Beschriften Sie Bilder sicher mit Cloud Vision mithilfe von Firebase Auth und Functions auf Apple-Plattformen

Um eine Google Cloud API von Ihrer App aus aufzurufen, müssen Sie eine zwischengeschaltete REST-API erstellen, die die Autorisierung übernimmt und geheime Werte wie API-Schlüssel schützt. Anschließend müssen Sie Code in Ihre mobile App schreiben, um sich bei diesem Zwischendienst zu authentifizieren und mit ihm zu kommunizieren.

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

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

Bevor Sie beginnen

Konfigurieren Sie Ihr Projekt

Wenn Sie Firebase noch nicht zu Ihrer App hinzugefügt haben, befolgen Sie dazu die Schritte im Leitfaden „Erste Schritte“ .

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

  1. Navigieren Sie in Xcode bei geöffnetem App-Projekt zu File > Add Packages .
  2. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, fügen Sie das Firebase Apple Platforms SDK-Repository hinzu:
  3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
  4. Wählen Sie die Firebase ML-Bibliothek.
  5. Fügen Sie das Flag -ObjC zum Abschnitt „Andere Linker-Flags“ der Build-Einstellungen Ihres Ziels hinzu.
  6. Wenn Sie fertig sind, beginnt Xcode automatisch mit der Auflösung und dem Herunterladen Ihrer Abhängigkeiten im Hintergrund.

Führen Sie als Nächstes einige In-App-Einrichtungen durch:

  1. Importieren Sie Firebase in Ihre App:

    Schnell

    import FirebaseMLModelDownloader

    Ziel c

    @import FirebaseMLModelDownloader;

Noch ein paar Konfigurationsschritte und schon kann es losgehen:

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

    1. Öffnen Sie die Seite „Firebase ML APIs“ der Firebase-Konsole.
    2. Wenn Sie Ihr Projekt noch nicht auf den Blaze-Preisplan aktualisiert haben, klicken Sie dazu auf „Upgrade“ . (Sie werden nur dann zum Upgrade aufgefordert, wenn Ihr Projekt nicht im Blaze-Plan enthalten ist.)

      Nur Projekte auf Blaze-Ebene können cloudbasierte APIs verwenden.

    3. Wenn Cloud-basierte APIs noch nicht aktiviert sind, klicken Sie auf Cloud-basierte APIs aktivieren .
  2. Konfigurieren Sie Ihre vorhandenen Firebase-API-Schlüssel, um den Zugriff auf die Cloud Vision API zu verhindern:
    1. Öffnen Sie die Seite „Anmeldeinformationen“ der Cloud-Konsole.
    2. Öffnen Sie für jeden API-Schlüssel in der Liste die Bearbeitungsansicht und fügen Sie im Abschnitt „Schlüsseleinschränkungen“ alle verfügbaren APIs außer der Cloud Vision-API zur Liste hinzu.

Stellen Sie die aufrufbare Funktion bereit

Stellen Sie als Nächstes die Cloud-Funktion bereit, die Sie zum Überbrücken Ihrer App und der Cloud Vision-API verwenden möchten. Das Repository functions-samples enthält ein Beispiel, das Sie verwenden können.

Standardmäßig ermöglicht der Zugriff auf die Cloud Vision API über diese Funktion nur authentifizierten Benutzern Ihrer App Zugriff auf die Cloud Vision API. Sie können die Funktion an unterschiedliche Anforderungen anpassen.

So stellen Sie die Funktion bereit:

  1. Klonen Sie das Repo „functions-samples“ 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. Abhängigkeiten installieren:
    cd functions
    npm install
    cd ..
    
  3. Wenn Sie nicht über die Firebase-CLI verfügen, installieren Sie sie .
  4. Initialisieren Sie ein Firebase-Projekt im Verzeichnis vision-annotate-image . Wenn Sie dazu aufgefordert werden, wählen Sie Ihr Projekt in der Liste aus.
    firebase init
  5. Stellen Sie die Funktion bereit:
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Fügen Sie Firebase Auth zu Ihrer App hinzu

Die oben bereitgestellte aufrufbare Funktion lehnt jede Anfrage von nicht authentifizierten Benutzern Ihrer App ab. Falls Sie dies noch nicht getan haben, 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 beschriften.

1. Bereiten Sie das Eingabebild vor

Um Cloud Vision aufzurufen, muss das Bild als Base64-codierte Zeichenfolge formatiert werden. So verarbeiten Sie ein UIImage :

Schnell

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

Ziel c

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

2. Rufen Sie die aufrufbare Funktion auf, um das Bild zu beschriften

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

  1. Initialisieren Sie zunächst eine Instanz von Cloud Functions:

    Schnell

    lazy var functions = Functions.functions()
    

    Ziel c

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

    Schnell

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

    Ziel c

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

    Schnell

    functions.httpsCallable("annotateImage").call(requestData) { (result, error) in
      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]
        }
        // ...
      }
      // Function completed successfully
    }
    

    Ziel c

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

3. Informieren Sie sich über gekennzeichnete Objekte

Wenn der Bildbeschriftungsvorgang erfolgreich ist, wird im Ergebnis der Aufgabe eine JSON-Antwort von BatchAnnotateImagesResponse zurückgegeben. Jedes Objekt im labelAnnotations -Array stellt etwas dar, das im Bild beschriftet wurde. Für jedes Label können Sie die Textbeschreibung des Labels, seine Knowledge Graph-Entitäts-ID (falls verfügbar) und den Konfidenzwert der Übereinstimmung abrufen. Zum Beispiel:

Schnell

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"]
  }
}

Ziel c

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