Firebase ML を使用すると、画像内にあるよく知られたランドマークを認識できます。
始める前に
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まだアプリに Firebase を追加していない場合は、スタートガイドの手順に沿って追加してください。
- Xcode でアプリのプロジェクトを開いたまま、[File] > [Add Packages] の順に移動します。
- プロンプトが表示されたら、Firebase Apple プラットフォーム SDK リポジトリを追加します。
- Firebase ML ライブラリを選択します。
- ターゲットのビルド設定の [Other Linker Flags] セクションに
-ObjC
フラグを追加します。 - 上記の作業が完了すると、Xcode は依存関係の解決とバックグラウンドでのダウンロードを自動的に開始します。
- アプリに Firebase をインポートします。
Swift
import FirebaseMLModelDownloader
Objective-C
@import FirebaseMLModelDownloader;
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プロジェクトで Cloud ベースの API をまだ有効にしていない場合は、ここで有効にします。
- Firebase コンソールの Firebase ML の [APIs] ページを開きます。
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まだプロジェクトを Blaze 料金プランにアップグレードしていない場合は、[アップグレード] をクリックしてアップグレードします(プロジェクトをアップグレードするよう求められるのは、プロジェクトが Blaze プランでない場合のみです)。
Blaze レベルのプロジェクトだけが Cloud ベースの API を使用できます。
- Cloud ベースの API がまだ有効になっていない場合は、[Cloud ベースの API を有効化] をクリックします。
Swift Package Manager を使用して Firebase の依存関係のインストールと管理を行います。
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
次に、アプリ内の設定を行います。
ランドマーク検出ツールを構成する
デフォルトでは、Cloud 検出ツールは安定バージョンのモデルを使用して、最大 10 件の結果を返します。これらの設定のいずれかを変更する場合は、次の例のように VisionCloudDetectorOptions
オブジェクトを使用して指定します。
Swift
let options = VisionCloudDetectorOptions() options.modelType = .latest options.maxResults = 20
Objective-C
FIRVisionCloudDetectorOptions *options = [[FIRVisionCloudDetectorOptions alloc] init]; options.modelType = FIRVisionCloudModelTypeLatest; options.maxResults = 20;
次のステップでは、Cloud 検出ツール オブジェクトを作成するときに VisionCloudDetectorOptions
オブジェクトを渡します。
ランドマーク検出ツールを実行する
画像内のランドマークを認識するには、画像をUIImage
または CMSampleBufferRef
として VisionCloudLandmarkDetector
の detect(in:)
メソッドに渡します。
VisionCloudLandmarkDetector
のインスタンスを取得します。Swift
lazy var vision = Vision.vision() let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector(options: options) // Or, to use the default settings: // let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector()
Objective-C
FIRVision *vision = [FIRVision vision]; FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector]; // Or, to change the default settings: // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = // [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
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Cloud Vision を呼び出すには、画像を base64 でエンコードされた文字列としてフォーマットする必要があります。以下の方法で
UIImage
を処理します。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];
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次に、画像を
detect(in:)
メソッドに渡します。Swift
cloudDetector.detect(in: visionImage) { landmarks, error in guard error == nil, let landmarks = landmarks, !landmarks.isEmpty else { // ... return } // Recognized landmarks // ... }
Objective-C
[landmarkDetector detectInImage:image completion:^(NSArray<FIRVisionCloudLandmark *> *landmarks, NSError *error) { if (error != nil) { return; } else if (landmarks != nil) { // Got landmarks } }];
認識されたランドマークに関する情報を取得する
ランドマークの認識に成功すると、VisionCloudLandmark
オブジェクトの配列が完了ハンドラに渡されます。各オブジェクトから、画像内で認識されたランドマークに関する情報を取得できます。
次に例を示します。
Swift
for landmark in landmarks { let landmarkDesc = landmark.landmark let boundingPoly = landmark.frame let entityId = landmark.entityId // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image // was taken, and the location of the landmark depicted. for location in landmark.locations { let latitude = location.latitude let longitude = location.longitude } let confidence = landmark.confidence }
Objective-C
for (FIRVisionCloudLandmark *landmark in landmarks) { NSString *landmarkDesc = landmark.landmark; CGRect frame = landmark.frame; NSString *entityId = landmark.entityId; // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image // was taken, and the location of the landmark depicted. for (FIRVisionLatitudeLongitude *location in landmark.locations) { double latitude = [location.latitude doubleValue]; double longitude = [location.longitude doubleValue]; } float confidence = [landmark.confidence floatValue]; }
次のステップ
- Cloud APIs を使用するアプリを本番環境にデプロイする前に、不正な API アクセスを防いでその影響を軽減するため、いくつかの追加手順が必要になります。