Распознавайте ориентиры с помощью Firebase ML на iOS

Вы можете использовать Firebase ML для распознавания известных ориентиров на изображении.

Прежде чем вы начнете

    Если вы еще не добавили Firebase в свое приложение, сделайте это, следуя инструкциям в руководстве по началу работы.

    Используйте Swift Package Manager для установки и управления зависимостями Firebase.

    1. В Xcode при открытом проекте приложения перейдите в File > Swift Packages > Add Package Dependency .
    2. При появлении запроса добавьте репозиторий SDK Firebase для платформ Apple:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
        
    4. Выберите библиотеку Firebase ML.
    5. Когда закончите, Xcode автоматически начнет разрешать и загружать ваши зависимости в фоновом режиме.

    Затем выполните некоторые настройки в приложении:

    1. В вашем приложении импортируйте Firebase:

      Быстрый

      import Firebase

      Цель-C

      @import Firebase;
  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 обновиться, только если ваш проект не входит в план Blaze.)

      Только проекты уровня Blaze могут использовать облачные API.

    3. Если облачные API еще не включены, щелкните Включить облачные API .

Настройка детектора ориентиров

По умолчанию детектор облаков использует стабильную версию модели и возвращает до 10 результатов. Если вы хотите изменить какой-либо из этих параметров, укажите их с помощью объекта VisionCloudDetectorOptions , как в следующем примере:

Быстрый

let options = VisionCloudDetectorOptions()
options.modelType = .latest
options.maxResults = 20

Цель-C

  FIRVisionCloudDetectorOptions *options =
      [[FIRVisionCloudDetectorOptions alloc] init];
  options.modelType = FIRVisionCloudModelTypeLatest;
  options.maxResults = 20;
  

На следующем шаге передайте объект VisionCloudDetectorOptions при создании объекта детектора облаков.

Запустите детектор ориентиров

Чтобы распознать ориентиры на изображении, передайте изображение как UIImage или CMSampleBufferRef методу обнаружения VisionCloudLandmarkDetector detect(in:) :

  1. Получите экземпляр VisionCloudLandmarkDetector :

    Быстрый

    lazy var vision = Vision.vision()
    
    let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector(options: options)
    // Or, to use the default settings:
    // let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector()
    

    Цель-C

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
    FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
    // Or, to change the default settings:
    // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
    //     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
    
  2. Чтобы вызвать Cloud Vision, изображение должно быть отформатировано как строка в кодировке base64. Чтобы обработать UIImage :

    Быстрый

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

    Цель-C

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
    NSString *base64encodedImage =
      [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. Затем передайте изображение методу detect(in:) :

    Быстрый

    cloudDetector.detect(in: visionImage) { landmarks, error in
      guard error == nil, let landmarks = landmarks, !landmarks.isEmpty else {
        // ...
        return
      }
    
      // Recognized landmarks
      // ...
    }
    

    Цель-C

    [landmarkDetector detectInImage:image
                         completion:^(NSArray<FIRVisionCloudLandmark *> *landmarks,
                                      NSError *error) {
      if (error != nil) {
        return;
      } else if (landmarks != nil) {
        // Got landmarks
      }
    }];
    

Получить информацию о признанных достопримечательностях

Если распознавание ориентира прошло успешно, обработчику завершения будет передан массив объектов VisionCloudLandmark . От каждого объекта можно получить информацию об ориентире, распознанном на изображении.

Например:

Быстрый

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
}

Цель-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];
}

Следующие шаги