با ML Kit در اندروید نقاط دیدنی را بشناسید

می‌توانید از کیت ML برای تشخیص نشانه‌های شناخته شده در یک تصویر استفاده کنید.

قبل از شروع

  1. اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، Firebase را به پروژه Android خود اضافه کنید .
  2. وابستگی های کتابخانه های اندروید ML Kit را به فایل Gradle ماژول (سطح برنامه) خود اضافه کنید (معمولا 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. اگر قبلاً API های مبتنی بر Cloud را برای پروژه خود فعال نکرده اید، اکنون این کار را انجام دهید:

    1. صفحه ML Kit APIs کنسول Firebase را باز کنید.

    2. اگر قبلاً پروژه خود را به طرح قیمت گذاری Blaze ارتقا نداده اید، برای انجام این کار، روی ارتقا کلیک کنید. (فقط اگر پروژه شما در طرح Blaze نباشد، از شما خواسته می شود که ارتقا دهید.)

      فقط پروژه های سطح Blaze می توانند از API های مبتنی بر ابر استفاده کنند.

    3. اگر APIهای مبتنی بر Cloud قبلاً فعال نشده‌اند، روی Enable Cloud-based APIs کلیک کنید.

آشکارساز نقطه عطف را پیکربندی کنید

به طور پیش فرض، آشکارساز ابر از نسخه STABLE مدل استفاده می کند و حداکثر 10 نتیجه را برمی گرداند. اگر می خواهید یکی از این تنظیمات را تغییر دهید، آنها را با یک شی FirebaseVisionCloudDetectorOptions مشخص کنید.

به عنوان مثال، برای تغییر هر دو تنظیمات پیش فرض، یک شی FirebaseVisionCloudDetectorOptions مانند مثال زیر بسازید:

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

برای استفاده از تنظیمات پیش فرض، می توانید در مرحله بعد از FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT استفاده کنید.

آشکارساز نقطه عطف را اجرا کنید

برای تشخیص نقاط عطف در یک تصویر، یک شی FirebaseVisionImage از Bitmap ، media.Image ، ByteBuffer ، آرایه بایت یا یک فایل روی دستگاه ایجاد کنید. سپس، شی FirebaseVisionImage را به متد detectInImage FirebaseVisionCloudLandmarkDetector ارسال کنید.

  1. یک شی FirebaseVisionImage از تصویر خود ایجاد کنید.

    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی media.Image ، مانند هنگام گرفتن تصویر از دوربین دستگاه، شی media.Image .Image و چرخش تصویر را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() منتقل کنید.

      اگر از کتابخانه CameraX ، کلاس‌های OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer استفاده می‌کنید، مقدار چرخش را برای شما محاسبه می‌کنند، بنابراین فقط باید قبل از فراخوانی FirebaseVisionImage.fromMediaImage() چرخش را به یکی از ثابت‌های ROTATION_ ML Kit تبدیل کنید:

      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
            // ...
        }
    }
}

      اگر از کتابخانه دوربینی که چرخش تصویر را به شما می دهد استفاده نمی کنید، می توانید آن را از روی چرخش دستگاه و جهت سنسور دوربین در دستگاه محاسبه کنید:

      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

      سپس، شی media.Image و مقدار چرخش را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ارسال کنید:

      Java 

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از URI فایل، زمینه برنامه و فایل URI را به FirebaseVisionImage.fromFilePath() ارسال کنید. این زمانی مفید است که از یک هدف ACTION_GET_CONTENT استفاده می کنید تا از کاربر بخواهید تصویری را از برنامه گالری خود انتخاب کند.

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک ByteBuffer یا یک آرایه بایت، ابتدا چرخش تصویر را همانطور که در بالا برای ورودی media.Image توضیح داده شد محاسبه کنید.

      سپس، یک شی FirebaseVisionImageMetadata ایجاد کنید که شامل ارتفاع، عرض، فرمت کدگذاری رنگ و چرخش تصویر باشد:

      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

      برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از بافر یا آرایه و شیء فراداده استفاده کنید:

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی Bitmap :

      Java 

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt
      تصویر نمایش داده شده توسط شی Bitmap باید عمودی باشد، بدون نیاز به چرخش اضافی.

  2. نمونه ای از FirebaseVisionCloudLandmarkDetector را دریافت کنید:

    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. در نهایت تصویر را به متد detectInImage منتقل کنید:

    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
            // ...
        }

اطلاعاتی در مورد نشانه های شناخته شده دریافت کنید

اگر عملیات تشخیص نقطه عطف موفقیت آمیز باشد، لیستی از اشیاء FirebaseVisionCloudLandmark به شنونده موفقیت آمیز ارسال می شود. هر شی FirebaseVisionCloudLandmark نشان دهنده نقطه عطفی است که در تصویر شناسایی شده است. برای هر نقطه عطف، می‌توانید مختصات مرزی آن را در تصویر ورودی، نام نقطه عطف، طول و عرض جغرافیایی، شناسه موجودیت نمودار دانش (در صورت موجود بودن)، و امتیاز اطمینان از مسابقه را دریافت کنید. به عنوان مثال:

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
    }
}

مراحل بعدی

،

می‌توانید از کیت ML برای تشخیص نشانه‌های شناخته شده در یک تصویر استفاده کنید.

قبل از شروع

  1. اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، Firebase را به پروژه Android خود اضافه کنید .
  2. وابستگی های کتابخانه های اندروید ML Kit را به فایل Gradle ماژول (سطح برنامه) خود اضافه کنید (معمولا 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. اگر قبلاً API های مبتنی بر Cloud را برای پروژه خود فعال نکرده اید، اکنون این کار را انجام دهید:

    1. صفحه ML Kit APIs کنسول Firebase را باز کنید.

    2. اگر قبلاً پروژه خود را به طرح قیمت گذاری Blaze ارتقا نداده اید، برای انجام این کار، روی ارتقا کلیک کنید. (فقط اگر پروژه شما در طرح Blaze نباشد، از شما خواسته می شود که ارتقا دهید.)

      فقط پروژه های سطح Blaze می توانند از API های مبتنی بر ابر استفاده کنند.

    3. اگر APIهای مبتنی بر Cloud قبلاً فعال نشده‌اند، روی Enable Cloud-based APIs کلیک کنید.

آشکارساز نقطه عطف را پیکربندی کنید

به طور پیش فرض، آشکارساز ابر از نسخه STABLE مدل استفاده می کند و حداکثر 10 نتیجه را برمی گرداند. اگر می خواهید یکی از این تنظیمات را تغییر دهید، آنها را با یک شی FirebaseVisionCloudDetectorOptions مشخص کنید.

به عنوان مثال، برای تغییر هر دو تنظیمات پیش فرض، یک شی FirebaseVisionCloudDetectorOptions مانند مثال زیر بسازید:

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

برای استفاده از تنظیمات پیش فرض، می توانید در مرحله بعد از FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT استفاده کنید.

آشکارساز نقطه عطف را اجرا کنید

برای تشخیص نقاط عطف در یک تصویر، یک شی FirebaseVisionImage از Bitmap ، media.Image ، ByteBuffer ، آرایه بایت یا یک فایل روی دستگاه ایجاد کنید. سپس، شی FirebaseVisionImage را به متد detectInImage FirebaseVisionCloudLandmarkDetector ارسال کنید.

  1. یک شی FirebaseVisionImage از تصویر خود ایجاد کنید.

    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی media.Image ، مانند هنگام گرفتن تصویر از دوربین دستگاه، شی media.Image .Image و چرخش تصویر را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() منتقل کنید.

      اگر از کتابخانه CameraX ، کلاس‌های OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer استفاده می‌کنید، مقدار چرخش را برای شما محاسبه می‌کنند، بنابراین فقط باید قبل از فراخوانی FirebaseVisionImage.fromMediaImage() چرخش را به یکی از ثابت‌های ROTATION_ ML Kit تبدیل کنید:

      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
            // ...
        }
    }
}

      اگر از کتابخانه دوربینی که چرخش تصویر را به شما می دهد استفاده نمی کنید، می توانید آن را از روی چرخش دستگاه و جهت سنسور دوربین در دستگاه محاسبه کنید:

      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

      سپس، شی media.Image و مقدار چرخش را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ارسال کنید:

      Java 

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از URI فایل، زمینه برنامه و فایل URI را به FirebaseVisionImage.fromFilePath() ارسال کنید. این زمانی مفید است که از یک هدف ACTION_GET_CONTENT استفاده می کنید تا از کاربر بخواهید تصویری را از برنامه گالری خود انتخاب کند.

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک ByteBuffer یا یک آرایه بایت، ابتدا چرخش تصویر را همانطور که در بالا برای ورودی media.Image توضیح داده شد محاسبه کنید.

      سپس، یک شی FirebaseVisionImageMetadata ایجاد کنید که شامل ارتفاع، عرض، فرمت کدگذاری رنگ و چرخش تصویر باشد:

      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

      برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از بافر یا آرایه و شیء فراداده استفاده کنید:

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی Bitmap :

      Java 

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt
      تصویر نمایش داده شده توسط شی Bitmap باید عمودی باشد، بدون نیاز به چرخش اضافی.

  2. نمونه ای از FirebaseVisionCloudLandmarkDetector را دریافت کنید:

    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. در نهایت تصویر را به متد detectInImage منتقل کنید:

    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
            // ...
        }

اطلاعاتی در مورد نشانه های شناخته شده دریافت کنید

اگر عملیات تشخیص نقطه عطف موفقیت آمیز باشد، لیستی از اشیاء FirebaseVisionCloudLandmark به شنونده موفقیت آمیز ارسال می شود. هر شی FirebaseVisionCloudLandmark نشان دهنده نقطه عطفی است که در تصویر شناسایی شده است. برای هر نقطه عطف، می‌توانید مختصات مرزی آن را در تصویر ورودی، نام نقطه عطف، طول و عرض جغرافیایی، شناسه موجودیت نمودار دانش (در صورت موجود بودن)، و امتیاز اطمینان از مسابقه را دریافت کنید. به عنوان مثال:

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
    }
}

مراحل بعدی

،

می‌توانید از کیت ML برای تشخیص نشانه‌های شناخته شده در یک تصویر استفاده کنید.

قبل از شروع

  1. اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، Firebase را به پروژه Android خود اضافه کنید .
  2. وابستگی‌های کتابخانه‌های اندروید ML Kit را به فایل Gradle ماژول (سطح برنامه) خود اضافه کنید (معمولا 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. اگر قبلاً API های مبتنی بر Cloud را برای پروژه خود فعال نکرده اید، اکنون این کار را انجام دهید:

    1. صفحه ML Kit APIs کنسول Firebase را باز کنید.

    2. اگر قبلاً پروژه خود را به طرح قیمت گذاری Blaze ارتقا نداده اید، برای انجام این کار، روی ارتقا کلیک کنید. (فقط اگر پروژه شما در طرح Blaze نباشد، از شما خواسته می شود که ارتقا دهید.)

      فقط پروژه های سطح Blaze می توانند از API های مبتنی بر ابر استفاده کنند.

    3. اگر APIهای مبتنی بر Cloud قبلاً فعال نشده‌اند، روی Enable Cloud-based APIs کلیک کنید.

آشکارساز نقطه عطف را پیکربندی کنید

به طور پیش فرض، آشکارساز ابر از نسخه STABLE مدل استفاده می کند و حداکثر 10 نتیجه را برمی گرداند. اگر می خواهید یکی از این تنظیمات را تغییر دهید، آنها را با یک شی FirebaseVisionCloudDetectorOptions مشخص کنید.

به عنوان مثال، برای تغییر هر دو تنظیمات پیش فرض، یک شی FirebaseVisionCloudDetectorOptions مانند مثال زیر بسازید:

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

برای استفاده از تنظیمات پیش فرض، می توانید در مرحله بعد از FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT استفاده کنید.

آشکارساز نقطه عطف را اجرا کنید

برای تشخیص نقاط عطف در یک تصویر، یک شی FirebaseVisionImage از Bitmap ، media.Image ، ByteBuffer ، آرایه بایت یا یک فایل روی دستگاه ایجاد کنید. سپس، شی FirebaseVisionImage را به متد detectInImage FirebaseVisionCloudLandmarkDetector ارسال کنید.

  1. یک شی FirebaseVisionImage از تصویر خود ایجاد کنید.

    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی media.Image ، مانند هنگام گرفتن تصویر از دوربین دستگاه، شی media.Image .Image و چرخش تصویر را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() منتقل کنید.

      اگر از کتابخانه CameraX ، کلاس‌های OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer استفاده می‌کنید، مقدار چرخش را برای شما محاسبه می‌کنند، بنابراین فقط باید قبل از فراخوانی FirebaseVisionImage.fromMediaImage() چرخش را به یکی از ثابت‌های ROTATION_ ML Kit تبدیل کنید:

      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
            // ...
        }
    }
}

      اگر از کتابخانه دوربینی که چرخش تصویر را به شما می دهد استفاده نمی کنید، می توانید آن را از روی چرخش دستگاه و جهت سنسور دوربین در دستگاه محاسبه کنید:

      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

      سپس، شی media.Image و مقدار چرخش را به FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ارسال کنید:

      Java 

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از URI فایل، زمینه برنامه و فایل URI را به FirebaseVisionImage.fromFilePath() ارسال کنید. این زمانی مفید است که از یک هدف ACTION_GET_CONTENT استفاده می کنید تا از کاربر بخواهید تصویری را از برنامه گالری خود انتخاب کند.

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک ByteBuffer یا یک آرایه بایت، ابتدا چرخش تصویر را همانطور که در بالا برای ورودی media.Image توضیح داده شد محاسبه کنید.

      سپس، یک شی FirebaseVisionImageMetadata ایجاد کنید که شامل ارتفاع، عرض، فرمت کدگذاری رنگ و چرخش تصویر باشد:

      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

      برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از بافر یا آرایه و شیء فراداده استفاده کنید:

      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
    • برای ایجاد یک شی FirebaseVisionImage از یک شی Bitmap :

      Java 

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt
      تصویر نمایش داده شده توسط شی Bitmap باید عمودی باشد، بدون نیاز به چرخش اضافی.

  2. نمونه ای از FirebaseVisionCloudLandmarkDetector را دریافت کنید:

    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. در نهایت تصویر را به متد detectInImage منتقل کنید:

    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
            // ...
        }

اطلاعاتی در مورد نشانه های شناخته شده دریافت کنید

اگر عملیات تشخیص نقطه عطف موفقیت آمیز باشد، لیستی از اشیاء FirebaseVisionCloudLandmark به شنونده موفقیت آمیز ارسال می شود. هر شی FirebaseVisionCloudLandmark نشان دهنده نقطه عطفی است که در تصویر شناسایی شده است. برای هر نقطه عطف، می‌توانید مختصات مرزی آن را در تصویر ورودی، نام نقطه عطف، طول و عرض جغرافیایی، شناسه موجودیت نمودار دانش (در صورت موجود بودن)، و امتیاز اطمینان از مسابقه را دریافت کنید. به عنوان مثال:

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
    }
}

مراحل بعدی