Za pomocą narzędzia ML Kit możesz rozpoznawać dobrze znane punkty orientacyjne na obrazie.
Zanim zaczniesz
- Jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś, dodaj Firebase do swojego projektu na Androida .
- Dodaj zależności dla bibliotek ML Kit Android do pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle
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' }
Jeśli nie włączyłeś jeszcze interfejsów API opartych na chmurze w swoim projekcie, zrób to teraz:
- Otwórz stronę interfejsów API ML Kit w konsoli Firebase.
Jeśli nie uaktualniłeś jeszcze swojego projektu do planu cenowego Blaze, kliknij Uaktualnij , aby to zrobić. (Zostaniesz poproszony o uaktualnienie tylko wtedy, gdy Twój projekt nie jest objęty planem Blaze.)
Tylko projekty na poziomie Blaze mogą korzystać z interfejsów API opartych na chmurze.
- Jeśli interfejsy API oparte na chmurze nie są jeszcze włączone, kliknij opcję Włącz interfejsy API oparte na chmurze .
Skonfiguruj detektor punktów orientacyjnych
Domyślnie Cloud Detector korzysta z wersji STABLE
modelu i zwraca do 10 wyników. Jeśli chcesz zmienić którekolwiek z tych ustawień, określ je za pomocą obiektu FirebaseVisionCloudDetectorOptions
.
Na przykład, aby zmienić oba ustawienia domyślne, zbuduj obiekt FirebaseVisionCloudDetectorOptions
jak w poniższym przykładzie:
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()
Aby użyć ustawień domyślnych, w następnym kroku możesz użyć FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT
.
Uruchom wykrywacz punktów orientacyjnych
Aby rozpoznać punkty orientacyjne na obrazie, utwórz obiektFirebaseVisionImage
z Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, tablicy bajtów lub pliku na urządzeniu. Następnie przekaż obiekt FirebaseVisionImage
do metody detectInImage
FirebaseVisionCloudLandmarkDetector
.Utwórz obiekt
FirebaseVisionImage
ze swojego obrazu.Aby utworzyć obiekt
FirebaseVisionImage
z obiektumedia.Image
, na przykład podczas przechwytywania obrazu z kamery urządzenia, przekaż obiektmedia.Image
i obrót obrazu doFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.Jeśli korzystasz z biblioteki CameraX , klasy
OnImageCapturedListener
iImageAnalysis.Analyzer
obliczają wartość rotacji za Ciebie, więc wystarczy przekonwertować rotację na jedną ze stałychROTATION_
ML Kit przed wywołaniemFirebaseVisionImage.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 // ... } } }
Jeśli nie korzystasz z biblioteki kamer, która umożliwia obrót obrazu, możesz obliczyć go na podstawie obrotu urządzenia i orientacji czujnika kamery w urządzeniu:
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 }
Następnie przekaż obiekt
media.Image
i wartość rotacji doFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- Aby utworzyć obiekt
FirebaseVisionImage
na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku doFirebaseVisionImage.fromFilePath()
. Jest to przydatne, gdy używasz intencjiACTION_GET_CONTENT
do monitowania użytkownika o wybranie obrazu z aplikacji galerii.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() }
- Aby utworzyć obiekt
FirebaseVisionImage
zByteBuffer
lub tablicy bajtów, najpierw oblicz obrót obrazu w sposób opisany powyżej dla wejściamedia.Image
.Następnie utwórz obiekt
FirebaseVisionImageMetadata
zawierający wysokość, szerokość, format kodowania kolorów i obrót obrazu: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()
Użyj bufora lub tablicy oraz obiektu metadanych, aby utworzyć obiekt
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)
- Aby utworzyć obiekt
FirebaseVisionImage
z obiektuBitmap
:Obraz reprezentowany przez obiektJava
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
musi być ustawiony pionowo i nie jest wymagany żaden dodatkowy obrót.
Uzyskaj instancję
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)
Na koniec przekaż obraz do metody
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 // ... }
Uzyskaj informacje o rozpoznanych punktach orientacyjnych
Jeśli operacja rozpoznawania punktu orientacyjnego zakończy się pomyślnie, lista obiektówFirebaseVisionCloudLandmark
zostanie przekazana do odbiornika powodzenia. Każdy obiekt FirebaseVisionCloudLandmark
reprezentuje punkt orientacyjny rozpoznany na obrazie. Dla każdego punktu orientacyjnego możesz uzyskać jego współrzędne graniczne na obrazie wejściowym, nazwę punktu orientacyjnego, jego szerokość i długość geograficzną, jego identyfikator elementu w Grafie wiedzy (jeśli jest dostępny) oraz poziom pewności dopasowania. Na przykład: 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 } }
Następne kroki
- Zanim wdrożysz do produkcji aplikację korzystającą z Cloud API, powinieneś podjąć dodatkowe kroki, aby zapobiec i złagodzić skutki nieautoryzowanego dostępu do API .