לאחר שתאמן את הדגם שלך באמצעות AutoML Vision Edge , תוכל להשתמש בו באפליקציה שלך כדי לתייג תמונות.
לפני שאתה מתחיל
- אם עדיין לא עשית זאת, הוסף את Firebase לפרויקט Android שלך .
- הוסף את התלות של ספריות אנדרואיד של ML Kit לקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל
app/build.gradle
):apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.gms.google-services' dependencies { // ... implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3' implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-automl:18.0.5' }
1. טען את הדגם
ML Kit מריץ את הדגמים שנוצרו על ידי AutoML במכשיר. עם זאת, אתה יכול להגדיר את ערכת ML לטעון את הדגם שלך מרחוק מ-Firebase, מאחסון מקומי או שניהם.
על ידי אירוח הדגם ב-Firebase, אתה יכול לעדכן את המודל מבלי לשחרר גרסת אפליקציה חדשה, ותוכל להשתמש ב-Remote Config ו-A/B Testing כדי להגיש באופן דינמי מודלים שונים לקבוצות שונות של משתמשים.
אם תבחר לספק את הדגם רק על ידי אירוח שלו ב-Firebase, ולא לצרף אותו לאפליקציה שלך, תוכל להקטין את גודל ההורדה הראשוני של האפליקציה שלך. עם זאת, זכור שאם הדגם אינו מצורף לאפליקציה שלך, כל פונקציונליות הקשורה לדגם לא תהיה זמינה עד שהאפליקציה שלך תוריד את הדגם בפעם הראשונה.
על ידי צירוף הדגם שלך עם האפליקציה שלך, אתה יכול להבטיח שתכונות ה-ML של האפליקציה שלך עדיין פועלות כאשר המודל המתארח ב-Firebase אינו זמין.
הגדר מקור מודל שמתארח ב-Firebase
כדי להשתמש במודל המתארח מרחוק, צור אובייקט FirebaseAutoMLRemoteModel
, תוך ציון השם שהקצית למודל כשפרסמת אותו:
Java
// Specify the name you assigned in the Firebase console.
FirebaseAutoMLRemoteModel remoteModel =
new FirebaseAutoMLRemoteModel.Builder("your_remote_model").build();
Kotlin+KTX
// Specify the name you assigned in the Firebase console.
val remoteModel = FirebaseAutoMLRemoteModel.Builder("your_remote_model").build()
לאחר מכן, התחל את משימת הורדת הדגם, תוך ציון התנאים שבהם ברצונך לאפשר הורדה. אם הדגם אינו במכשיר, או אם זמינה גרסה חדשה יותר של הדגם, המשימה תוריד את הדגם באופן אסינכרוני מ-Firebase:
Java
FirebaseModelDownloadConditions conditions = new FirebaseModelDownloadConditions.Builder()
.requireWifi()
.build();
FirebaseModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions)
.addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<Void>() {
@Override
public void onComplete(@NonNull Task<Void> task) {
// Success.
}
});
Kotlin+KTX
val conditions = FirebaseModelDownloadConditions.Builder()
.requireWifi()
.build()
FirebaseModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions)
.addOnCompleteListener {
// Success.
}
אפליקציות רבות מתחילות את משימת ההורדה בקוד האתחול שלהן, אך תוכל לעשות זאת בכל שלב לפני שתצטרך להשתמש במודל.
הגדר מקור דגם מקומי
כדי לאגד את הדגם עם האפליקציה שלך:
- חלץ את המודל ואת המטא נתונים שלו מארכיון ה-zip שהורדת ממסוף Firebase. אנו ממליצים להשתמש בקבצים כפי שהורדתם אותם, ללא שינוי (כולל שמות הקבצים).
כלול את הדגם שלך וקובצי המטא נתונים שלו בחבילת האפליקציה שלך:
- אם אין לך תיקיית נכסים בפרויקט שלך, צור אחת על ידי לחיצה ימנית על
app/
תיקיה ולאחר מכן לחיצה על חדש > תיקיה > תיקיית נכסים . - צור תיקיית משנה תחת תיקיית הנכסים שתכיל את קבצי הדגם.
- העתק את הקבצים
model.tflite
,dict.txt
ו-manifest.json
לתיקיית המשנה (כל שלושת הקבצים חייבים להיות באותה תיקיה).
- אם אין לך תיקיית נכסים בפרויקט שלך, צור אחת על ידי לחיצה ימנית על
- הוסף את הדברים הבאים לקובץ
build.gradle
של האפליקציה שלך כדי להבטיח ש-Gradle לא ידחוס את קובץ הדגם בעת בניית האפליקציה:android { // ... aaptOptions { noCompress "tflite" } }
קובץ הדגם ייכלל בחבילת האפליקציה וזמין ל-ML Kit כנכס גולמי. - צור אובייקט
FirebaseAutoMLLocalModel
, תוך ציון הנתיב לקובץ המניפסט של המודל:Java
FirebaseAutoMLLocalModel localModel = new FirebaseAutoMLLocalModel.Builder() .setAssetFilePath("manifest.json") .build();
Kotlin+KTX
val localModel = FirebaseAutoMLLocalModel.Builder() .setAssetFilePath("manifest.json") .build()
צור תוויות תמונה מהדגם שלך
לאחר שתגדיר את מקורות המודל שלך, צור אובייקט FirebaseVisionImageLabeler
מאחד מהם.
אם יש לך רק מודל מקובץ מקומית, פשוט צור תוויות מאובייקט FirebaseAutoMLLocalModel
שלך והגדר את סף ציון הביטחון שאתה רוצה לדרוש (ראה הערכת המודל שלך ):
Java
FirebaseVisionImageLabeler labeler;
try {
FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions options =
new FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
.setConfidenceThreshold(0.0f) // Evaluate your model in the Firebase console
// to determine an appropriate value.
.build();
labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceAutoMLImageLabeler(options);
} catch (FirebaseMLException e) {
// ...
}
Kotlin+KTX
val options = FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
.setConfidenceThreshold(0) // Evaluate your model in the Firebase console
// to determine an appropriate value.
.build()
val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceAutoMLImageLabeler(options)
אם יש לך דגם שמתארח מרחוק, תצטרך לבדוק שהוא הורד לפני שתפעיל אותו. אתה יכול לבדוק את המצב של משימת הורדת המודל באמצעות שיטת isModelDownloaded()
של מנהל המודלים.
למרות שעליך לאשר זאת רק לפני הפעלת התווית, אם יש לך גם דגם שמתארח מרחוק וגם דגם עם חבילה מקומית, ייתכן שיהיה הגיוני לבצע את הבדיקה הזו בעת יצירת תווית התמונה: צור תוויות מהדגם המרוחק אם זה הורד, ובדרך אחרת מהדגם המקומי.
Java
FirebaseModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Boolean>() {
@Override
public void onSuccess(Boolean isDownloaded) {
FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder optionsBuilder;
if (isDownloaded) {
optionsBuilder = new FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel);
} else {
optionsBuilder = new FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel);
}
FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions options = optionsBuilder
.setConfidenceThreshold(0.0f) // Evaluate your model in the Firebase console
// to determine an appropriate threshold.
.build();
FirebaseVisionImageLabeler labeler;
try {
labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceAutoMLImageLabeler(options);
} catch (FirebaseMLException e) {
// Error.
}
}
});
Kotlin+KTX
FirebaseModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
.addOnSuccessListener { isDownloaded ->
val optionsBuilder =
if (isDownloaded) {
FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
} else {
FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
}
// Evaluate your model in the Firebase console to determine an appropriate threshold.
val options = optionsBuilder.setConfidenceThreshold(0.0f).build()
val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceAutoMLImageLabeler(options)
}
אם יש לך רק דגם שמתארח מרחוק, עליך להשבית את הפונקציונליות הקשורה לדגם - לדוגמה, לאפור או להסתיר חלק מהממשק שלך - עד שתאשר שהדגם הורד. אתה יכול לעשות זאת על ידי חיבור מאזין לשיטת download()
של מנהל המודלים:
Java
FirebaseModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions)
.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Void>() {
@Override
public void onSuccess(Void v) {
// Download complete. Depending on your app, you could enable
// the ML feature, or switch from the local model to the remote
// model, etc.
}
});
Kotlin+KTX
FirebaseModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions)
.addOnCompleteListener {
// Download complete. Depending on your app, you could enable the ML
// feature, or switch from the local model to the remote model, etc.
}
2. הכן את תמונת הקלט
לאחר מכן, עבור כל תמונה שברצונך לסמן, צור אובייקט FirebaseVisionImage
באמצעות אחת מהאפשרויות המתוארות בסעיף זה והעביר אותו למופע של FirebaseVisionImageLabeler
(מתואר בסעיף הבא).
אתה יכול ליצור אובייקט FirebaseVisionImage
מאובייקט media.Image
, קובץ במכשיר, מערך בתים או אובייקט Bitmap
:
כדי ליצור אובייקט
FirebaseVisionImage
מאובייקטmedia.Image
, כגון בעת לכידת תמונה ממצלמה של מכשיר, העבר את אובייקטmedia.Image
וסיבוב התמונה ל-FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.אם אתה משתמש בספריית CameraX , המחלקות
OnImageCapturedListener
ו-ImageAnalysis.Analyzer
מחשבות את ערך הסיבוב עבורך, אז אתה רק צריך להמיר את הסיבוב לאחד מקבועיROTATION_
של ML Kit לפני שתקראFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Java
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) { switch (degrees) { case 0: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; case 90: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; case 180: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; case 270: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; default: throw new IllegalArgumentException( "Rotation must be 0, 90, 180, or 270."); } } @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) { if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) { return; } Image mediaImage = imageProxy.getImage(); int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees); FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } }
Kotlin+KTX
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer { private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) { 0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.") } override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) { val mediaImage = imageProxy?.image val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees) if (mediaImage != null) { val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation) // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }
אם אינכם משתמשים בספריית מצלמה שנותנת לכם את סיבוב התמונה, תוכלו לחשב זאת מסיבוב המכשיר ומכיוון חיישן המצלמה במכשיר:
Java
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray(); static { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180); } /** * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current * orientation. */ @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, Context context) throws CameraAccessException { // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation. // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be // rotated to compensate for the device's rotation. int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation(); int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation); // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE); int sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION); rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360; // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. int result; switch (rotationCompensation) { case 0: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; break; case 90: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; break; case 180: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; break; case 270: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; break; default: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation); } return result; }
Kotlin+KTX
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray() init { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180) } /** * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current * orientation. */ @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) @Throws(CameraAccessException::class) private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, context: Context): Int { // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation. // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be // rotated to compensate for the device's rotation. val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation) // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager val sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!! rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360 // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. val result: Int when (rotationCompensation) { 0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> { result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation") } } return result }
לאחר מכן, העבר את אובייקט
media.Image
ואת ערך הסיבוב ל-FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- כדי ליצור אובייקט
FirebaseVisionImage
מ-URI של קובץ, העבר את ההקשר של האפליקציה ו-URI של הקובץ ל-FirebaseVisionImage.fromFilePath()
. זה שימושי כאשר אתה משתמש בכוונהACTION_GET_CONTENT
כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
Kotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
- כדי ליצור אובייקט
FirebaseVisionImage
מ-ByteBuffer
או מערך בתים, חשב תחילה את סיבוב התמונה כמתואר לעיל עבור קלטmedia.Image
.לאחר מכן, צור אובייקט
FirebaseVisionImageMetadata
המכיל את הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע והסיבוב של התמונה:Java
FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build();
Kotlin+KTX
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
השתמש במאגר או במערך, ובאובייקט המטא נתונים, כדי ליצור אובייקט
FirebaseVisionImage
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
- כדי ליצור אובייקט
FirebaseVisionImage
מאובייקטBitmap
:התמונה המיוצגת על ידי אובייקטJava
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
חייבת להיות זקופה, ללא צורך בסיבוב נוסף.
3. הפעל את תווית התמונות
כדי לתייג אובייקטים בתמונה, העבר את האובייקט FirebaseVisionImage
לשיטת processImage()
של FirebaseVisionImageLabeler
.
Java
labeler.processImage(image)
.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionImageLabel>>() {
@Override
public void onSuccess(List<FirebaseVisionImageLabel> labels) {
// Task completed successfully
// ...
}
})
.addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override
public void onFailure(@NonNull Exception e) {
// Task failed with an exception
// ...
}
});
Kotlin+KTX
labeler.processImage(image)
.addOnSuccessListener { labels ->
// Task completed successfully
// ...
}
.addOnFailureListener { e ->
// Task failed with an exception
// ...
}
אם תיוג תמונה יצליח, מערך של אובייקטי FirebaseVisionImageLabel
יועבר למאזין ההצלחה. מכל אובייקט ניתן לקבל מידע על תכונה המוכרת בתמונה.
לדוגמה:
Java
for (FirebaseVisionImageLabel label: labels) {
String text = label.getText();
float confidence = label.getConfidence();
}
Kotlin+KTX
for (label in labels) {
val text = label.text
val confidence = label.confidence
}
טיפים לשיפור הביצועים בזמן אמת
- מצערת קוראת לגלאי. אם מסגרת וידאו חדשה הופכת לזמינה בזמן שהגלאי פועל, שחרר את המסגרת.
- אם אתה משתמש בפלט של הגלאי כדי לשכב גרפיקה על תמונת הקלט, תחילה קבל את התוצאה מ-ML Kit, ולאחר מכן עבד את התמונה ואת שכבת העל בצעד אחד. על ידי כך, אתה מעבד למשטח התצוגה רק פעם אחת עבור כל מסגרת קלט.
אם אתה משתמש בממשק ה-API של Camera2, צלם תמונות בפורמט
ImageFormat.YUV_420_888
.אם אתה משתמש ב-Camera API הישן יותר, צלם תמונות בפורמט
ImageFormat.NV21
.