ติดป้ายกำกับรูปภาพด้วย Firebase ML บนแพลตฟอร์ม Apple

คุณใช้ Firebase ML เพื่อติดป้ายกำกับออบเจ็กต์ที่รู้จักในรูปภาพได้ ดู ภาพรวมสำหรับข้อมูลเกี่ยวกับฟีเจอร์ของ API นี้

ก่อนเริ่มต้น

หากยังไม่ได้เพิ่ม Firebase ลงในแอป โปรดทำตามขั้นตอนในคู่มือเริ่มต้นใช้งาน

ใช้ Swift Package Manager เพื่อติดตั้งและจัดการทรัพยากร Dependency ของ Firebase

1. เปิดโปรเจ็กต์แอปใน Xcode แล้วไปที่ไฟล์ > เพิ่มแพ็กเกจ
2. เมื่อได้รับข้อความแจ้ง ให้เพิ่มที่เก็บ SDK สำหรับแพลตฟอร์ม Firebase ของ Apple ดังนี้

  https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git

3. เลือกไลบรารี Firebase ML
4. เพิ่มแฟล็ก -ObjC ลงในส่วนแฟล็ก Linker อื่นๆ ของการตั้งค่าบิลด์ของเป้าหมาย
5. เมื่อเสร็จสิ้นแล้ว Xcode จะเริ่มแก้ปัญหาและดาวน์โหลดทรัพยากร Dependency ในเบื้องหลังโดยอัตโนมัติ

จากนั้นทำการตั้งค่าบางอย่างในแอป ดังนี้

1. ในแอป ให้นำเข้า Firebase ดังนี้

   Swift

   import FirebaseMLModelDownloader

   Objective-C

   @import FirebaseMLModelDownloader;

1. หากคุณยังไม่ได้เปิดใช้ API ในระบบคลาวด์สำหรับโปรเจ็กต์ โปรดดำเนินการทันที

   1. เปิดหน้า Firebase ML API ของคอนโซล Firebase

   2. หากยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแพ็กเกจราคา Blaze ให้คลิกอัปเกรดเพื่อดำเนินการดังกล่าว (ระบบจะแจ้งให้อัปเกรดเฉพาะในกรณีที่โปรเจ็กต์ไม่ได้อยู่ในแพ็กเกจ Blaze)

      เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API ในระบบคลาวด์ได้

   3. หากยังไม่ได้เปิดใช้ API ในระบบคลาวด์ ให้คลิกเปิดใช้ API ในระบบคลาวด์

คุณพร้อมที่จะติดป้ายกำกับรูปภาพแล้ว

1. เตรียมรูปภาพอินพุต

สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ UIImage หรือ CMSampleBufferRef

วิธีใช้ UIImage

1. หากจำเป็น ให้หมุนรูปภาพเพื่อให้พร็อพเพอร์ตี้ imageOrientation เป็น .up
2. สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ UIImage ที่หมุนอย่างถูกต้อง และไม่ระบุข้อมูลเมตาการหมุนเวียน ระบบจะใช้ค่าเริ่มต้นซึ่งก็คือ .topLeft

   Swift

   let image = VisionImage(image: uiImage)

   Objective-C

   FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

วิธีใช้ CMSampleBufferRef

1. สร้างออบเจ็กต์ VisionImageMetadata ที่ระบุการวางแนวของข้อมูลรูปภาพที่อยู่ในบัฟเฟอร์ CMSampleBufferRef

   วิธีดูการวางแนวรูปภาพ

   Swift

   func imageOrientation(
       deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
       cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
       ) -> VisionDetectorImageOrientation {
       switch deviceOrientation {
       case .portrait:
           return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
       case .landscapeLeft:
           return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
       case .portraitUpsideDown:
           return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
       case .landscapeRight:
           return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
       case .faceDown, .faceUp, .unknown:
           return .leftTop
       }
   }

   Objective-C

   - (FIRVisionDetectorImageOrientation)
       imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                              cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
     switch (deviceOrientation) {
       case UIDeviceOrientationPortrait:
         if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
         } else {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
         }
       case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
         if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
         } else {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
         }
       case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
         if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
         } else {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
         }
       case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
         if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
         } else {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
         }
       default:
         return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
     }
   }

   จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ข้อมูลเมตา ดังนี้

   Swift

   let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
   let metadata = VisionImageMetadata()
   metadata.orientation = imageOrientation(
       deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
       cameraPosition: cameraPosition
   )

   Objective-C

   FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
   AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
       AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
   metadata.orientation =
       [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                    cameraPosition:cameraPosition];

2. สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ออบเจ็กต์ CMSampleBufferRef และข้อมูลเมตาการหมุน ดังนี้

   Swift

   let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
   image.metadata = metadata

   Objective-C

   FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
   image.metadata = metadata;

2. กำหนดค่าและเรียกใช้เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพ

1. ก่อนอื่น รับอินสแตนซ์ VisionImageLabeler:

   Swift

   let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler()
   
   // Or, to set the minimum confidence required:
   // let options = VisionCloudImageLabelerOptions()
   // options.confidenceThreshold = 0.7
   // let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler(options: options)
   

   Objective-C

   FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] cloudImageLabeler];
   
   // Or, to set the minimum confidence required:
   // FIRVisionCloudImageLabelerOptions *options =
   //         [[FIRVisionCloudImageLabelerOptions alloc] init];
   // options.confidenceThreshold = 0.7;
   // FIRVisionImageLabeler *labeler =
   //         [[FIRVision vision] cloudImageLabelerWithOptions:options];
   

2. จากนั้นส่งรูปภาพไปยังเมธอด processImage()

   Swift

   labeler.process(image) { labels, error in
       guard error == nil, let labels = labels else { return }
   
       // Task succeeded.
       // ...
   }
   

   Objective-C

   [labeler processImage:image
              completion:^(NSArray<FIRVisionImageLabel *> *_Nullable labels,
                           NSError *_Nullable error) {
                  if (error != nil) { return; }
   
                  // Task succeeded.
                  // ...
              }];
   

3. รับข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่ติดป้ายกำกับ

ตัวอย่างเช่น

for label in labels {
    let labelText = label.text
    let entityId = label.entityID
    let confidence = label.confidence
}

for (FIRVisionImageLabel *label in labels) {
   NSString *labelText = label.text;
   NSString *entityId = label.entityID;
   NSNumber *confidence = label.confidence;
}

ขั้นตอนถัดไป

• ก่อนที่จะทำให้แอปที่ใช้ Cloud API ใช้งานได้จริง คุณควรทำตามขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อป้องกันและลดผลกระทบของการเข้าถึง API ที่ไม่ได้รับอนุญาต