التعرف على المعالم باستخدام ML Kit على Android

يمكنك استخدام ML Kit للتعرف على المعالم المعروفة في الصورة.

قبل ان تبدأ

  1. أضف Firebase إلى مشروع Android ، إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل.
  2. أضف تبعيات مكتبات ML Kit Android إلى ملف Gradle (على مستوى التطبيق) للوحدة النمطية (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'
    }
    
  3. إذا لم تكن قد قمت بالفعل بتمكين واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة لمشروعك ، فقم بذلك الآن:

    1. افتح صفحة ML Kit APIs بوحدة تحكم Firebase.
    2. إذا لم تكن قد قمت بالفعل بترقية مشروعك إلى خطة تسعير Blaze ، فانقر فوق ترقية للقيام بذلك. (ستتم مطالبتك بالترقية فقط إذا لم يكن مشروعك مدرجًا في خطة Blaze.)

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

    3. إذا لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة ممكّنة بالفعل ، فانقر فوق تمكين واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة .

تكوين مكتشف المعالم

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

على سبيل المثال ، لتغيير كل من الإعدادين الافتراضيين ، أنشئ كائن FirebaseVisionCloudDetectorOptions كما في المثال التالي:

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()

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

قم بتشغيل كاشف المعالم

للتعرف على المعالم في صورة ما ، قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImage إما من Bitmap أو media.Image أو ByteBuffer أو مصفوفة بايت أو من ملف على الجهاز. بعد ذلك ، قم بتمرير كائن FirebaseVisionImage إلى طريقة detectInImage FirebaseVisionCloudLandmarkDetector

  1. قم بإنشاء كائن FirebaseVisionImage من صورتك.

    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من إحدى media.Image . كائن صورة ، مثل عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز ، قم بتمرير كائن media.Image الصورة إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

      إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX ، فإن فئات OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer تحسب قيمة التدوير نيابةً عنك ، لذلك تحتاج فقط إلى تحويل التدوير إلى أحد ثوابت ML Kit's ROTATION_ قبل استدعاء 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
                  // ...
              }
          }
      }
      

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

      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
      }

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

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من ملف URI ، مرر سياق التطبيق وملف URI إلى FirebaseVisionImage.fromFilePath() . يكون هذا مفيدًا عند استخدام نية ACTION_GET_CONTENT المستخدم بتحديد صورة من تطبيق المعرض الخاص به.

      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()
      }
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من ByteBuffer أو مصفوفة بايت ، احسب أولاً تدوير الصورة كما هو موضح أعلاه media.Image .

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

      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()

      استخدم المخزن المؤقت أو المصفوفة وكائن البيانات الوصفية لإنشاء كائن FirebaseVisionImage :

      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)
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن Bitmap :

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

      Kotlin+KTX

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

  2. احصل على مثيل من 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. أخيرًا ، قم بتمرير الصورة إلى طريقة 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
                // ...
            }

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 معلمًا تم التعرف عليه في الصورة. لكل معلم ، يمكنك الحصول على إحداثياته ​​المحيطة في صورة الإدخال ، واسم المعلم ، وخط العرض وخط الطول ، ومعرف كيان الرسم البياني المعرفي (إذا كان متاحًا) ، ودرجة الثقة للمباراة. علي سبيل المثال:

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
    }
}

الخطوات التالية