จดจำจุดสังเกตด้วย ML Kit บน Android

คุณใช้ ML Kit เพื่อระบุจุดสังเกตที่มีชื่อเสียงในรูปภาพได้

ก่อนเริ่มต้น

  1. หากคุณยังไม่ได้ดำเนินการ เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Android
  2. เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี ML Kit Android ลงในโมดูล ไฟล์ Gradle (ระดับแอป) (ปกติราคา 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'
}

  3. หากยังไม่ได้เปิดใช้ API ในระบบคลาวด์สำหรับโปรเจ็กต์ของคุณ ให้เปิดใช้ ในขณะนี้:

    1. เปิด ML Kit หน้า API ของคอนโซล Firebase

    2. หากคุณยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแพ็กเกจราคา Blaze ให้คลิก โปรดอัปเกรดเพื่อดำเนินการ (คุณจะได้รับแจ้งให้อัปเกรดเฉพาะในกรณีต่อไปนี้ ไม่ได้อยู่ในแพ็กเกจ Blaze)

      เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API ในระบบคลาวด์ได้

    3. หากยังไม่ได้เปิดใช้ API ในระบบคลาวด์ ให้คลิกเปิดใช้ในระบบคลาวด์ API

กำหนดค่าตัวตรวจจับจุดสังเกต

โดยค่าเริ่มต้น ตัวตรวจจับ Cloud จะใช้เวอร์ชันของ STABLE และแสดงผลลัพธ์สูงสุด 10 รายการ ถ้าต้องการเปลี่ยนแปลงรายการใดรายการหนึ่ง การตั้งค่า ให้ระบุด้วย FirebaseVisionCloudDetectorOptions ออบเจ็กต์

ตัวอย่างเช่น หากต้องการเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้นทั้ง 2 รายการ ให้สร้าง FirebaseVisionCloudDetectorOptions ออบเจ็กต์ดังตัวอย่างต่อไปนี้ ตัวอย่าง:

Java

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

Kotlin+KTX

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

หากต้องการใช้การตั้งค่าเริ่มต้น คุณสามารถใช้ FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULTในขั้นตอนถัดไป

เรียกใช้ตัวตรวจจับจุดสังเกต

หากต้องการจดจำจุดสังเกตในรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากอาร์เรย์ Bitmap, media.Image, ByteBuffer, ไบต์ หรือไฟล์ใน อุปกรณ์ จากนั้นส่งออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage ไปยัง เมธอด detectInImage ของ FirebaseVisionCloudLandmarkDetector

  1. สร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากรูปภาพ

    • วิธีสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก media.Image เช่น เมื่อจับภาพจาก กล้องของอุปกรณ์ ส่งวัตถุ media.Image และ การหมุนเวียนเป็น FirebaseVisionImage.fromMediaImage()

      หากคุณใช้แท็ก ไลบรารี CameraX, OnImageCapturedListener และ ImageAnalysis.Analyzer คลาสจะคำนวณค่าการหมุนเวียน คุณเพียงแค่ต้องแปลงการหมุนเป็น ML Kit ค่าคงที่ ROTATION_ ก่อนโทร 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
            // ...
        }
    }
}

      หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีกล้องถ่ายรูปที่ให้การหมุนของภาพ คุณ สามารถคำนวณได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของกล้อง เซ็นเซอร์ในอุปกรณ์:

      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

      จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image และ ค่าการหมุนเวียนเป็น FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt
    • หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก URI ของไฟล์ ให้ส่ง บริบทของแอปและ URI ของไฟล์เพื่อ FirebaseVisionImage.fromFilePath() วิธีนี้มีประโยชน์เมื่อคุณ ใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือก รูปภาพจากแอปแกลเลอรี

      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
    • วิธีสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก ByteBuffer หรืออาร์เรย์ไบต์ ให้คำนวณรูปภาพก่อน การหมุนตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุต media.Image

      จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImageMetadata ที่มีความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสีของรูปภาพ และการหมุน:

      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

      ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ และออบเจ็กต์ข้อมูลเมตาเพื่อสร้าง ออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage รายการ:

      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
    • วิธีสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก ออบเจ็กต์ Bitmap รายการ:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt
      รูปภาพที่แสดงโดยออบเจ็กต์ Bitmap ต้อง ให้ตั้งตรงโดยไม่ต้องมีการหมุนเพิ่มเติม

  2. รับอินสแตนซ์ของ FirebaseVisionCloudLandmarkDetector:

    Java 

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

    Kotlin+KTX 

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

  3. สุดท้าย ส่งรูปภาพไปยังเมธอด 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+KTX 

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

รับข้อมูลเกี่ยวกับจุดสังเกตที่ระบบรู้จัก

ถ้าการดำเนินการจดจำจุดสังเกตสำเร็จ รายการ ระบบจะส่งออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudLandmark รายการไปยัง Listener ที่สำเร็จ ชิ้น ออบเจ็กต์ FirebaseVisionCloudLandmark แสดงจุดสังเกตที่ระบบรู้จักใน รูปภาพ สำหรับจุดสังเกตแต่ละรายการ คุณจะเห็นพิกัดขอบเขตของจุดนั้นๆ ในรูปภาพอินพุต ชื่อจุดสังเกต ละติจูดและลองจิจูด รหัสเอนทิตีของกราฟความรู้ (หากมี) และคะแนนความเชื่อมั่นของการแข่งขัน 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+KTX 

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