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。

หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

จดจำจุดสังเกตด้วย ML Kit บน Android

คุณใช้ ML Kit เพื่อจดจําสถานที่สำคัญที่เป็นที่รู้จักในรูปภาพได้

ก่อนเริ่มต้น

เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Android หากยังไม่ได้ดำเนินการ
เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับคลัง ML Kit สำหรับ Android ลงในไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติจะเป็น 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'
}
```
หากยังไม่ได้เปิดใช้ API ที่อยู่ในระบบคลาวด์สําหรับโปรเจ็กต์ ให้ทําดังนี้
1. เปิดหน้า ML Kit API ของคอนโซล Firebase
2. หากยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแพ็กเกจราคา Blaze ให้คลิกอัปเกรด (ระบบจะแจ้งให้คุณอัปเกรดเฉพาะในกรณีที่โปรเจ็กต์ไม่ได้อยู่ในแพ็กเกจ Blaze)
  
  เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API บนระบบคลาวด์ได้
3. หากยังไม่ได้เปิดใช้ API ที่อยู่ในระบบคลาวด์ ให้คลิกเปิดใช้ API ที่อยู่ในระบบคลาวด์
ก่อนที่จะทําให้แอปที่ใช้ Cloud API ใช้งานได้จริง คุณควรดําเนินการเพิ่มเติมเพื่อป้องกันและลดผลกระทบจากการเข้าถึง API ที่ไม่ได้รับอนุญาต

กำหนดค่าตัวตรวจจับจุดสังเกต

โดยค่าเริ่มต้น ตัวตรวจจับในระบบคลาวด์จะใช้โมเดลเวอร์ชัน STABLE และแสดงผลลัพธ์สูงสุด 10 รายการ หากต้องการเปลี่ยนการตั้งค่าเหล่านี้ ให้ระบุด้วยออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudDetectorOptions

เช่น หากต้องการเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้นทั้ง 2 รายการ ให้สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudDetectorOptions ดังตัวอย่างต่อไปนี้

Java

FirebaseVisionCloudDetectorOptions options =
        new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
                .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
                .setMaxResults(15)
                .build();MainActivity.java

Kotlin

val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
        .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
        .setMaxResults(15)
        .build()MainActivity.kt

หากต้องการใช้การตั้งค่าเริ่มต้น ให้ใช้ FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT ในขั้นตอนถัดไป

เรียกใช้ตัวตรวจหาจุดสังเกต

หากต้องการจดจำจุดสังเกตในรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก Bitmap, media.Image, ByteBuffer, อาร์เรย์ไบต์ หรือไฟล์ในอุปกรณ์ จากนั้นส่งออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage ไปยังเมธอด detectInImage ของ FirebaseVisionCloudLandmarkDetector

สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากรูปภาพ

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากออบเจ็กต์ media.Image เช่น เมื่อจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งออบเจ็กต์ media.Image และการหมุนของรูปภาพไปยัง FirebaseVisionImage.fromMediaImage()

หากคุณใช้ไลบรารี CameraX คลาส OnImageCapturedListener และ ImageAnalysis.Analyzer จะคํานวณค่าการหมุนให้คุณ คุณจึงต้องแปลงการหมุนเป็นค่าคงที่ ROTATION_ ของ ML Kit ก่อนเรียกใช้ 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

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
            // ...
        }
    }
}

หากไม่ได้ใช้คลังกล้องที่ระบุการหมุนของรูปภาพ คุณจะคำนวณการหมุนได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์ โดยทำดังนี้

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

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

จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image และค่าการหมุนไปยัง FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ดังนี้

Java

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

Kotlin

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

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก URI ของไฟล์ ให้ส่งบริบทแอปและ URI ของไฟล์ไปยัง FirebaseVisionImage.fromFilePath() ซึ่งจะมีประโยชน์เมื่อคุณใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรี
Java
```
FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}VisionImage.java
```
Kotlin
```
val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}VisionImage.kt
```

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก ByteBuffer หรืออาร์เรย์ไบต์ ให้คำนวณการหมุนภาพก่อนตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุต media.Image

จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImageMetadata ซึ่งมีข้อมูลความสูง กว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และการหมุนของรูปภาพ

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

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

ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ รวมถึงออบเจ็กต์ข้อมูลเมตาเพื่อสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage ดังนี้

Java

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

Kotlin

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

วิธีสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากออบเจ็กต์ Bitmap
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
รูปภาพที่แสดงโดยออบเจ็กต์ Bitmap ต้องตั้งตรงโดยไม่จำเป็นต้องหมุนเพิ่มเติม

รับอินสแตนซ์ของ FirebaseVisionCloudLandmarkDetector

Java

FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getVisionCloudLandmarkDetector();
// Or, to change the default settings:
// FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
//         .getVisionCloudLandmarkDetector(options);

Kotlin

val detector = FirebaseVision.getInstance()
        .visionCloudLandmarkDetector
// Or, to change the default settings:
// val detector = FirebaseVision.getInstance()
//         .getVisionCloudLandmarkDetector(options)

สุดท้าย ให้ส่งรูปภาพไปยังเมธอด detectInImage ดังนี้

Java

Task<List<FirebaseVisionCloudLandmark>> result = detector.detectInImage(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionCloudLandmark>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<FirebaseVisionCloudLandmark> firebaseVisionCloudLandmarks) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });

Kotlin

val result = detector.detectInImage(image)
        .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }

ดูข้อมูลเกี่ยวกับจุดสังเกตที่ระบบจดจำได้

หากการจดจําจุดสังเกตสําเร็จ ระบบจะส่งรายการออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudLandmark ไปยังโปรแกรมฟังเหตุการณ์สําเร็จ ออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudLandmark แต่ละรายการแสดงสถานที่สำคัญที่ได้รับการจดจำในรูปภาพ สำหรับจุดสังเกตแต่ละแห่ง คุณจะดูพิกัดขอบเขตในรูปภาพอินพุต ชื่อจุดสังเกต ละติจูดและลองจิจูด รหัสเอนทิตี Knowledge Graph (หากมี) และคะแนนความเชื่อมั่นของการจับคู่ได้ เช่น

Java

for (FirebaseVisionCloudLandmark landmark: firebaseVisionCloudLandmarks) {

    Rect bounds = landmark.getBoundingBox();
    String landmarkName = landmark.getLandmark();
    String entityId = landmark.getEntityId();
    float confidence = landmark.getConfidence();

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (FirebaseVisionLatLng loc: landmark.getLocations()) {
        double latitude = loc.getLatitude();
        double longitude = loc.getLongitude();
    }
}

Kotlin

for (landmark in firebaseVisionCloudLandmarks) {

    val bounds = landmark.boundingBox
    val landmarkName = landmark.landmark
    val entityId = landmark.entityId
    val confidence = landmark.confidence

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (loc in landmark.locations) {
        val latitude = loc.latitude
        val longitude = loc.longitude
    }
}

ขั้นตอนถัดไป

ก่อนที่จะทําให้แอปที่ใช้ Cloud API ใช้งานได้จริง คุณควรทําตามขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อป้องกันและลดผลกระทบจากการเข้าถึง API ที่ไม่ได้รับอนุญาต