metnin bölgede tanınmasını sağlayabilirsiniz ve bölgeyi sınırlayan koordinatlarıyla birlikte çalışır. Örneğin:

    Kotlin+KTX 

    for (page in annotation["pages"].asJsonArray) {
    var pageText = ""
    for (block in page.asJsonObject["blocks"].asJsonArray) {
        var blockText = ""
        for (para in block.asJsonObject["paragraphs"].asJsonArray) {
            var paraText = ""
            for (word in para.asJsonObject["words"].asJsonArray) {
                var wordText = ""
                for (symbol in word.asJsonObject["symbols"].asJsonArray) {
                    wordText += symbol.asJsonObject["text"].asString
                    System.out.format(
                        "Symbol text: %s (confidence: %f)%n",
                        symbol.asJsonObject["text"].asString,
                        symbol.asJsonObject["confidence"].asFloat,
                    )
                }
                System.out.format(
                    "Word text: %s (confidence: %f)%n%n",
                    wordText,
                    word.asJsonObject["confidence"].asFloat,
                )
                System.out.format("Word bounding box: %s%n", word.asJsonObject["boundingBox"])
                paraText = String.format("%s%s ", paraText, wordText)
            }
            System.out.format("%nParagraph: %n%s%n", paraText)
            System.out.format("Paragraph bounding box: %s%n", para.asJsonObject["boundingBox"])
            System.out.format("Paragraph Confidence: %f%n", para.asJsonObject["confidence"].asFloat)
            blockText += paraText
        }
        pageText += blockText
    }
}

    Java 

    for (JsonElement page : annotation.get("pages").getAsJsonArray()) {
    StringBuilder pageText = new StringBuilder();
    for (JsonElement block : page.getAsJsonObject().get("blocks").getAsJsonArray()) {
        StringBuilder blockText = new StringBuilder();
        for (JsonElement para : block.getAsJsonObject().get("paragraphs").getAsJsonArray()) {
            StringBuilder paraText = new StringBuilder();
            for (JsonElement word : para.getAsJsonObject().get("words").getAsJsonArray()) {
                StringBuilder wordText = new StringBuilder();
                for (JsonElement symbol : word.getAsJsonObject().get("symbols").getAsJsonArray()) {
                    wordText.append(symbol.getAsJsonObject().get("text").getAsString());
                    System.out.format("Symbol text: %s (confidence: %f)%n", symbol.getAsJsonObject().get("text").getAsString(), symbol.getAsJsonObject().get("confidence").getAsFloat());
                }
                System.out.format("Word text: %s (confidence: %f)%n%n", wordText.toString(), word.getAsJsonObject().get("confidence").getAsFloat());
                System.out.format("Word bounding box: %s%n", word.getAsJsonObject().get("boundingBox"));
                paraText.append(wordText.toString()).append(" ");
            }
            System.out.format("%nParagraph:%n%s%n", paraText);
            System.out.format("Paragraph bounding box: %s%n", para.getAsJsonObject().get("boundingBox"));
            System.out.format("Paragraph Confidence: %f%n", para.getAsJsonObject().get("confidence").getAsFloat());
            blockText.append(paraText);
        }
        pageText.append(blockText);
    }
}