एमएल किट का इस्तेमाल करके, किसी इमेज में मौजूद मशहूर लैंडमार्क को पहचाना जा सकता है.
शुरू करने से पहले
- अगर आपने पहले से Firebase को नहीं जोड़ा है, तो अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ें.
- अपने मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) की Gradle फ़ाइल (आम तौर पर
app/build.gradle
) में ML Kit Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें:apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.gms.google-services' dependencies { // ... implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3' }
-
अगर आपने पहले से अपने प्रोजेक्ट के लिए क्लाउड-आधारित एपीआई चालू नहीं किए हैं, तो अभी करें:
- Firebase कंसोल का एमएल किट एपीआई पेज खोलें.
-
अगर आपने अपने प्रोजेक्ट को पहले से ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान में अपग्रेड नहीं किया है, तो ऐसा करने के लिए अपग्रेड करें पर क्लिक करें. (अगर आपका प्रोजेक्ट ब्लेज़ प्लान में नहीं है, तो आपको अपग्रेड करने के लिए कहा जाएगा.)
सिर्फ़ ब्लेज़-लेवल के प्रोजेक्ट ही क्लाउड-आधारित एपीआई का इस्तेमाल कर सकते हैं.
- अगर क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से चालू नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित एपीआई चालू करें पर क्लिक करें.
लैंडमार्क डिटेक्टर कॉन्फ़िगर करें
क्लाउड डिटेक्टर, डिफ़ॉल्ट रूप से मॉडल के STABLE
वर्शन का इस्तेमाल करता है और ज़्यादा से ज़्यादा 10 नतीजे दिखाता है. अगर आपको इनमें से किसी एक सेटिंग को बदलना है, तो FirebaseVisionCloudDetectorOptions
ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करके बताएं.
उदाहरण के लिए, दोनों डिफ़ॉल्ट सेटिंग को बदलने के लिए, FirebaseVisionCloudDetectorOptions
ऑब्जेक्ट बनाएं, जैसा कि इस उदाहरण में दिखाया गया है:
Java
FirebaseVisionCloudDetectorOptions options = new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder() .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL) .setMaxResults(15) .build();
Kotlin+KTX
val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder() .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL) .setMaxResults(15) .build()
डिफ़ॉल्ट सेटिंग का इस्तेमाल करने के लिए, अगले चरण में
FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT
का इस्तेमाल किया जा सकता है.
लैंडमार्क डिटेक्टर चलाएं
किसी इमेज में लैंडमार्क की पहचान करने के लिए,Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, बाइट कलेक्शन या डिवाइस पर मौजूद किसी फ़ाइल से FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट को
FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
के detectInImage
तरीके में पास करें.
अपनी इमेज से
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाएं.-
किसी
media.Image
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय,media.Image
ऑब्जेक्ट को पास करें और इमेज कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
पर घुमाएं.अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो
OnImageCapturedListener
औरImageAnalysis.Analyzer
क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं. इसलिए, आपकोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
को कॉल करने से पहले, रोटेशन वैल्यू को एमएल किट केROTATION_
कॉन्सटेंट में से किसी एक में बदलना होगा: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 // ... } } }
अगर इमेज का रोटेशन देने वाली कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया जाता है, तो इमेज को डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन के आधार पर कैलकुलेट किया जा सकता है:
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; }
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 }
इसके बाद,
media.Image
ऑब्जेक्ट और रोटेशन वैल्यू कोFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
को पास करें:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- फ़ाइल यूआरआई से
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन का कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई कोFirebaseVisionImage.fromFilePath()
पर पास करें. यह तब काम आता है, जब आप उपयोगकर्ता को उसके गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने का अनुरोध करने के लिएACTION_GET_CONTENT
इंटेंट का इस्तेमाल करते हैं.Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
Kotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
ByteBuffer
या बाइट कलेक्शन सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहलेmedia.Image
इनपुट के लिए ऊपर बताए गए तरीके से इमेज रोटेशन का हिसाब लगाएं.इसके बाद, ऐसा
FirebaseVisionImageMetadata
ऑब्जेक्ट बनाएं जिसमें इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन शामिल हो: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();
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()
FirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, बफ़र या अरे और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करें:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
- किसी
Bitmap
ऑब्जेक्ट सेFirebaseVisionImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
ऑब्जेक्ट के ज़रिए दिखाई गई इमेज, सीधी होनी चाहिए. इसमें अलग से घुमाने की ज़रूरत नहीं है.
-
FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
का इंस्टेंस पाएं: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)
आखिर में, इमेज को
detectInImage
तरीके से पास करें: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 // ... }
जाने-पहचाने लैंडमार्क के बारे में जानकारी पाएं
अगर लैंडमार्क की पहचान करने की कार्रवाई पूरी हो जाती है, तो सक्सेस लिसनर कोFirebaseVisionCloudLandmark
ऑब्जेक्ट की सूची भेजी जाएगी. हर FirebaseVisionCloudLandmark
ऑब्जेक्ट, एक ऐसे लैंडमार्क को दिखाता है जिसकी पहचान इमेज में की गई थी. हर लैंडमार्क के लिए, इनपुट इमेज में उसके बाउंडिंग निर्देशांक, लैंडमार्क का नाम, उसका अक्षांश और देशांतर, उसका नॉलेज ग्राफ़ का इकाई आईडी (अगर उपलब्ध हो), और मैच का कॉन्फ़िडेंस स्कोर देखा जा सकता है. उदाहरण के लिए:
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 } }
अगले चरण
- Cloud API का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको बिना अनुमति वाले एपीआई ऐक्सेस करने के असर को रोकने और उसे कम करने के लिए कुछ और कदम उठाने चाहिए.