Google は、黒人コミュニティのための人種的公平の促進に取り組んでいます。詳細をご覧ください。

iOSのFirebaseMLでランドマークを認識する

Firebase MLを使用して、画像内の有名なランドマークを認識することができます。

あなたが始める前に

  1. あなたはすでにあなたのアプリにFirebaseを追加していない場合は、の手順に従って、それを行うセットアップガイドを
  2. :あなたのPodfileでFirebase含める
    pod 'Firebase/MLVision'
    
    あなたのプロジェクトのポッドをインストールまたはアップデートした後、その使用してXcodeプロジェクトを開くようにしてください.xcworkspace
  3. アプリで、Firebaseをインポートします。

    迅速

    import Firebase

    Objective-C

    @import Firebase;
  4. プロジェクトでクラウドベースのAPIをまだ有効にしていない場合は、今すぐ有効にしてください。

    1. 開きFirebase MLのAPIページFirebaseコンソールのを。
    2. すでにブレイズ・プライシング計画にプロジェクトをアップグレードしていない場合は、そうするためにアップグレード]をクリックします。 (プロジェクトがBlazeプランに含まれていない場合にのみ、アップグレードするように求められます。)

      BlazeレベルのプロジェクトのみがクラウドベースのAPIを使用できます。

    3. クラウドベースのAPIがすでに有効になっていない場合は、クラウドベースのAPIを有効にする]をクリックします。

ランドマーク検出器を構成する

デフォルトでは、クラウド検出器はモデルの安定バージョンを使用し、最大10件の結果を返します。あなたはどちらか、これらの設定を変更する場合は、それらを指定VisionCloudDetectorOptions次の例のようにオブジェクト:

迅速

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、合格VisionCloudDetectorOptionsあなたはクラウド検出器オブジェクトを作成するときにオブジェクトを。

ランドマーク検出器を実行する

、画像内のランドマークを認識するように画像を渡すためにUIImageまたはCMSampleBufferRefVisionCloudLandmarkDetectordetect(in:)方法:

  1. インスタンスを取得VisionCloudLandmarkDetector

    迅速

    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];
    
  2. 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。処理するにUIImage

    迅速

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

    Objective-C

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
    NSString *base64encodedImage =
      [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. その後に画像を渡すことdetect(in:)方法:

    迅速

    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が成功した場合、の配列VisionCloudLandmarkオブジェクトが完了ハンドラに渡されます。各オブジェクトから、画像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。

例えば:

迅速

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