了解 2023 年 Google I/O 大会上介绍的 Firebase 亮点。了解详情

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):

على الجهاز فقط image labeling هي جزء من حزمة تطوير البرامج (SDK) المستقلة الجديدة لحزمة تعلّم الآلة، والتي يمكنك استخدامها مع بدون Firebase.
Cloud image labeling هي جزء من تقنية تعلُّم الآلة من Firebase التي تتضمّن جميع تقنيات تعلُّم الآلة المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية من Firebase الجديدة.

يمكنك استخدام حزمة تعلّم الآلة لتصنيف العناصر التي تم التعرّف عليها في صورة، إما باستخدام نموذج على الجهاز فقط أو نموذج سحابة. يمكنك الاطّلاع على النظرة العامة للتعرّف على فوائد كل نهج.

قبل البدء

أضِف Firebase إلى مشروع Android إذا لم يسبق لك إجراء ذلك.

أضِف العناصر الاعتمادية لمكتبات ML Kit على Android إلى ملف Gradle للوحدة النمطية (على مستوى التطبيق) (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، عليك ضبط تطبيقك لتنزيل نموذج تعلُّم الآلة تلقائيًا على الجهاز بعد تثبيت التطبيق من "متجر Play".
لإجراء ذلك، أضِف البيان التالي إلى ملف AndroidManifest.xml في تطبيقك:
```
<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 تنزيل النموذج في المرة الأولى التي تُشغِّل فيها أداة الرصد على الجهاز. ولن تظهر أي نتائج في الطلبات التي ترسلها قبل اكتمال عملية التنزيل.
إذا أردت استخدام النموذج المستند إلى السحابة الإلكترونية ولم يسبق لك تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية لمشروعك، يُرجى إجراء ذلك الآن:
1. افتح صفحة واجهات برمجة تطبيقات حزمة تعلّم الآلة في وحدة تحكّم Firebase.
2. إذا لم تكن قد أجريت ترقية لمشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على ترقية لإجراء ذلك (لن تتم مطالبتك بالترقية إلا إذا لم يكن مشروعك ضمن خطة Blaze).
  
  يمكن للمشروعات على مستوى Blaze فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
3. في حال لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية مفعَّلة، انقر على تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API في قناة إصدار التطبيق، عليك اتّخاذ بعض الخطوات الإضافية لمنع والحدّ من تأثير الوصول غير المصرّح به إلى واجهة برمجة التطبيقات.

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

أصبحت جاهزًا الآن لتصنيف الصور باستخدام نموذج على الجهاز فقط أو نموذج مستند إلى السحابة الإلكترونية.

1- تحضير صورة الإدخال

أنشئ عنصر FirebaseVisionImage من صورتك. يعمل مصنِّف الصور بشكل أسرع عند استخدام Bitmap، أو إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات camera2 API، media.Image بتنسيق JPEG، ويُنصح باستخدامه متى أمكن.

لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن media.Image، كما هو الحال عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، مرِّر الكائن media.Image وتدوير الصورة إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX، ستحسب الفئتان OnImageCapturedListener وImageAnalysis.Analyzer قيمة التدوير نيابةً عنك، لذا ما عليك سوى تحويل درجة التدوير إلى أحد ثوابت ROTATION_ في ML Kit قبل طلب 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 كاميرات تتيح لك تدوير الصورة، يمكنك احتسابها من خلال دوران الجهاز واتجاه أداة استشعار الكاميرا 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 وقيمة 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 إلى FirebaseVisionImage.fromFilePath(). ويكون هذا الإجراء مفيدًا عند استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لتطلب من المستخدم اختيار صورة من تطبيق معرض الصور.
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 مصفوفة بايت، يجب أولاً احتساب دوران الصورة على النحو الموضّح أعلاه في إدخال media.Image.

بعد ذلك، أنشِئ عنصر FirebaseVisionImageMetadata يحتوي على ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان لها وتدويرها:

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

استخدِم المخزن المؤقت أو المصفوفة 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 كائن 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 في وضع عمودي، بدون الحاجة إلى تدوير إضافي.

2- ضبط أداة تصنيف الصور وتشغيلها

لتصنيف العناصر في صورة، مرِّر كائن FirebaseVisionImage إلى طريقة processImage في 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، سيتم تمرير قائمة بكائنات FirebaseVisionImageLabel إلى المستمع الناجح. يمثل كل كائن FirebaseVisionImageLabel عنصرًا تمت تسميته في الصورة. يمكنك الحصول على وصف نصي للتصنيف ورقم تعريف جهة الرسم البياني المعرفي الخاص به (إذا كان متاحًا) ونتيجة الثقة للمطابقة، وذلك لكل تصنيف. 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، اتّبِع الإرشادات التالية لتحقيق أفضل معدلات عرض إطارات:

تقييد الطلبات إلى مصنِّف الصور إذا أصبح إطار فيديو جديد متاحًا أثناء تشغيل مصنِّف الصور، أفلِت الإطار.
إذا كنت تستخدم ناتج مصنِّف الصور لتراكب الرسومات على الصورة التي تم إدخالها، يمكنك أولاً الحصول على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة والمحتوى الذي يظهر على سطح الصورة في خطوة واحدة. ومن خلال إجراء ذلك، ستظهر على سطح الشاشة مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال.
في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات Camera2 API، يمكنك التقاط صور بتنسيق ImageFormat.YUV_420_888.

في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات للكاميرا القديمة، يمكنك التقاط صور بتنسيق ImageFormat.NV21.

الخطوات اللاحقة

قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API في إصداره العلني، عليك اتّخاذ بعض الخطوات الإضافية لمنع وتخفيف تأثير الوصول غير المصرّح به إلى واجهة برمجة التطبيقات.