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Android पर ML किट के साथ लैंडमार्क्स को पहचानें

आप किसी छवि में प्रसिद्ध स्थलों को पहचानने के लिए एमएल किट का उपयोग कर सकते हैं।

शुरू करने से पहले

  1. आप पहले से ही नहीं है, तो अपने Android परियोजना के लिए Firebase जोड़ने
  2. एमएल किट एंड्रॉयड पुस्तकालयों के लिए निर्भरता अपने मॉड्यूल (एप्लिकेशन-स्तरीय) Gradle फ़ाइल (आमतौर पर में जोड़े 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. यदि आपने अपने प्रोजेक्ट के लिए पहले से क्लाउड-आधारित API सक्षम नहीं किया है, तो अभी करें:

    1. खोलें एमएल किट एपीआई पेज Firebase सांत्वना की।
    2. आप पहले से ही एक ब्लेज़ मूल्य निर्धारण योजना पर अपनी परियोजना अपग्रेड नहीं किए हैं, ऐसा करने के लिए अपग्रेड क्लिक करें। (आपको केवल तभी अपग्रेड करने के लिए कहा जाएगा जब आपका प्रोजेक्ट ब्लेज़ प्लान पर न हो।)

      केवल ब्लेज़-स्तरीय प्रोजेक्ट ही क्लाउड-आधारित API का उपयोग कर सकते हैं।

    3. क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से सक्षम नहीं रहे हैं, तो क्लिक करें क्लाउड-आधारित API सक्षम करें।

लैंडमार्क डिटेक्टर को कॉन्फ़िगर करें

डिफ़ॉल्ट रूप से, बादल डिटेक्टर का उपयोग करता है STABLE मॉडल के संस्करण और करने के लिए 10 परिणाम देता है। आप इन सेटिंग्स में से किसी को बदलना चाहते हैं, उन्हें एक साथ निर्दिष्ट FirebaseVisionCloudDetectorOptions वस्तु।

उदाहरण के लिए, डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के दोनों बदलने के लिए, निर्माण एक FirebaseVisionCloudDetectorOptions निम्न उदाहरण में वस्तु:

जावा

FirebaseVisionCloudDetectorOptions options =
        new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
                .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
                .setMaxResults(15)
                .build();

कोटलिन + केटीएक्स

val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
        .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
        .setMaxResults(15)
        .build()

डिफ़ॉल्ट सेटिंग का उपयोग करने के लिए, आप उपयोग कर सकते FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT अगले चरण में।

लैंडमार्क डिटेक्टर चलाएँ

एक छवि में स्थलों को पहचान करने के लिए, एक बनाने FirebaseVisionImage या तो एक से वस्तु Bitmap , media.Image , ByteBuffer , बाइट सरणी, या उपकरण पर कोई फ़ाइल। फिर, पारित FirebaseVisionImage करने के लिए वस्तु FirebaseVisionCloudLandmarkDetector के detectInImage विधि।

  1. एक बनाएं FirebaseVisionImage अपनी छवि से वस्तु।

    • एक बनाने के लिए FirebaseVisionImage एक से वस्तु media.Image जैसे जब कोई डिवाइस के कैमरे से एक छवि पर कब्जा करने के रूप में वस्तु,, पारित media.Image वस्तु और करने के लिए छवि के रोटेशन FirebaseVisionImage.fromMediaImage()

      आप का उपयोग करते हैं CameraX पुस्तकालय, OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer कक्षाएं, आप के लिए रोटेशन मूल्य की गणना, ताकि आप केवल एमएल है किट से एक के लिए रोटेशन बदलने की आवश्यकता ROTATION_ कॉल करने से पहले स्थिरांक FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      जावा

      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
              // ...
          }
      }
      

      कोटलिन + केटीएक्स

      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
                  // ...
              }
          }
      }
      

      यदि आप एक कैमरा लाइब्रेरी का उपयोग नहीं करते हैं जो आपको छवि का रोटेशन देता है, तो आप डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में कैमरा सेंसर के उन्मुखीकरण से इसकी गणना कर सकते हैं:

      जावा

      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;
      }

      कोटलिन + केटीएक्स

      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
      }

      फिर, पारित media.Image वस्तु और करने के लिए रोटेशन मूल्य FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

      जावा

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

      कोटलिन + केटीएक्स

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    • एक बनाने के लिए FirebaseVisionImage एक फ़ाइल URI से वस्तु, एप्लिकेशन संदर्भ और फ़ाइल यूआरआई के पास FirebaseVisionImage.fromFilePath() । यह उपयोगी है जब आप एक का उपयोग है ACTION_GET_CONTENT उनके गैलरी app से एक चित्र का चयन करने के लिए संकेत के इरादे।

      जावा

      FirebaseVisionImage image;
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
      } catch (IOException e) {
          e.printStackTrace();
      }

      कोटलिन + केटीएक्स

      val image: FirebaseVisionImage
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
      } catch (e: IOException) {
          e.printStackTrace()
      }
    • एक बनाने के लिए FirebaseVisionImage एक से वस्तु ByteBuffer या एक बाइट सरणी, पहले के रूप में के लिए ऊपर वर्णित छवि रोटेशन की गणना media.Image इनपुट।

      फिर, एक बनाने FirebaseVisionImageMetadata उद्देश्य यह है कि छवि के ऊंचाई, चौड़ाई होता है, रंग एन्कोडिंग प्रारूप, और रोटेशन:

      जावा

      FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
              .setWidth(480)   // 480x360 is typically sufficient for
              .setHeight(360)  // image recognition
              .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
              .setRotation(rotation)
              .build();

      कोटलिन + केटीएक्स

      val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
              .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
              .setHeight(360) // image recognition
              .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
              .setRotation(rotation)
              .build()

      एक बनाने के लिए बफर या सरणी, और मेटाडाटा वस्तु का प्रयोग करें, FirebaseVisionImage वस्तु:

      जावा

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
      // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);

      कोटलिन + केटीएक्स

      val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
      // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
    • एक बनाने के लिए FirebaseVisionImage एक से वस्तु Bitmap वस्तु:

      जावा

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

      कोटलिन + केटीएक्स

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      छवि का प्रतिनिधित्व करती Bitmap वस्तु, ईमानदार होना चाहिए कोई अतिरिक्त आवश्यकता रोटेशन के साथ।

  2. का एक उदाहरण हो जाओ FirebaseVisionCloudLandmarkDetector :

    जावा

    FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
            .getVisionCloudLandmarkDetector();
    // Or, to change the default settings:
    // FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
    //         .getVisionCloudLandmarkDetector(options);

    कोटलिन + केटीएक्स

    val detector = FirebaseVision.getInstance()
            .visionCloudLandmarkDetector
    // Or, to change the default settings:
    // val detector = FirebaseVision.getInstance()
    //         .getVisionCloudLandmarkDetector(options)
  3. अंत में, करने के लिए छवि से पारित detectInImage विधि:

    जावा

    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
                    // ...
                }
            });

    कोटलिन + केटीएक्स

    val result = detector.detectInImage(image)
            .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks ->
                // Task completed successfully
                // ...
            }
            .addOnFailureListener { e ->
                // Task failed with an exception
                // ...
            }

मान्यता प्राप्त स्थलों के बारे में जानकारी प्राप्त करें

मील का पत्थर मान्यता आपरेशन सफल होती है, की एक सूची FirebaseVisionCloudLandmark वस्तुओं सफलता श्रोता को पारित हो जाएगा। प्रत्येक FirebaseVisionCloudLandmark वस्तु एक मील का पत्थर है कि छवि में मान्यता दी गई थी प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक मील का पत्थर के लिए, आप इनपुट छवि में अपनी सीमा निर्देशांक प्राप्त कर सकते हैं, मील का पत्थर का नाम, उसके अक्षांश और देशांतर, अपने ज्ञान का ग्राफ़ इकाई आईडी (यदि उपलब्ध हो), और मैच का विश्वास स्कोर। उदाहरण के लिए:

जावा

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();
    }
}

कोटलिन + केटीएक्स

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
    }
}

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