Riconoscere i punti di riferimento con ML Kit su Android

Questa pagina riguarda una versione precedente di Landmark Recognition API, che faceva parte di ML Kit per Firebase. Per la documentazione più recente, consulta la sezione the latest version Firebase ML.

Puoi utilizzare ML Kit per riconoscere punti di riferimento ben noti in un'immagine.

L'utilizzo di ML Kit per accedere alle funzionalità di Cloud ML è soggetto ai Licenza piattaforma Google Cloud Contratto e Servizio Termini specifici e verranno fatturati di conseguenza. Per i dati di fatturazione, consulta Prezzi di Firebase.

Prima di iniziare

1. Se non l'hai già fatto, aggiungi Firebase al tuo progetto Android.
2. Aggiungi le dipendenze per le librerie Android di ML Kit al file Gradle del tuo modulo (a livello di app) (di solito 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. Se non hai ancora attivato le API basate su cloud per il tuo progetto, fallo subito:

   1. Apri la pagina API ML Kit della console Firebase.

   2. Se non hai già eseguito l'upgrade del progetto a un piano tariffario Blaze, fai clic su Per farlo, esegui l'upgrade. Ti verrà chiesto di eseguire l'upgrade solo se non è incluso nel piano Blaze.)

      Solo i progetti a livello Blaze possono utilizzare le API basate su cloud.

   3. Se le API basate su cloud non sono già abilitate, fai clic su Abilita basate su cloud per le API.
   di Gemini Advanced.
   Prima di eseguire il deployment in produzione di un'app che utilizza un'API Cloud, devi: alcune misure aggiuntive per prevenire e mitigare dell'accesso non autorizzato all'API.

Configurare il rilevatore dei punti di riferimento

Per impostazione predefinita, il rilevatore Cloud utilizza la versione STABLE dell'app del modello e restituisce fino a 10 risultati. Se vuoi modificare uno di questi impostazioni, specificale con un FirebaseVisionCloudDetectorOptions .

Ad esempio, per modificare entrambe le impostazioni predefinite, crea una Oggetto FirebaseVisionCloudDetectorOptions come segue esempio:

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

Per utilizzare le impostazioni predefinite, puoi utilizzare FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT nel passaggio successivo.

Esegui il rilevamento di punti di riferimento

Per riconoscere i punti di riferimento in un'immagine, crea un oggetto FirebaseVisionImage da un array di byte Bitmap, media.Image, ByteBuffer o da un file sul dispositivo. Quindi, passa l'oggetto FirebaseVisionImage al metodo detectInImage di FirebaseVisionCloudLandmarkDetector.

1. Crea un oggetto FirebaseVisionImage dalla tua immagine.

   • Per creare un oggetto FirebaseVisionImage da un media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine da un fotocamera del dispositivo, passa l'oggetto media.Image e l'oggetto rotazione in FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

     Se utilizzi nella libreria di CameraX, OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer classi calcolano il valore di rotazione quindi devi solo convertire la rotazione in una Costanti ROTATION_ prima di chiamare 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
                 // ...
             }
         }
     }

     Se non utilizzi una raccolta di videocamere che ti fornisce la rotazione dell'immagine, può calcolarla in base alla rotazione del dispositivo e all'orientamento della fotocamera nel dispositivo:

     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

     Quindi, passa l'oggetto media.Image e valore di rotazione a FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

     Java

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

     Kotlin+KTX

     val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
     VisionImage.kt

   • Per creare un oggetto FirebaseVisionImage da un URI del file, passa il contesto dell'app e l'URI del file FirebaseVisionImage.fromFilePath(). È utile quando utilizza un intent ACTION_GET_CONTENT per chiedere all'utente di selezionare un'immagine dall'app Galleria.

     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

   • Per creare un oggetto FirebaseVisionImage da un ByteBuffer o un array di byte, calcola prima l'immagine rotazione come descritto sopra per l'input media.Image.

     Quindi, crea un oggetto FirebaseVisionImageMetadata che contiene l'altezza, la larghezza, il formato di codifica del colore, e rotazione:

     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

     Utilizza l'array o il buffer e l'oggetto dei metadati per creare un oggetto FirebaseVisionImage:

     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

   • Per creare un oggetto FirebaseVisionImage da un Oggetto Bitmap:

     Java

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

     Kotlin+KTX

     val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
     VisionImage.kt

     L'immagine rappresentata dall'oggetto Bitmap deve essere in verticale, senza alcuna rotazione aggiuntiva.

2. Recupera un'istanza di 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. Infine, passa l'immagine al metodo 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
               // ...
           }

Ricevere informazioni sui punti di riferimento riconosciuti

Se il riconoscimento dei punti di riferimento ha esito positivo, viene visualizzato un elenco FirebaseVisionCloudLandmark oggetti verranno passati al listener riuscito. Ciascuna L'oggetto FirebaseVisionCloudLandmark rappresenta un punto di riferimento riconosciuto nell' dell'immagine. Per ogni punto di riferimento, puoi ottenere le coordinate di confine nell'immagine di input, il nome, la latitudine e la longitudine, l'ID entità di Knowledge Graph (se disponibile) e il punteggio di attendibilità della corrispondenza. Ad esempio:

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
    }
}

Passaggi successivi

• Prima di eseguire il deployment in produzione di un'app che utilizza un'API Cloud, devi: alcune misure aggiuntive per prevenire e mitigare dell'accesso non autorizzato all'API.