ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

تعرف على المعالم باستخدام ML Kit على Android

{٪ setvar ml_link٪} أحدث إصدار {٪ endsetvar٪}

يمكنك استخدام ML Kit للتعرف على المعالم المعروفة في الصورة.

قبل ان تبدأ

  1. أضف Firebase إلى مشروع Android إذا لم تكن قد فعلت ذلك من قبل.
  2. في ملف build.gradle مستوى المشروع ، تأكد من تضمين مستودع Maven من Google في كلٍ من buildscript allprojects أقسام allprojects .
  3. أضف التبعيات لمكتبات ML Kit Android إلى ملف Gradle الخاص بك (على مستوى التطبيق) (عادةً 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'
}

  4. إذا لم تقم بالفعل بتمكين واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة لمشروعك ، فقم بذلك الآن:

    1. افتح صفحة واجهات برمجة تطبيقات ML Kit لوحدة تحكم Firebase.

    2. إذا لم تكن قد قمت بالفعل بترقية مشروعك إلى خطة Blaze ، فانقر فوق ترقية للقيام بذلك. (ستتم مطالبتك بالترقية فقط إذا لم يكن مشروعك على خطة Blaze.)

      يمكن فقط للمشاريع على مستوى Blaze استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة.

    3. إذا لم يتم تمكين واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى مجموعة النظراء بالفعل ، فانقر فوق تمكين واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى مجموعة النظراء .

تكوين كاشف المعالم

بشكل افتراضي ، يستخدم كاشف السحابة نسخة STABLE من النموذج ويعيد ما يصل إلى 10 نتائج. إذا كنت تريد تغيير أي من هذه الإعدادات ، FirebaseVisionCloudDetectorOptions كائن FirebaseVisionCloudDetectorOptions .

على سبيل المثال ، لتغيير كل من الإعدادات الافتراضية ، قم بإنشاء كائن FirebaseVisionCloudDetectorOptions كما في المثال التالي:

جافا 

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

لاستخدام الإعدادات الافتراضية ، يمكنك استخدام FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT في الخطوة التالية.

قم بتشغيل كاشف المعالم

الاعتراف المعالم في الصورة، قم بإنشاء FirebaseVisionImage الكائن إما من Bitmap ، media.Image ، ByteBuffer ، صفيف بايت، أو ملف على الجهاز. ثم، لتمرير FirebaseVisionImage الكائن إلى FirebaseVisionCloudLandmarkDetector الصورة detectInImage الأسلوب.

  1. قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImage من صورتك.

    • لإنشاء FirebaseVisionImage كائن من media.Image الكائن، مثل عند التقاط صورة من كاميرا جهاز لتمرير media.Image الكائن ودوران الصورة ل FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX ، فإن OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer تحسب فئات التدوير قيمة التدوير نيابة عنك ، لذلك تحتاج فقط إلى تحويل التدوير إلى أحد ثوابت ML Kit's ROTATION_ قبل استدعاء FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      جافا 

      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
            // ...
        }
    }
}

      إذا كنت لا تستخدم مكتبة الكاميرا التي تمنحك دوران الصورة ، يمكنك حسابها من دوران الجهاز واتجاه مستشعر الكاميرا في الجهاز:

      جافا 

      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

      بعد ذلك ، قم بتمرير كائن media.Image وقيمة التدوير إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      جافا 

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

      Kotlin + KTX 

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
       VisionImage.kt
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من ملف URI ، قم بتمرير سياق التطبيق وملف URI إلى FirebaseVisionImage.fromFilePath() . يعد هذا مفيدًا عند استخدام نية ACTION_GET_CONTENT المستخدم بتحديد صورة من تطبيق المعرض.

      جافا 

      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
    • لإنشاء FirebaseVisionImage كائن من ByteBuffer أو مجموعة بايت، أولا حساب دوران الصورة كما هو موضح أعلاه ل media.Image الإدخال.

      بعد ذلك ، أنشئ كائن FirebaseVisionImageMetadata يحتوي على ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز اللون والتدوير:

      جافا 

      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

      استخدم المخزن المؤقت أو الصفيف ، وكائن بيانات التعريف ، لإنشاء كائن FirebaseVisionImage :

      جافا 

      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
    • لإنشاء FirebaseVisionImage كائن من Bitmap وجوه:

      جافا 

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

      Kotlin + KTX 

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
       VisionImage.kt
      يجب أن تكون الصورة التي يمثلها كائن Bitmap وضع مستقيم ، دون الحاجة إلى تدوير إضافي.

  2. احصل على مثيل من FirebaseVisionCloudLandmarkDetector :

    جافا 

    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. أخيرًا ، قم بتمرير الصورة إلى أسلوب detectInImage :

    جافا 

    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
            // ...
        }

احصل على معلومات حول المعالم المعترف بها

إذا نجحت عملية التعرف على المعالم ، فسيتم تمرير قائمة بكائنات FirebaseVisionCloudLandmark إلى مستمع النجاح. يمثل كل كائن FirebaseVisionCloudLandmark معلماً تم التعرف عليه في الصورة. لكل معلم ، يمكنك الحصول على إحداثيات الإحاطة الخاصة به في صورة الإدخال ، واسم المعلم ، وخط العرض وخط الطول ، ومعرف كيان الرسم البياني المعرفي (إن وجد) ، ونقاط الثقة للمباراة. فمثلا:

جافا 

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
    }
}

الخطوات التالية