Aby wywołać interfejs Google Cloud API z aplikacji, musisz utworzyć pośredni interfejs API REST, który obsługuje autoryzację i chroni tajne wartości, takie jak klucze interfejsu API. Następnie musisz napisać w aplikacji mobilnej kod, który będzie uwierzytelniać użytkownika w tej usłudze pośredniej i umożliwiać komunikację z nią.
Jednym ze sposobów utworzenia tego interfejsu API REST jest użycie Uwierzytelniania Firebase i Funkcji Firebase, które zapewniają zarządzaną, bezserwerową bramę do interfejsów Google Cloud API, która obsługuje uwierzytelnianie i może być wywoływana z aplikacji mobilnej za pomocą gotowych pakietów SDK.
Z tego przewodnika dowiesz się, jak używać tej metody do wywoływania interfejsu Cloud Vision API z poziomu aplikacji. Ta metoda umożliwia wszystkim uwierzytelnionym użytkownikom dostęp do płatnych usług Cloud Vision za pomocą Twojego projektu w chmurze, więc przed kontynuowaniem zastanów się, czy ten mechanizm uwierzytelniania jest wystarczający w Twoim przypadku użycia.
Zanim zaczniesz
Skonfiguruj projekt
Jeśli nie masz jeszcze dodanego Firebase do aplikacji, zrób to, wykonując czynności opisane w przewodniku dla początkujących.Do instalowania zależności Firebase i zarządzania nimi używaj Swift Package Manager.
- W Xcode otwórz projekt aplikacji i kliknij File > Add Packages (Plik > Dodaj pakiety).
- Gdy pojawi się odpowiedni komunikat, dodaj repozytorium pakietu SDK Firebase na platformy Apple:
- Wybierz bibliotekę Firebase ML.
- Dodaj flagę
-ObjCdo sekcji Other Linker Flags (Inne flagi linkera) w ustawieniach kompilacji elementu docelowego. - Po zakończeniu Xcode automatycznie zacznie przetwarzać i pobierać zależności w tle.
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
Następnie przeprowadź konfigurację w aplikacji:
- Zaimportuj Firebase w aplikacji:
Swift
import FirebaseMLModelDownloader
Objective-C
@import FirebaseMLModelDownloader;
Jeszcze tylko kilka kroków konfiguracji i wszystko będzie gotowe:
-
Jeśli nie masz jeszcze włączonych interfejsów API opartych na chmurze w swoim projekcie, zrób to teraz:
- Otwórz Firebase MLstronę Interfejsy API w konsoli Firebase.
-
Jeśli nie masz jeszcze abonamentu Blaze z płatnością według wykorzystania, kliknij Uaktualnij, aby to zrobić. (Prośba o uaktualnienie pojawi się tylko wtedy, gdy Twój projekt nie korzysta z abonamentu Blaze).
Tylko projekty w ramach planu cenowego Blaze mogą korzystać z interfejsów API opartych na chmurze.
- Jeśli interfejsy API oparte na chmurze nie są jeszcze włączone, kliknij Włącz interfejsy API oparte na chmurze.
- Skonfiguruj istniejące klucze interfejsu Firebase API, aby uniemożliwić dostęp do interfejsu Cloud Vision API:
- Otwórz stronę Dane logowania w konsoli Cloud.
- W przypadku każdego klucza interfejsu API na liście otwórz widok edycji i w sekcji Ograniczenia klucza dodaj do listy wszystkie dostępne interfejsy API z wyjątkiem interfejsu Cloud Vision API.
Wdrażanie funkcji wywoływanej
Następnie wdróż funkcję Cloud Functions, która będzie służyć do łączenia aplikacji z interfejsem Cloud Vision API. W repozytorium functions-samples znajdziesz przykład, którego możesz użyć.
Domyślnie dostęp do interfejsu Cloud Vision API za pomocą tej funkcji będzie możliwy tylko dla uwierzytelnionych użytkowników aplikacji. Możesz zmodyfikować funkcję, aby spełniała różne wymagania.
Aby wdrożyć funkcję:
- Sklonuj lub pobierz repozytorium functions-samples
i przejdź do katalogu
Node-1st-gen/vision-annotate-image:git clone https://github.com/firebase/functions-samplescd Node-1st-gen/vision-annotate-image - Zainstaluj zależności:
cd functionsnpm installcd .. - Jeśli nie masz wiersza poleceń Firebase, zainstaluj go.
- Zainicjuj projekt w Firebase w katalogu
vision-annotate-image. Gdy pojawi się prośba, wybierz projekt z listy.firebase init
- Wdróż funkcję:
firebase deploy --only functions:annotateImage
Dodawanie uwierzytelniania Firebase do aplikacji
Wdrożona powyżej funkcja wywoływana odrzuci każde żądanie od nieuwierzytelnionych użytkowników aplikacji. Jeśli jeszcze tego nie zrobisz, musisz dodać do aplikacji Firebase Authentication.
Dodaj do aplikacji niezbędne zależności
Aby zainstalować bibliotekę Cloud Functions dla Firebase, użyj Swift Package Manager.
Możesz już rozpocząć rozpoznawanie tekstu na obrazach.
1. Przygotowywanie obrazu wejściowego
Aby wywołać Cloud Vision, obraz musi mieć format ciągu tekstowego z kodowaniem Base64. Aby przetworzyćUIImage:
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. Wywołaj funkcję wywoływaną, aby rozpoznać tekst
Aby rozpoznać punkty orientacyjne na obrazie, wywołaj funkcję wywoływalną, przekazując żądanie JSON Cloud Vision.Najpierw zainicjuj instancję Cloud Functions:
Swift
lazy var functions = Functions.functions()Objective-C
@property(strong, nonatomic) FIRFunctions *functions;Utwórz prośbę. Interfejs Cloud Vision API obsługuje 2 typy wykrywania tekstu:
TEXT_DETECTIONiDOCUMENT_TEXT_DETECTION. Różnice między tymi dwoma przypadkami użycia znajdziesz w dokumentacji OCR Cloud Vision.Swift
let requestData = [ "image": ["content": base64encodedImage], "features": ["type": "TEXT_DETECTION"], "imageContext": ["languageHints": ["en"]] ]Objective-C
NSDictionary *requestData = @{ @"image": @{@"content": base64encodedImage}, @"features": @{@"type": @"TEXT_DETECTION"}, @"imageContext": @{@"languageHints": @[@"en"]} };Na koniec wywołaj funkcję:
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. Wyodrębnianie tekstu z bloków rozpoznanego tekstu
Jeśli operacja rozpoznawania tekstu się powiedzie, w wyniku zadania zostanie zwrócona odpowiedź JSON w formacie BatchAnnotateImagesResponse. Adnotacje tekstowe znajdziesz w obiekcie fullTextAnnotation.
Rozpoznany tekst możesz uzyskać jako ciąg tekstowy w polu text. Przykład:
Swift
let annotation = result.flatMap { $0.data as? [String: Any] }
.flatMap { $0["fullTextAnnotation"] }
.flatMap { $0 as? [String: Any] }
guard let annotation = annotation else { return }
if let text = annotation["text"] as? String {
print("Complete annotation: \(text)")
}
Objective-C
NSDictionary *annotation = result.data[@"fullTextAnnotation"];
if (!annotation) { return; }
NSLog(@"\nComplete annotation:");
NSLog(@"\n%@", annotation[@"text"]);
Możesz też uzyskać informacje dotyczące konkretnych obszarów obrazu. W przypadku każdego z tych elementów: block, paragraph, word i symbol możesz uzyskać tekst rozpoznany w regionie oraz współrzędne ograniczające region. Przykład:
Swift
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
}
}
Objective-C
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];
}
}