Rozpoznawanie punktów orientacyjnych za pomocą ML Kit na Androidzie

Ta strona dotyczy starszej wersji pakietu Landmark Recognition API, który był częścią pakietu ML Kit dla Firebase. Najnowsze dokumenty znajdziesz the latest version w Firebase ML.

Możesz użyć pakietu ML Kit do rozpoznawania dobrze znanych punktów orientacyjnych na obrazie.

Korzystanie z pakietu ML Kit do uzyskiwania dostępu do funkcji Cloud ML podlega Licencja na Google Cloud Platform Umowa i Usługa szczegółowe warunki wraz z opłatami. Informacje rozliczeniowe znajdziesz w na stronie Cennik w Firebase.

Zanim zaczniesz

1. Jeśli jeszcze nie masz tego za sobą, dodaj Firebase do swojego projektu na Androida.
2. Dodaj do modułu zależności między bibliotekami ML Kit na Androida Plik Gradle (na poziomie aplikacji) (zwykle 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. Jeśli w swoim projekcie nie włączono jeszcze interfejsów API działających w chmurze, zrób to. teraz:

   1. Otwórz ML Kit Strona interfejsów API w konsoli Firebase.

   2. Jeśli w swoim projekcie nie korzystasz jeszcze z abonamentu Blaze, kliknij Aby to zrobić, przejdź na wyższą wersję. (Prośba o uaktualnienie wyświetli się tylko wtedy, gdy projekt nie jest objęty abonamentem Blaze).

      Tylko projekty na poziomie Blaze mogą korzystać z interfejsów API działających w chmurze.

   3. Jeśli interfejsy API działające w chmurze nie są włączone, kliknij Włącz działające w chmurze interfejsów API.
   .
   Przed wdrożeniem w środowisku produkcyjnym aplikacji korzystającej z interfejsu Cloud API wykonaj kilka dodatkowych kroków, aby zapobiec efektu nieautoryzowanego dostępu do interfejsu API.

Konfigurowanie wykrywania punktów orientacyjnych

Domyślnie detektor Cloud używa wersji STABLE interfejsu model i zwraca maksymalnie 10 wyników. Jeśli chcesz zmienić którąś z tych opcji ustawień, określ je za pomocą elementu FirebaseVisionCloudDetectorOptions obiektu.

Aby na przykład zmienić oba ustawienia domyślne, utwórz FirebaseVisionCloudDetectorOptions obiekt jak ten przykład:

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

Aby użyć ustawień domyślnych, możesz użyć FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT w następnym kroku.

Uruchom wykrywanie punktów orientacyjnych

Aby rozpoznawać punkty orientacyjne na zdjęciu, utwórz obiekt FirebaseVisionImage z obiektu Bitmap, media.Image, ByteBuffer, tablicy bajtów lub pliku w urządzenia. Następnie przekaż obiekt FirebaseVisionImage do funkcji Metoda detectInImage użytkownika FirebaseVisionCloudLandmarkDetector.

1. Utwórz obiekt FirebaseVisionImage na podstawie swojego obrazu.

   • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie media.Image, np. podczas przechwytywania obrazu z z aparatu urządzenia, przekazać obiekt media.Image oraz w kierunku FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

     Jeśli używasz tagu CameraX, OnImageCapturedListener oraz ImageAnalysis.Analyzer klasy obliczają wartość rotacji więc wystarczy zmienić rotację na jeden z zestawów ML Kit Stały ROTATION_ przed nawiązaniem połączenia 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
                 // ...
             }
         }
     }

     Jeśli nie korzystasz z biblioteki aparatu zapewniającej obrót obrazu, może go obliczyć na podstawie obrotu urządzenia i orientacji aparatu czujnik w urządzeniu:

     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

     Następnie przekaż obiekt media.Image oraz wartość rotacji do FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

     Java

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

     Kotlin+KTX

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

   • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku FirebaseVisionImage.fromFilePath() Jest to przydatne, gdy użyj intencji ACTION_GET_CONTENT, aby zachęcić użytkownika do wyboru obraz z aplikacji Galeria.

     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

   • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie ByteBuffer lub tablicy bajtów, najpierw oblicz wartość obrazu w sposób opisany powyżej dla danych wejściowych media.Image.

     Następnie utwórz obiekt FirebaseVisionImageMetadata określającą wysokość, szerokość i format kodowania kolorów obrazu i rotacja:

     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

     Za pomocą bufora lub tablicy oraz obiektu metadanych utwórz FirebaseVisionImage obiekt:

     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

   • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie Obiekt Bitmap:

     Java

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

     Kotlin+KTX

     val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
     VisionImage.kt

     Obraz reprezentowany przez obiekt Bitmap musi być pionowo bez konieczności dodatkowego obracania.

2. Pobierz instancję 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. Na koniec przekaż obraz do metody detectInImage:

   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
               // ...
           }

Uzyskiwanie informacji o znanych punktach orientacyjnych

Jeśli operacja rozpoznawania punktu orientacyjnego zakończy się powodzeniem, lista Obiekty FirebaseVisionCloudLandmark zostaną przekazane detektorowi sukcesu. Każdy FirebaseVisionCloudLandmark obiekt reprezentuje punkt orientacyjny rozpoznany w . Współrzędne ograniczające każdego punktu orientacyjnego można sprawdzić na obrazie wejściowym, nazwa punktu orientacyjnego, jego szerokość i długość geograficzna oraz identyfikator jednostki Grafu wiedzy. (jeśli jest dostępny) oraz wskaźnik ufności dopasowania. Przykład:

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
    }
}

Dalsze kroki

• Przed wdrożeniem w środowisku produkcyjnym aplikacji korzystającej z interfejsu Cloud API wykonaj dodatkowe kroki, które zapobiegają i ograniczają efekt nieautoryzowanego dostępu do interfejsu API.