在 2024 年演示日活动中，观看有关如何使用 Firebase 构建和运行 AI 赋能应用的演示。立即观看。

تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

تصنيف الصور باستخدام مجموعة أدوات تعلُّم الآلة على Android

تصف هذه الصفحة إصدارًا قديمًا من Image Labeling API، والذي كان جزءًا من حزمة تعلّم الآلة في Firebase تم تقسيم وظائف واجهة برمجة التطبيقات هذه إلى واجهتا برمجة تطبيقات جديدتان (مزيد من المعلومات):

المعالجة على الجهاز image labeling هي جزء من حزمة تطوير البرامج (SDK) الجديدة والمستقلة لـ ML Kit، والتي يمكنك استخدامها مع Firebase أو بدونه.
Cloud image labeling هي جزء من Firebase ML، والذي يتضمّن جميع تقنيات تعلُّم الآلة المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية من Firebase الجديدة.

يمكنك استخدام حزمة تعلّم الآلة لتسمية العناصر التي يتم التعرّف عليها في صورة، وذلك باستخدام نموذج على الجهاز فقط أو نموذج سحابة. يمكنك الاطّلاع على نظرة عامة للتعرّف على مزايا لكل نهج.

قبل البدء

إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل، إضافة Firebase إلى مشروع Android

إضافة الموارد التابعة لمكتبات ML Kit على Android إلى الوحدة (على مستوى التطبيق) ملف Gradle (عادةً 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-image-label-model:20.0.1'
}

إجراء اختياري ولكنّنا ننصح به: إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات على الجهاز، اضبط تطبيقًا لتنزيل نموذج تعلُّم الآلة تلقائيًا على الجهاز بعد إنشاء التطبيقات المثبّتة من متجر Play.
لإجراء ذلك، يُرجى إضافة البيان التالي إلى صفحة تطبيقك. ملف AndroidManifest.xml:
```
<application ...>
  ...
  <meta-data
      android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
      android:value="label" />
  
</application>
```
في حال عدم تفعيل عمليات تنزيل نموذج وقت التثبيت، سيتم تنفيذ تم تنزيله في المرة الأولى التي تُشغِّل فيها أداة الرصد على الجهاز. الطلبات التي تقدّمها قبل اكتمال التنزيل، فلن تظهر أي نتائج.
إذا أردت استخدام النموذج المستند إلى السحابة الإلكترونية، ولم يسبق لك تفعيل لواجهات برمجة التطبيقات القائمة على السحابة الإلكترونية لمشروعك، عليك القيام بذلك الآن:
1. فتح ML Kit صفحة واجهات برمجة التطبيقات في وحدة تحكُّم Firebase.
2. إذا لم تكن قد أجريت ترقية لمشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على يجب الترقية لإجراء ذلك. (ستتم مطالبتك بالترقية فقط إذا كان مشروعك ليس على خطة Blaze).
  
  يمكن للمشروعات على مستوى Blaze فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
3. إذا لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية مُفعَّلة، انقر على تفعيل البيانات المستندة إلى السحابة الإلكترونية. API.
قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API في قناة الإصدار العلني، يجب إجراء بعض الخطوات الإضافية لمنع وتخفيف تأثير الوصول غير المصرّح به إلى واجهة برمجة التطبيقات

إذا كنت تريد استخدام النموذج على الجهاز فقط، يمكنك تخطّي هذه الخطوة.

أنت الآن جاهز لتسمية الصور باستخدام إما نموذج على الجهاز فقط أو نموذج يستند إلى السحابة الإلكترونية.

1- تحضير صورة الإدخال

أنشئ عنصر FirebaseVisionImage من صورتك. يتم تشغيل مصنِّف الصور بشكل أسرع عند استخدام Bitmap أو إذا استخدمت الكاميرا2 API، وهي media.Image بتنسيق JPEG، ويُنصح باستخدامها في حال ممكن.

لإنشاء عنصر FirebaseVisionImage من كائن media.Image، مثل عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، يُرجى تمرير كائن media.Image تدوير إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

إذا كنت تستخدم CameraX وOnImageCapturedListener تحتسب صفوف ImageAnalysis.Analyzer قيمة عرض الإعلانات بالتناوب. لك، لذا ما عليك سوى تحويل الدوران إلى إحدى أدوات تعلّم الآلة ROTATION_ ثابت قبل إجراء الطلب FirebaseVisionImage.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
            // ...
        }
    }
}

إذا لم تكن تستخدم مكتبة كاميرا تمنحك تدوير الصورة، يمكنك من دوران الجهاز واتجاه الكاميرا جهاز الاستشعار في الجهاز:

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;
}VisionImage.java

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
}VisionImage.kt

بعد ذلك، مرِّر الكائن media.Image قيمة التدوير إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);VisionImage.java

Kotlin+KTX

val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)VisionImage.kt

لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من معرّف موارد منتظم (URI) لملف، مرِّر سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف FirebaseVisionImage.fromFilePath() يكون ذلك مفيدًا عندما يجب استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لتطلب من المستخدم الاختيار. صورة من تطبيق المعرض الخاص به.
Java
```
FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}VisionImage.kt
```

لإنشاء عنصر FirebaseVisionImage من ByteBuffer أو صفيف بايت، احسب الصورة أولاً تدوير كما هو موضح أعلاه لإدخال media.Image.

بعد ذلك، يمكنك إنشاء كائن FirebaseVisionImageMetadata. يتضمن ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان لها وتدوير:

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();VisionImage.java

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()VisionImage.kt

استخدم المخزن المؤقت أو الصفيفة وكائن البيانات الوصفية لإنشاء كائن FirebaseVisionImage:

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);VisionImage.java

Kotlin+KTX

val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)VisionImage.kt

لإنشاء عنصر FirebaseVisionImage من كائن Bitmap:
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
يجب أن تكون الصورة التي يمثّلها الكائن Bitmap مستقيمًا، دون الحاجة إلى دوران إضافي.

2- ضبط أداة تصنيف الصور وتشغيلها

لتصنيف العناصر في صورة، مرِّر كائن FirebaseVisionImage إلى طريقة processImage لـ FirebaseVisionImageLabeler.

أولاً، احصل على مثيل FirebaseVisionImageLabeler

إذا كنت تريد استخدام مصنِّف الصور على الجهاز فقط، اتّبِع الخطوات التالية:

Java

FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
    .getOnDeviceImageLabeler();

// Or, to set the minimum confidence required:
// FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions options =
//     new FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions.Builder()
//         .setConfidenceThreshold(0.7f)
//         .build();
// FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
//     .getOnDeviceImageLabeler(options);

Kotlin+KTX

val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// val options = FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions.Builder()
//     .setConfidenceThreshold(0.7f)
//     .build()
// val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler(options)

إذا أردت استخدام أداة تصنيف الصور في السحابة الإلكترونية، اتّبِع الخطوات التالية:

Java

FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
    .getCloudImageLabeler();

// Or, to set the minimum confidence required:
// FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions options =
//     new FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
//         .setConfidenceThreshold(0.7f)
//         .build();
// FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
//     .getCloudImageLabeler(options);

Kotlin+KTX

val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// val options = FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
//     .setConfidenceThreshold(0.7f)
//     .build()
// val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler(options)

بعد ذلك، اضبط الصورة على طريقة processImage():

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
      // ...
    }

3- الحصول على معلومات عن العناصر المصنّفة

إذا نجحت عملية تصنيف الصور، ستظهر قائمة سيتم تمرير FirebaseVisionImageLabel من العناصر إلى مستمع للنجاح. يمثل كل عنصر FirebaseVisionImageLabel عنصرًا تم تصنيفه في الصورة. لكل تصنيف، يمكنك الحصول على نص التصنيف والوصف الخاص بها رقم تعريف جهة "الرسم البياني المعرفي" (إذا كان متاحًا) ونتيجة الثقة للمطابقة. على سبيل المثال:

Java

for (FirebaseVisionImageLabel label: labels) {
  String text = label.getText();
  String entityId = label.getEntityId();
  float confidence = label.getConfidence();
}

Kotlin+KTX

for (label in labels) {
  val text = label.text
  val entityId = label.entityId
  val confidence = label.confidence
}

نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي

إذا أردت تصنيف الصور في تطبيق في الوقت الفعلي، فاتبع هذه الإرشادات لتحقيق أفضل معدلات عرض الإطارات:

تقييد الطلبات إلى مصنِّف الصور إذا أصبح إطار فيديو جديد المتاحة أثناء تشغيل أداة تصنيف الصور، أفلِت الإطار.
إذا كنت تستخدم مخرجات أداة تصنيف الصور لتراكب الرسومات على الصورة المدخلة، والحصول أولاً على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة وتراكبها في خطوة واحدة. ومن خلال القيام بذلك، يمكنك العرض على سطح الشاشة مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال
في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات Camera2 API، يمكنك التقاط الصور في تنسيق ImageFormat.YUV_420_888

إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات للكاميرا القديمة، يمكنك التقاط الصور في تنسيق ImageFormat.NV21

الخطوات التالية

قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API في قناة الإصدار العلني، يجب إجراء بعض الخطوات الإضافية لمنع وتخفيف تأثير الوصول غير المُصرح به إلى واجهة برمجة التطبيقات.