Маркируйте изображения с помощью Firebase ML на платформах Apple

Вы можете использовать Firebase ML для маркировки объектов, распознанных на изображении. См. обзор для получения информации о функциях этого API.

Прежде чем начать

    Если вы еще не добавили Firebase в свое приложение, сделайте это, выполнив действия, описанные в руководстве по началу работы .

    Используйте Swift Package Manager для установки зависимостей Firebase и управления ими.

    1. В Xcode, открыв проект приложения, выберите «Файл» > «Добавить пакеты» .
    2. При появлении запроса добавьте репозиторий Firebase SDK для платформ Apple: 
      3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    3. Выберите библиотеку Firebase ML .
    4. Добавьте флаг -ObjC в раздел «Другие флаги компоновщика» настроек сборки вашей цели.
    5. По завершении Xcode автоматически начнет разрешать и загружать ваши зависимости в фоновом режиме.

    Затем выполните некоторые настройки в приложении:

    1. Импортируйте Firebase в свое приложение:

      Быстрый 

      import FirebaseMLModelDownloader

      Цель-C 

      @import FirebaseMLModelDownloader;

  1. Если вы еще не включили облачные API для своего проекта, сделайте это сейчас:

    1. Откройте страницу API Firebase ML в консоли Firebase .

    2. Если вы еще не обновили свой проект до тарифного плана Blaze, нажмите «Обновить» , чтобы сделать это. (Вам будет предложено выполнить обновление, только если ваш проект не входит в план Blaze.)

      Только проекты уровня Blaze могут использовать облачные API.

    3. Если облачные API еще не включены, нажмите «Включить облачные API» .

Теперь вы готовы маркировать изображения.

1. Подготовьте входное изображение

Создайте объект VisionImage используя UIImage или CMSampleBufferRef .

Чтобы использовать UIImage :

  1. При необходимости поверните изображение так, чтобы его свойство imageOrientation имело значение .up .
  2. Создайте объект VisionImage используя правильно повернутый UIImage . Не указывайте метаданные вращения — необходимо использовать значение по умолчанию .topLeft .

    Быстрый 

    let image = VisionImage(image: uiImage)

    Цель-C 

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

Чтобы использовать CMSampleBufferRef :

  1. Создайте объект VisionImageMetadata , который задает ориентацию данных изображения, содержащихся в буфере CMSampleBufferRef .

    Чтобы получить ориентацию изображения:

    Быстрый 

    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
    }
}

    Цель-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;
  }
}

    Затем создайте объект метаданных:

    Быстрый 

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

    Цель-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. Создайте объект VisionImage используя объект CMSampleBufferRef и метаданные вращения:

    Быстрый 

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

    Цель-C 

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

2. Настройте и запустите средство разметки изображений.

Чтобы пометить объекты на изображении, передайте объект VisionImage processImage() класса VisionImageLabeler .

  1. Сначала получите экземпляр VisionImageLabeler :

    Быстрый 

    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)

    Цель-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. Затем передайте изображение processImage() :

    Быстрый 

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

    // Task succeeded.
    // ...
}

    Цель-C 

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

               // Task succeeded.
               // ...
           }];

3. Получить информацию о помеченных объектах

Если маркировка изображения прошла успешно, обработчику завершения будет передан массив объектов VisionImageLabel . От каждого объекта можно получить информацию о признаке, распознанном на изображении.

Например:

Быстрый 

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

Цель-C 

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

Следующие шаги