iOS'te Firebase ML ile Önemli Noktaları Tanıma

Bir resimdeki tanınmış önemli noktaları tanımak için Firebase ML simgesini kullanabilirsiniz.

Başlamadan önce

    Firebase'i uygulamanıza henüz eklemediyseniz başlangıç kılavuzundaki adımları uygulayarak ekleyin.

    Firebase bağımlılarını yüklemek ve yönetmek için Swift Package Manager'ı kullanın.

    Firebase SDK'larını Apple projenize eklemenin farklı yolları (ör. doğrudan çerçeveleri içe aktarma ve CocoaPods kullanma) hakkında bilgi edinmek için
    1. Xcode'da, uygulamanız açıkken Dosya > Paket Ekle'ye gidin.
    2. İstendiğinde Firebase Apple platformları SDK deposunu ekleyin:
      3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    3. Firebase ML kitaplığını seçin.
    4. -ObjC işaretini, hedefinizin derleme ayarlarının Diğer Bağlantı Oluşturucu İşaretleri bölümüne ekleyin.
    5. İşlem tamamlandığında Xcode, arka planda bağımlılarınızı otomatik olarak çözümlemeye ve indirmeye başlar.

    Ardından, uygulama içi bazı ayarları yapın:

    1. Uygulamanızda Firebase'i içe aktarın:

      Swift

      import FirebaseMLModelDownloader

      Objective-C

      @import FirebaseMLModelDownloader;

  1. Projeniz için bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz şimdi etkinleştirin:

    1. Firebase konsolunun Firebase ML API'leri sayfasını açın.

    2. Projenizi Blaze fiyatlandırma planına henüz yükseltmediyseniz bunu yapmak için Yükselt'i tıklayın. (Yükseltme işlemini yalnızca projeniz Blaze planında değilse yapmanız istenir.)

      Cloud tabanlı API'ler yalnızca Blaze düzeyindeki projelerde kullanılabilir.

    3. Bulut tabanlı API'ler etkinleştirilmemişse Bulut tabanlı API'leri etkinleştir'i tıklayın.

Dönüm noktası algılayıcıyı yapılandırma

Cloud algılayıcı varsayılan olarak modelin kararlı sürümünü kullanır ve 10'a kadar sonuç döndürür. Bu ayarlardan birini değiştirmek istiyorsanız bunları aşağıdaki örnekte olduğu gibi bir VisionCloudDetectorOptions nesnesi ile belirtin:

Swift

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

Objective-C

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

Bir sonraki adımda, Cloud algılayıcı nesnesini oluştururken VisionCloudDetectorOptions nesnesini iletin.

Önemli nokta algılayıcıyı çalıştırma

Bir resimdeki önemli noktaları tanımak için resmi UIImage veya CMSampleBufferRef olarak VisionCloudLandmarkDetector'nin detect(in:) yöntemine iletin:

  1. VisionCloudLandmarkDetector örneğini alın:

    Swift

    lazy var vision = Vision.vision()

let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector(options: options)
// Or, to use the default settings:
// let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector()
    ViewController.swift

    Objective-C

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
// Or, to change the default settings:
// FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
//     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
  2. Cloud Vision'u çağırmak için görüntünün base64 kodlu bir dize olarak biçimlendirilmesi gerekir. UIImage dosyasını işlemek için:

    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];
  3. Ardından, resmi detect(in:) yöntemine iletin:

    Swift

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

  // Recognized landmarks
  // ...
}
    ViewController.swift

    Objective-C

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

Tanınan önemli yerler hakkında bilgi edinme

Dönüm noktası algılama başarılı olursa tamamlama işleyicisine bir VisionCloudLandmark nesnesi dizisi iletilir. Her nesneden, resimde tanınan bir önemli nokta hakkında bilgi edinebilirsiniz.

Örneğin:

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];
}

Sonraki adımlar