Apple प्लैटफ़ॉर्म पर Firebase पुष्टि और फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, Cloud Vision की मदद से लैंडमार्क की पहचान सुरक्षित तरीके से करें

अपने ऐप्लिकेशन से Google Cloud API को कॉल करने के लिए, आपको एक बीच का REST API बनाना होगा. यह एपीआई अनुमति देने को मैनेज करता है और एपीआई पासकोड जैसी सीक्रेट वैल्यू को सुरक्षित रखता है. इसके बाद, आपको इस बीच के लेवल पर मिलने वाली सेवा की पुष्टि करने और उससे संपर्क करने के लिए, अपने मोबाइल ऐप्लिकेशन में कोड लिखना होगा.

इस REST API को बनाने का एक तरीका, 'Firebase ऑथेंटिकेशन' और 'फ़ंक्शन' का इस्तेमाल करना है. इससे आपको Google Cloud API के लिए, बिना सर्वर वाला एक मैनेज किया गया गेटवे मिलता है. यह गेटवे, पुष्टि करने का काम करता है. साथ ही, पहले से बने SDK टूल की मदद से, आपके मोबाइल ऐप्लिकेशन से कॉल किया जा सकता है.

इस गाइड में इस तकनीक का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से Cloud Vision API को कॉल करने का तरीका बताया गया है. इस तरीके से, पुष्टि किए गए सभी उपयोगकर्ता आपके Cloud प्रोजेक्ट के ज़रिए Cloud Vision की बिलिंग सेवाओं को ऐक्सेस कर पाएंगे. इसलिए, आगे बढ़ने से पहले यह देख लें कि आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, पुष्टि करने का यह तरीका काफ़ी है या नहीं.

वेब कंटेनर इंस्टॉल करने से पहले

अपना प्रोजेक्ट कॉन्फ़िगर करना

अगर आपने पहले से अपने ऐप्लिकेशन में Firebase नहीं जोड़ा है, तो शुरुआती निर्देश में दिए गए निर्देशों का पालन करके ऐसा करें.

Firebase डिपेंडेंसी इंस्टॉल और मैनेज करने के लिए, Swift पैकेज मैनेजर का इस्तेमाल करें.

  1. Xcode में, अपना ऐप्लिकेशन प्रोजेक्ट खोलने के लिए, फ़ाइल > पैकेज जोड़ें पर जाएं.
  2. जब कहा जाए, तब Firebase Apple प्लैटफ़ॉर्म SDK टूल का रिपॉज़िटरी जोड़ें:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
  3. Firebase ML लाइब्रेरी चुनें.
  4. अपने टारगेट की बिल्ड सेटिंग के अन्य लिंकर फ़्लैग सेक्शन में -ObjC फ़्लैग जोड़ें.
  5. यह काम पूरा होने के बाद, Xcode बैकग्राउंड में आपकी डिपेंडेंसी को अपने-आप रिज़ॉल्व और डाउनलोड करना शुरू कर देगा.

इसके बाद, कुछ इन-ऐप्लिकेशन सेटअप करें:

  1. अपने ऐप्लिकेशन में, Firebase इंपोर्ट करें:

    Swift

    import FirebaseMLModelDownloader

    Objective-C

    @import FirebaseMLModelDownloader;

कॉन्फ़िगरेशन के कुछ और चरण, अब हम इस्तेमाल के लिए तैयार हैं:

  1. अगर आपने पहले से अपने प्रोजेक्ट के लिए क्लाउड-आधारित एपीआई चालू नहीं किए हैं, तो अभी करें:

    1. Firebase कंसोल का Firebase ML एपीआई पेज खोलें.

    2. अगर आपने अपने प्रोजेक्ट को पहले से ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान में अपग्रेड नहीं किया है, तो ऐसा करने के लिए अपग्रेड करें पर क्लिक करें. (अगर आपका प्रोजेक्ट ब्लेज़ प्लान में नहीं है, तो आपको अपग्रेड करने के लिए कहा जाएगा.)

      सिर्फ़ ब्लेज़-लेवल के प्रोजेक्ट ही क्लाउड-आधारित एपीआई का इस्तेमाल कर सकते हैं.

    3. अगर क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से चालू नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित एपीआई चालू करें पर क्लिक करें.
  2. Cloud Vision API को ऐक्सेस करने की अनुमति न देने के लिए, अपनी मौजूदा Firebase API कुंजियां कॉन्फ़िगर करें:
    1. Cloud Console का क्रेडेंशियल पेज खोलें.
    2. सूची में मौजूद हर एपीआई पासकोड के लिए, बदलाव करने वाला व्यू खोलें. इसके बाद, 'कुंजी की पाबंदियां' सेक्शन में, Cloud Vision API को छोड़कर सभी उपलब्ध एपीआई को सूची में जोड़ें.

कॉल करने लायक फ़ंक्शन को डिप्लॉय करें

इसके बाद, उस Cloud फ़ंक्शन को डिप्लॉय करें जिसका इस्तेमाल आपको अपने ऐप्लिकेशन और Cloud Vision API को जोड़ने के लिए करना है. functions-samples रिपॉज़िटरी में एक उदाहरण दिया गया है जिसका इस्तेमाल किया जा सकता है.

डिफ़ॉल्ट रूप से, इस फ़ंक्शन से Cloud Vision API को ऐक्सेस करने पर, आपके ऐप्लिकेशन के सिर्फ़ पुष्टि किए गए उपयोगकर्ता ही Cloud Vision API को ऐक्सेस कर पाएंगे. अलग-अलग ज़रूरी शर्तों के हिसाब से, फ़ंक्शन में बदलाव किया जा सकता है.

फ़ंक्शन को डिप्लॉय करने के लिए:

  1. फ़ंक्शन-सैंपल रेपो को क्लोन करें या डाउनलोड करें और Node-1st-gen/vision-annotate-image डायरेक्ट्री में बदलें: 
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
  2. डिपेंडेंसी इंस्टॉल करें: 
    cd functions
npm install
cd ..
  3. अगर आपके पास Firebase सीएलआई नहीं है, तो उसे इंस्टॉल करें.
  4. vision-annotate-image डायरेक्ट्री में, Firebase प्रोजेक्ट शुरू करें. जब कहा जाए, तब सूची में से अपना प्रोजेक्ट चुनें. 
    firebase init
  5. यह फ़ंक्शन डिप्लॉय करें: 
    firebase deploy --only functions:annotateImage

अपने ऐप्लिकेशन में Firebase पुष्टि करने की सुविधा जोड़ें

ऊपर दिए गए कॉल करने लायक फ़ंक्शन, आपके ऐप्लिकेशन के गैर-पुष्टि किए गए उपयोगकर्ताओं के किसी भी अनुरोध को अस्वीकार कर देंगे. अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो आपको अपने ऐप्लिकेशन में Firebase पुष्टि जोड़नी होगी.

अपने ऐप्लिकेशन में ज़रूरी डिपेंडेंसी जोड़ें

'Firebase के लिए Cloud Functions' लाइब्रेरी इंस्टॉल करने के लिए, Swift पैकेज मैनेजर का इस्तेमाल करें.

1. इनपुट इमेज तैयार करें

Cloud Vision को कॉल करने के लिए, इमेज को base64 कोड में बदली गई स्ट्रिंग के तौर पर फ़ॉर्मैट किया जाना चाहिए. UIImage प्रोसेस करने के लिए:

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];

2. लैंडमार्क को पहचानने के लिए, कॉल किए जा सकने वाले फ़ंक्शन को शुरू करें

किसी इमेज में लैंडमार्क की पहचान करने के लिए, JSON Cloud विज़न अनुरोध पास करने वाले कॉल करने वाले फ़ंक्शन को शुरू करें.

  1. सबसे पहले, Cloud Functions के इंस्टेंस को शुरू करें:

    Swift

    lazy var functions = Functions.functions()

    Objective-C

    @property(strong, nonatomic) FIRFunctions *functions;

  2. टाइप को LANDMARK_DETECTION पर सेट करके अनुरोध तैयार करें:

    Swift

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

    Objective-C

    NSDictionary *requestData = @{
  @"image": @{@"content": base64encodedImage},
  @"features": @{@"maxResults": @5, @"type": @"LANDMARK_DETECTION"}
};

  3. आखिर में, फ़ंक्शन शुरू करें:

    Swift

    do {
  let result = try await functions.httpsCallable("annotateImage").call(requestData)
  print(result)
} catch {
  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]
    }
    // ...
  }
}

    Objective-C

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

      }];

3. जाने-पहचाने लैंडमार्क के बारे में जानकारी पाएं

लैंडमार्क की पहचान करने की कार्रवाई पूरी होने पर, टास्क के नतीजे में BatchAnnotateImagesResponse का JSON जवाब दिखेगा. landmarkAnnotations कलेक्शन में मौजूद हर ऑब्जेक्ट, उस लैंडमार्क को दिखाता है जिसकी इमेज में पहचान की गई थी. हर लैंडमार्क के लिए, इनपुट इमेज में उसके बाउंडिंग कोऑर्डिनेट, लैंडमार्क का नाम, उसका अक्षांश और देशांतर, उसका नॉलेज ग्राफ़ इकाई आईडी (अगर उपलब्ध हो), और मैच का कॉन्फ़िडेंस स्कोर दिखता है. उदाहरण के लिए:

Swift

if let labelArray = (result?.data as? [String: Any])?["landmarkAnnotations"] as? [[String:Any]] {
  for labelObj in labelArray {
    let landmarkName = labelObj["description"]
    let entityId = labelObj["mid"]
    let score = labelObj["score"]
    let bounds = labelObj["boundingPoly"]
    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    guard let locations = labelObj["locations"] as? [[String: [String: Any]]] else { continue }
    for location in locations {
      let latitude = location["latLng"]?["latitude"]
      let longitude = location["latLng"]?["longitude"]
    }
  }
}

Objective-C

NSArray *labelArray = result.data[@"landmarkAnnotations"];
for (NSDictionary *labelObj in labelArray) {
  NSString *landmarkName = labelObj[@"description"];
  NSString *entityId = labelObj[@"mid"];
  NSNumber *score = labelObj[@"score"];
  NSArray *bounds = labelObj[@"boundingPoly"];
  // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
  // landmark and the location the picture was taken.
  NSArray *locations = labelObj[@"locations"];
  for (NSDictionary *location in locations) {
    NSNumber *latitude = location[@"latLng"][@"latitude"];
    NSNumber *longitude = location[@"latLng"][@"longitude"];
  }
}