ऐप्पल प्लेटफ़ॉर्म पर फायरबेस ऑथ और फ़ंक्शंस का उपयोग करके क्लाउड विज़न के साथ छवियों में टेक्स्ट को सुरक्षित रूप से पहचानें

अपने ऐप से Google क्लाउड API को कॉल करने के लिए, आपको एक मध्यवर्ती REST API बनाना होगा जो प्राधिकरण को संभालता है और API कुंजियों जैसे गुप्त मानों की सुरक्षा करता है। फिर आपको इस मध्यवर्ती सेवा को प्रमाणित करने और उससे संचार करने के लिए अपने मोबाइल ऐप में कोड लिखना होगा।

इस REST API को बनाने का एक तरीका फायरबेस प्रमाणीकरण और फ़ंक्शंस का उपयोग करना है, जो आपको Google क्लाउड एपीआई के लिए एक प्रबंधित, सर्वर रहित गेटवे देता है जो प्रमाणीकरण को संभालता है और पूर्व-निर्मित एसडीके के साथ आपके मोबाइल ऐप से कॉल किया जा सकता है।

यह मार्गदर्शिका दर्शाती है कि अपने ऐप से क्लाउड विज़न एपीआई को कॉल करने के लिए इस तकनीक का उपयोग कैसे करें। यह विधि सभी प्रमाणित उपयोगकर्ताओं को आपके क्लाउड प्रोजेक्ट के माध्यम से क्लाउड विज़न बिल सेवाओं तक पहुंचने की अनुमति देगी, इसलिए आगे बढ़ने से पहले विचार करें कि क्या यह प्रमाणीकरण तंत्र आपके उपयोग के मामले के लिए पर्याप्त है।

शुरू करने से पहले

अपना प्रोजेक्ट कॉन्फ़िगर करें

फायरबेस निर्भरता को स्थापित और प्रबंधित करने के लिए स्विफ्ट पैकेज मैनेजर का उपयोग करें।

1. Xcode में, अपना ऐप प्रोजेक्ट खुला होने पर, फ़ाइल > पैकेज जोड़ें पर नेविगेट करें।
2. संकेत मिलने पर, Firebase Apple प्लेटफ़ॉर्म SDK रिपॉजिटरी जोड़ें:

  https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git

3. फायरबेस एमएल लाइब्रेरी चुनें।
4. अपने लक्ष्य की बिल्ड सेटिंग्स के अन्य लिंकर फ़्लैग अनुभाग में -ObjC फ़्लैग जोड़ें।
5. समाप्त होने पर, Xcode स्वचालित रूप से पृष्ठभूमि में आपकी निर्भरता को हल करना और डाउनलोड करना शुरू कर देगा।

इसके बाद, कुछ इन-ऐप सेटअप करें:

1. अपने ऐप में, फ़ायरबेस आयात करें:

   तीव्र

   import FirebaseMLModelDownloader

   उद्देश्य सी

   @import FirebaseMLModelDownloader;

कुछ और कॉन्फ़िगरेशन चरण, और हम जाने के लिए तैयार हैं:

1. यदि आपने पहले से ही अपने प्रोजेक्ट के लिए क्लाउड-आधारित एपीआई सक्षम नहीं किया है, तो अभी करें:

   1. फायरबेस कंसोल का फायरबेस एमएल एपीआई पेज खोलें।

   2. यदि आपने पहले से ही अपने प्रोजेक्ट को ब्लेज़ मूल्य निर्धारण योजना में अपग्रेड नहीं किया है, तो ऐसा करने के लिए अपग्रेड पर क्लिक करें। (आपको केवल तभी अपग्रेड करने के लिए प्रेरित किया जाएगा यदि आपका प्रोजेक्ट ब्लेज़ योजना पर नहीं है।)

      केवल ब्लेज़-स्तरीय प्रोजेक्ट ही क्लाउड-आधारित एपीआई का उपयोग कर सकते हैं।

   3. यदि क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से सक्षम नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित एपीआई सक्षम करें पर क्लिक करें।
2. क्लाउड विज़न एपीआई तक पहुंच की अनुमति न देने के लिए अपनी मौजूदा फायरबेस एपीआई कुंजियों को कॉन्फ़िगर करें:
   1. क्लाउड कंसोल का क्रेडेंशियल पृष्ठ खोलें।
   2. सूची में प्रत्येक एपीआई कुंजी के लिए, संपादन दृश्य खोलें, और कुंजी प्रतिबंध अनुभाग में, क्लाउड विज़न एपीआई को छोड़कर सभी उपलब्ध एपीआई को सूची में जोड़ें।

कॉल करने योग्य फ़ंक्शन को तैनात करें

इसके बाद, क्लाउड फ़ंक्शन को तैनात करें जिसका उपयोग आप अपने ऐप और क्लाउड विज़न एपीआई को जोड़ने के लिए करेंगे। functions-samples भंडार में एक उदाहरण होता है जिसका आप उपयोग कर सकते हैं।

डिफ़ॉल्ट रूप से, इस फ़ंक्शन के माध्यम से क्लाउड विज़न एपीआई तक पहुंचने से आपके ऐप के केवल प्रमाणित उपयोगकर्ता ही क्लाउड विज़न एपीआई तक पहुंच पाएंगे। आप विभिन्न आवश्यकताओं के लिए फ़ंक्शन को संशोधित कर सकते हैं।

फ़ंक्शन को तैनात करने के लिए:

1. फ़ंक्शंस-सैंपल रेपो को क्लोन करें या डाउनलोड करें और Node-1st-gen/vision-annotate-image निर्देशिका में बदलें:

   git clone https://github.com/firebase/functions-samples
   cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
   

2. निर्भरताएँ स्थापित करें:

   cd functions
   npm install
   cd ..
   

3. यदि आपके पास फायरबेस सीएलआई नहीं है, तो इसे इंस्टॉल करें ।
4. vision-annotate-image निर्देशिका में एक फायरबेस प्रोजेक्ट प्रारंभ करें। संकेत मिलने पर, सूची में अपना प्रोजेक्ट चुनें।

   firebase init

5. फ़ंक्शन परिनियोजित करें:

   firebase deploy --only functions:annotateImage

अपने ऐप में फायरबेस ऑथ जोड़ें

ऊपर तैनात कॉल करने योग्य फ़ंक्शन आपके ऐप के गैर-प्रमाणीकृत उपयोगकर्ताओं के किसी भी अनुरोध को अस्वीकार कर देगा। यदि आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो आपको अपने ऐप में फायरबेस ऑथ को जोड़ना होगा।

अपने ऐप में आवश्यक निर्भरताएँ जोड़ें

फायरबेस लाइब्रेरी के लिए क्लाउड फ़ंक्शंस स्थापित करने के लिए स्विफ्ट पैकेज मैनेजर का उपयोग करें।

अब आप छवियों में टेक्स्ट को पहचानना शुरू करने के लिए तैयार हैं।

1. इनपुट छवि तैयार करें

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

NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];

2. टेक्स्ट को पहचानने के लिए कॉल करने योग्य फ़ंक्शन को प्रारंभ करें

1. सबसे पहले, क्लाउड फ़ंक्शंस का एक उदाहरण प्रारंभ करें:

   तीव्र

   lazy var functions = Functions.functions()
   

   उद्देश्य सी

   @property(strong, nonatomic) FIRFunctions *functions;
   

2. अनुरोध बनाएँ. क्लाउड विज़न एपीआई दो प्रकार के टेक्स्ट डिटेक्शन का समर्थन करता है: TEXT_DETECTION और DOCUMENT_TEXT_DETECTION । दोनों उपयोग मामलों के बीच अंतर के लिए क्लाउड विज़न ओसीआर दस्तावेज़ देखें।

   तीव्र

   let requestData = [
     "image": ["content": base64encodedImage],
     "features": ["type": "TEXT_DETECTION"],
     "imageContext": ["languageHints": ["en"]]
   ]
   

   उद्देश्य सी

   NSDictionary *requestData = @{
     @"image": @{@"content": base64encodedImage},
     @"features": @{@"type": @"TEXT_DETECTION"},
     @"imageContext": @{@"languageHints": @[@"en"]}
   };
   

3. अंत में, फ़ंक्शन का आह्वान करें:

   तीव्र

   functions.httpsCallable("annotateImage").call(requestData) { (result, error) in
     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]
       }
       // ...
     }
     // Function completed successfully
   }
   

   उद्देश्य सी

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

3. मान्यता प्राप्त पाठ के ब्लॉक से पाठ निकालें

यदि टेक्स्ट पहचान ऑपरेशन सफल होता है, तो कार्य के परिणाम में BatchAnnotateImagesResponse की JSON प्रतिक्रिया वापस कर दी जाएगी। टेक्स्ट एनोटेशन fullTextAnnotation ऑब्जेक्ट में पाए जा सकते हैं।

आप मान्यता प्राप्त टेक्स्ट को text फ़ील्ड में एक स्ट्रिंग के रूप में प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए:

guard let annotation = (result?.data as? [String: Any])?["fullTextAnnotation"] as? [String: Any] else { return }
print("%nComplete annotation:")
let text = annotation["text"] as? String ?? ""
print("%n\(text)")

NSDictionary *annotation = result.data[@"fullTextAnnotation"];
if (!annotation) { return; }
NSLog(@"\nComplete annotation:");
NSLog(@"\n%@", annotation[@"text"]);

आप छवि के क्षेत्रों के लिए विशिष्ट जानकारी भी प्राप्त कर सकते हैं। प्रत्येक block , paragraph , word और symbol के लिए, आप क्षेत्र में मान्यता प्राप्त पाठ और क्षेत्र के सीमा निर्देशांक प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए:

guard let pages = annotation["pages"] as? [[String: Any]] else { return }
for page in pages {
var pageText = ""
guard let blocks = page["blocks"] as? [[String: Any]] else { continue }
for block in blocks {
    var blockText = ""
    guard let paragraphs = block["paragraphs"] as? [[String: Any]] else { continue }
    for paragraph in paragraphs {
    var paragraphText = ""
    guard let words = paragraph["words"] as? [[String: Any]] else { continue }
    for word in words {
        var wordText = ""
        guard let symbols = word["symbols"] as? [[String: Any]] else { continue }
        for symbol in symbols {
        let text = symbol["text"] as? String ?? ""
        let confidence = symbol["confidence"] as? Float ?? 0.0
        wordText += text
        print("Symbol text: \(text) (confidence: \(confidence)%n")
        }
        let confidence = word["confidence"] as? Float ?? 0.0
        print("Word text: \(wordText) (confidence: \(confidence)%n%n")
        let boundingBox = word["boundingBox"] as? [Float] ?? [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
        print("Word bounding box: \(boundingBox.description)%n")
        paragraphText += wordText
    }
    print("%nParagraph: %n\(paragraphText)%n")
    let boundingBox = paragraph["boundingBox"] as? [Float] ?? [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
    print("Paragraph bounding box: \(boundingBox)%n")
    let confidence = paragraph["confidence"] as? Float ?? 0.0
    print("Paragraph Confidence: \(confidence)%n")
    blockText += paragraphText
    }
    pageText += blockText
}

for (NSDictionary *page in annotation[@"pages"]) {
  NSMutableString *pageText = [NSMutableString new];
  for (NSDictionary *block in page[@"blocks"]) {
    NSMutableString *blockText = [NSMutableString new];
    for (NSDictionary *paragraph in block[@"paragraphs"]) {
      NSMutableString *paragraphText = [NSMutableString new];
      for (NSDictionary *word in paragraph[@"words"]) {
        NSMutableString *wordText = [NSMutableString new];
        for (NSDictionary *symbol in word[@"symbols"]) {
          NSString *text = symbol[@"text"];
          [wordText appendString:text];
          NSLog(@"Symbol text: %@ (confidence: %@\n", text, symbol[@"confidence"]);
        }
        NSLog(@"Word text: %@ (confidence: %@\n\n", wordText, word[@"confidence"]);
        NSLog(@"Word bounding box: %@\n", word[@"boundingBox"]);
        [paragraphText appendString:wordText];
      }
      NSLog(@"\nParagraph: \n%@\n", paragraphText);
      NSLog(@"Paragraph bounding box: %@\n", paragraph[@"boundingBox"]);
      NSLog(@"Paragraph Confidence: %@\n", paragraph[@"confidence"]);
      [blockText appendString:paragraphText];
    }
    [pageText appendString:blockText];
  }
}