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Wahrzeichen mit ML Kit auf Android-Geräten erkennen

Mit ML Kit können Sie bekannte Sehenswürdigkeiten in einem Bild erkennen.

Hinweis

Falls noch nicht geschehen, Fügen Sie Firebase zu Ihrem Android-Projekt hinzu.

Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken zu Ihrem Modul hinzufügen Gradle-Datei auf App-Ebene (in der Regel 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'
}

Wenn Sie noch keine cloudbasierten APIs für Ihr Projekt aktiviert haben, tun Sie dies jetzt. jetzt:
1. Öffnen Sie in der Firebase-Konsole die Seite ML Kit APIs.
2. Wenn Sie für Ihr Projekt noch kein Upgrade auf ein Blaze-Preismodell durchgeführt haben, klicken Sie auf Führen Sie ein Upgrade durch. Sie werden nur dann zum Upgrade aufgefordert, Projekt nicht im Tarif "Blaze" ist.)
  
  Nur Projekte auf Blaze-Ebene können cloudbasierte APIs verwenden.
3. Wenn cloudbasierte APIs noch nicht aktiviert sind, klicken Sie auf Cloudbasiertes Erstellen aktivieren APIs
Bevor Sie eine Anwendung, die eine Cloud API verwendet, für die Produktion bereitstellen, sollten Sie einige zusätzliche Schritte zum Verhindern Auswirkungen nicht autorisierter API-Zugriffe.

Detektoren für Sehenswürdigkeiten konfigurieren

Standardmäßig verwendet der Cloud-Detektor die Version STABLE des und gibt bis zu 10 Ergebnisse zurück. Wenn Sie eine dieser Einstellungen ändern möchten, geben Sie sie mit einem FirebaseVisionCloudDetectorOptions-Objekt an.

Um beispielsweise beide Standardeinstellungen zu ändern, erstellen Sie ein FirebaseVisionCloudDetectorOptions-Objekt wie im Folgenden gezeigt. Beispiel:

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

Wenn Sie die Standardeinstellungen verwenden möchten, können Sie im nächsten Schritt FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT eingeben.

Landmark-Erkennung ausführen

Wenn Sie Sehenswürdigkeiten in einem Bild erkennen möchten, erstellen Sie ein FirebaseVisionImage-Objekt aus einem Bitmap-, media.Image-, ByteBuffer-, Byte-Array oder einer Datei in auf dem Gerät. Übergeben Sie dann das FirebaseVisionImage-Objekt an die Die Methode detectInImage von FirebaseVisionCloudLandmarkDetector.

Erstellen Sie aus Ihrem Bild ein FirebaseVisionImage-Objekt.

Um ein FirebaseVisionImage-Objekt aus einem media.Image-Objekt, z. B. beim Aufnehmen eines Bildes von einem des Geräts an und übergib das media.Image-Objekt und die Rotation auf FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

Wenn Sie die Methode CameraX-Bibliothek, den OnImageCapturedListener und ImageAnalysis.Analyzer-Klassen berechnen den Rotationswert Sie müssen also nur die Rotation in eine der ML Kit-Modelle ROTATION_-Konstanten vor dem Aufruf 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
            // ...
        }
    }
}

Wenn Sie keine Kamerabibliothek verwenden, die Ihnen die Rotation des Bildes anzeigt, anhand der Drehung des Geräts und der Ausrichtung der Kamera Sensor im Gerät:

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

Übergeben Sie dann das media.Image-Objekt und den Rotationswert auf FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

Java

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

Kotlin+KTX

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

Um ein FirebaseVisionImage-Objekt aus einem Datei-URI zu erstellen, übergeben Sie App-Kontext und Datei-URI zu FirebaseVisionImage.fromFilePath(). Dies ist nützlich, wenn Sie Verwenden Sie den Intent ACTION_GET_CONTENT, um den Nutzer zur Auswahl aufzufordern ein Bild aus ihrer Galerie-App.

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

Um ein FirebaseVisionImage-Objekt aus einem ByteBuffer oder einem Byte-Array, berechnen Sie zuerst das Bild Rotation wie oben für die media.Image-Eingabe beschrieben.

Erstellen Sie dann ein FirebaseVisionImageMetadata-Objekt. die die Höhe, Breite, Farbcodierung, und Rotation:

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

Verwende den Puffer oder das Array und das Metadatenobjekt, um ein FirebaseVisionImage-Objekt zu erstellen:

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

Um ein FirebaseVisionImage-Objekt aus einem Bitmap-Objekt:
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Das durch das Objekt Bitmap dargestellte Bild muss aufrecht und ohne zusätzliche Drehung aufrecht.

Rufen Sie eine FirebaseVisionCloudLandmarkDetector-Instanz ab:

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)

Übergeben Sie zuletzt das Bild an die Methode 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
            // ...
        }

Informationen zu erkannten Sehenswürdigkeiten abrufen

Wenn die Erkennung von Sehenswürdigkeiten erfolgreich war, wird eine Liste FirebaseVisionCloudLandmark-Objekte werden an den Erfolgs-Listener übergeben. Jedes Das Objekt FirebaseVisionCloudLandmark steht für eine Sehenswürdigkeit, die in der Bild. Für jede Sehenswürdigkeit können Sie die Begrenzungskoordinaten im Eingabebild abrufen. den Namen, den Breiten- und Längengrad, die Knowledge Graph-Entitäts-ID (falls verfügbar) und den Konfidenzwert der Übereinstimmung. Beispiel:

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
    }
}

Nächste Schritte

Bevor Sie eine Anwendung, die eine Cloud API verwendet, für die Produktion bereitstellen, sollten Sie einige zusätzliche Schritte zur Verhinderung bzw. Schadensbehebung Auswirkungen von nicht autorisiertem API-Zugriff.