Bilder mit Cloud Vision und Firebase Auth und Firebase-Funktionen auf Apple-Plattformen sicher beschriften

Wenn Sie eine Google Cloud API über Ihre App aufrufen möchten, müssen Sie eine REST API erstellen, die die Autorisierung übernimmt und geheime Werte wie API-Schlüssel schützt. Anschließend müssen Sie Code in Ihrer mobilen App schreiben, um sich bei diesem Vermittlungsdienst zu authentifizieren und mit ihm zu kommunizieren.

Eine Möglichkeit, diese REST API zu erstellen, ist die Verwendung von Firebase Authentication und Functions. Damit erhalten Sie ein verwaltetes, serverloses Gateway für Google Cloud APIs, das die Authentifizierung übernimmt und mit vorgefertigten SDKs von Ihrer mobilen App aus aufgerufen werden kann.

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie die Cloud Vision API über Ihre App aufrufen. Mit dieser Methode können alle authentifizierten Nutzer über Ihr Cloud-Projekt auf kostenpflichtige Cloud Vision-Dienste zugreifen. Überlegen Sie daher, ob dieser Authentifizierungsmechanismus für Ihren Anwendungsfall ausreichend ist, bevor Sie fortfahren.

Hinweis

Projekt konfigurieren

Wenn Sie Firebase noch nicht zu Ihrer App hinzugefügt haben, folgen Sie dazu der Anleitung für den Einstieg.

Verwenden Sie Swift Package Manager, um Firebase-Abhängigkeiten zu installieren und zu verwalten.

  1. Öffnen Sie Ihr App-Projekt und gehen Sie in Xcode zu File > Add Packages (Datei > Pakete hinzufügen).
  2. Fügen Sie bei entsprechender Aufforderung das Firebase Apple Platforms SDK-Repository hinzu:
  3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
  4. Wählen Sie die Firebase ML-Mediathek aus.
  5. Fügen Sie das Flag -ObjC dem Abschnitt Other Linker Flags (Andere Linker-Flags) der Build-Einstellungen Ihres Ziels hinzu.
  6. Wenn Sie fertig, beginnt Xcode automatisch, Ihre Abhängigkeiten im Hintergrund aufzulösen und herunterzuladen.

Führen Sie als Nächstes die Einrichtung in der App durch:

  1. Importieren Sie Firebase in Ihre App:

    Swift

    import FirebaseMLModelDownloader

    Objective-C

    @import FirebaseMLModelDownloader;

Nur noch ein paar Konfigurationsschritte und es kann losgehen:

  1. Wenn Sie cloudbasierte APIs für Ihr Projekt noch nicht aktiviert haben, tun Sie dies jetzt:

    1. Öffnen Sie in der Firebase-Konsole die Seite Firebase ML-APIs.
    2. Wenn Sie Ihr Projekt noch nicht auf das Blaze-Preismodell (Pay as you go) umgestellt haben, klicken Sie auf Upgrade, um dies zu tun. Sie werden nur dann zum Upgrade aufgefordert, wenn Ihr Projekt nicht im Blaze-Preismodell ist.

      Nur Projekte mit dem Blaze-Preismodell können cloudbasierte APIs verwenden.

    3. Wenn cloudbasierte APIs noch nicht aktiviert sind, klicken Sie auf Cloudbasierte APIs aktivieren.
  2. Konfigurieren Sie Ihre vorhandenen Firebase-API-Schlüssel so, dass der Zugriff auf die Cloud Vision API nicht zulässig ist:
    1. Öffnen Sie in der Cloud Console die Seite Anmeldedaten.
    2. Öffnen Sie für jeden API-Schlüssel in der Liste die Bearbeitungsansicht und fügen Sie im Abschnitt „Schlüsseleinschränkungen“ alle verfügbaren APIs mit Ausnahme der Cloud Vision API der Liste hinzu.

Aufrufbare Funktion bereitstellen

Als Nächstes stellen Sie die Cloud-Funktion bereit, mit der Sie Ihre App und die Cloud Vision API verbinden. Das functions-samples-Repository enthält ein Beispiel, das Sie verwenden können.

Standardmäßig können nur authentifizierte Nutzer Ihrer App über diese Funktion auf die Cloud Vision API zugreifen. Sie können die Funktion an unterschiedliche Anforderungen anpassen.

So stellen Sie die Funktion bereit:

  1. Klonen Sie das functions-samples-Repository oder laden Sie es herunter und wechseln Sie in das Verzeichnis Node-1st-gen/vision-annotate-image:
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
    cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
    
  2. Installieren Sie die Abhängigkeiten:
    cd functions
    npm install
    cd ..
  3. Wenn Sie die Firebase CLI noch nicht haben, installieren Sie sie.
  4. Initialisieren Sie ein Firebase-Projekt im Verzeichnis vision-annotate-image. Wählen Sie bei Aufforderung Ihr Projekt aus der Liste aus.
    firebase init
  5. Die Funktion bereitstellen:
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Firebase Auth zu Ihrer App hinzufügen

Die oben bereitgestellte aufrufbare Funktion lehnt alle Anfragen von nicht authentifizierten Nutzern Ihrer App ab. Falls noch nicht geschehen, müssen Sie Firebase Auth zu Ihrer App hinzufügen.

Fügen Sie Ihrer App die erforderlichen Abhängigkeiten hinzu

Verwenden Sie Swift Package Manager, um die Cloud Functions for Firebase-Bibliothek zu installieren.

Jetzt können Sie Bilder labeln.

1. Eingabebild vorbereiten

Damit Cloud Vision aufgerufen werden kann, muss das Bild als base64-codierter String formatiert sein. So verarbeiten Sie ein UIImage:

Swift

guard let imageData = uiImage.jpegData(compressionQuality: 1.0) else { return }
let base64encodedImage = imageData.base64EncodedString()

Objective-C

NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];

2. Aufrufbare Funktion aufrufen, um das Bild zu kennzeichnen

Um Objekte in einem Bild zu kennzeichnen, rufen Sie die aufrufbare Funktion mit einer JSON Cloud Vision-Anfrage auf.

  1. Initialisieren Sie zuerst eine Instanz von Cloud Functions:

    Swift

    lazy var functions = Functions.functions()
    

    Objective-C

    @property(strong, nonatomic) FIRFunctions *functions;
    
  2. Erstellen Sie eine Anfrage mit Typ auf LABEL_DETECTION:

    Swift

    let requestData = [
      "image": ["content": base64encodedImage],
      "features": ["maxResults": 5, "type": "LABEL_DETECTION"]
    ]
    

    Objective-C

    NSDictionary *requestData = @{
      @"image": @{@"content": base64encodedImage},
      @"features": @{@"maxResults": @5, @"type": @"LABEL_DETECTION"}
    };
    
  3. Rufen Sie die Funktion schließlich auf:

    Swift

    do {
      let result = try await functions.httpsCallable("annotateImage").call(requestData)
      print(result)
    } catch {
      if let error = error as NSError? {
        if error.domain == FunctionsErrorDomain {
          let code = FunctionsErrorCode(rawValue: error.code)
          let message = error.localizedDescription
          let details = error.userInfo[FunctionsErrorDetailsKey]
        }
        // ...
      }
    }
    

    Objective-C

    [[_functions HTTPSCallableWithName:@"annotateImage"]
                              callWithObject:requestData
                                  completion:^(FIRHTTPSCallableResult * _Nullable result, NSError * _Nullable error) {
            if (error) {
              if ([error.domain isEqualToString:@"com.firebase.functions"]) {
                FIRFunctionsErrorCode code = error.code;
                NSString *message = error.localizedDescription;
                NSObject *details = error.userInfo[@"details"];
              }
              // ...
            }
            // Function completed succesfully
            // Get information about labeled objects
    
          }];
    

3. Informationen zu gelabelten Objekten abrufen

Wenn die Bildkennzeichnung erfolgreich ist, wird im Ergebnis der Aufgabe eine JSON-Antwort vom Typ BatchAnnotateImagesResponse zurückgegeben. Jedes Objekt im Array labelAnnotations steht für ein Element, das im Bild gekennzeichnet wurde. Für jedes Label können Sie die Textbeschreibung des Labels, die Knowledge Graph-Entitäts-ID (falls verfügbar) und den Konfidenzwert der Übereinstimmung abrufen. Beispiel:

Swift

if let labelArray = (result?.data as? [String: Any])?["labelAnnotations"] as? [[String:Any]] {
  for labelObj in labelArray {
    let text = labelObj["description"]
    let entityId = labelObj["mid"]
    let confidence = labelObj["score"]
  }
}

Objective-C

NSArray *labelArray = result.data[@"labelAnnotations"];
for (NSDictionary *labelObj in labelArray) {
  NSString *text = labelObj[@"description"];
  NSString *entityId = labelObj[@"mid"];
  NSNumber *confidence = labelObj[@"score"];
}