इस पेज का अनुवाद Cloud Translation API से किया गया है.

iOS पर एमएल किट के साथ इमेज लेबल करें

इस पेज पर, Image Labeling APIके पुराने वर्शन के बारे में बताया गया है. यह वर्शन, Firebase के लिए ML Kit का हिस्सा था. इस एपीआई के फ़ंक्शन को इसमें बांटा गया है दो नए एपीआई (ज़्यादा जानें):

डिवाइस पर मौजूद image labeling मशीन लर्निंग मॉडल, नए स्टैंडअलोन ML Kit SDK टूल का हिस्सा है. इसका इस्तेमाल, Firebase के साथ या इसके बिना किया जा सकता है.
Cloud image labeling, Firebase ML का हिस्सा है. इसमें Firebase की क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग (ML) की सभी सुविधाएं शामिल हैं.

इमेज में पहचाने गए ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, एमएल किट का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके लिए, इनमें से किसी एक विकल्प का इस्तेमाल करें ऑन-डिवाइस मॉडल या क्लाउड मॉडल. ज़्यादा जानकारी के लिए, खास जानकारी का इस्तेमाल करके, का इस्तेमाल करें.

शुरू करने से पहले

अगर आपने पहले से अपने ऐप्लिकेशन में Firebase नहीं जोड़ा है, तो ऐसा करने के लिए शुरुआती निर्देश में दिए गए चरणों को पूरा करें.
अपनी Podfile में ML Kit लाइब्रेरी शामिल करें:
```
pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'

# If using the on-device API:
pod 'Firebase/MLVisionLabelModel', '6.25.0'
```
प्रोजेक्ट के Pods को इंस्टॉल या अपडेट करने के बाद, अपना Xcode ज़रूर खोलें प्रोजेक्ट को .xcworkspace का इस्तेमाल करके बनाया गया है.
अपने ऐप्लिकेशन में Firebase इंपोर्ट करें:
Swift
```
import Firebase
```
Objective-C
```
@import Firebase;
```
अगर आपको क्लाउड-आधारित मॉडल का इस्तेमाल करना है और आपने इसे पहले से चालू नहीं किया है क्लाउड-आधारित एपीआई का इस्तेमाल करना है, तो इसे अभी करें:
1. एमएल किट खोलें Firebase कंसोल का एपीआई पेज.
2. अगर आपने पहले से अपने प्रोजेक्ट को Blaze प्राइसिंग प्लान में अपग्रेड नहीं किया है, तो ऐसा करने के लिए अपग्रेड करें. (आपको अपग्रेड करने के लिए तभी कहा जाएगा, जब प्रोजेक्ट ब्लेज़ प्लान में नहीं है.)
  
  सिर्फ़ ब्लेज़-लेवल के प्रोजेक्ट ही क्लाउड-आधारित एपीआई का इस्तेमाल कर सकते हैं.
3. अगर क्लाउड-आधारित एपीआई पहले से चालू नहीं हैं, तो क्लाउड-आधारित एपीआई चालू करें APIs.
Cloud API का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको कुछ अतिरिक्त कदम को बिना अनुमति के एपीआई ऐक्सेस करने का असर.

अगर आपको सिर्फ़ डिवाइस में मौजूद मॉडल का इस्तेमाल करना है, तो इस चरण को छोड़ा जा सकता है.

अब आप डिवाइस पर मौजूद मॉडल या किसी क्लाउड-आधारित मॉडल का इस्तेमाल करें.

1. इनपुट इमेज तैयार करें

एक VisionImage ऑब्जेक्ट को UIImage या CMSampleBufferRef.

UIImage का इस्तेमाल करने के लिए:

अगर ज़रूरी हो, तो इमेज को घुमाएं, ताकि इसकी imageOrientation प्रॉपर्टी .up है.
स्क्रीन की दिशा को सही तरीके से घुमाने के लिए, VisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं UIImage. कोई भी रोटेशन मेटाडेटा तय न करें—डिफ़ॉल्ट .topLeft वैल्यू का इस्तेमाल करना ज़रूरी है.
Swift
```
let image = VisionImage(image: uiImage)
```
Objective-C
```
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];
```

CMSampleBufferRef का इस्तेमाल करने के लिए:

एक VisionImageMetadata ऑब्जेक्ट बनाएं, जो में शामिल इमेज डेटा का ओरिएंटेशन CMSampleBufferRef बफ़र.

इमेज का ओरिएंटेशन पाने के लिए:

Swift

func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
    ) -> VisionDetectorImageOrientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
        return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
    case .landscapeLeft:
        return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
    case .portraitUpsideDown:
        return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
    case .landscapeRight:
        return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
        return .leftTop
    }
}

Objective-C

- (FIRVisionDetectorImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
      }
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
      }
    default:
      return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
  }
}

इसके बाद, मेटाडेटा ऑब्जेक्ट बनाएं:

Swift

let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
let metadata = VisionImageMetadata()
metadata.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition
)

Objective-C

FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
    AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
metadata.orientation =
    [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                 cameraPosition:cameraPosition];

VisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, CMSampleBufferRef ऑब्जेक्ट और रोटेशन मेटाडेटा:

Swift

let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.metadata = metadata

Objective-C

FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
image.metadata = metadata;

2. इमेज लेबलर को कॉन्फ़िगर करें और चलाएं

किसी इमेज में ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, VisionImage ऑब्जेक्ट को VisionImageLabeler का processImage() तरीका.

सबसे पहले, VisionImageLabeler का इंस्टेंस देखें.

अगर आपको डिवाइस पर मौजूद इमेज लेबलर का इस्तेमाल करना है, तो:

Swift

let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// let options = VisionOnDeviceImageLabelerOptions()
// options.confidenceThreshold = 0.7
// let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler(options: options)

Objective-C

FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] onDeviceImageLabeler];

// Or, to set the minimum confidence required:
// FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions *options =
//         [[FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions alloc] init];
// options.confidenceThreshold = 0.7;
// FIRVisionImageLabeler *labeler =
//         [[FIRVision vision] onDeviceImageLabelerWithOptions:options];

अगर आपको क्लाउड इमेज लेबलर का इस्तेमाल करना है, तो:

Swift

let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// let options = VisionCloudImageLabelerOptions()
// options.confidenceThreshold = 0.7
// let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler(options: options)

Objective-C

FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] cloudImageLabeler];

// Or, to set the minimum confidence required:
// FIRVisionCloudImageLabelerOptions *options =
//         [[FIRVisionCloudImageLabelerOptions alloc] init];
// options.confidenceThreshold = 0.7;
// FIRVisionImageLabeler *labeler =
//         [[FIRVision vision] cloudImageLabelerWithOptions:options];

इसके बाद, processImage() तरीके से इमेज पास करें:

Swift

labeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels else { return }

    // Task succeeded.
    // ...
}

Objective-C

[labeler processImage:image
           completion:^(NSArray<FIRVisionImageLabel *> *_Nullable labels,
                        NSError *_Nullable error) {
               if (error != nil) { return; }

               // Task succeeded.
               // ...
           }];

3. लेबल किए गए ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी पाना

इमेज को लेबल करने की प्रोसेस पूरी होने पर, VisionImageLabel वाली कलेक्शन ऑब्जेक्ट, पूरा होने वाले हैंडलर को भेज दिए जाएंगे. हर ऑब्जेक्ट से, आपको इमेज में पहचानी गई सुविधा के बारे में जानकारी.

उदाहरण के लिए:

Swift

for label in labels {
    let labelText = label.text
    let entityId = label.entityID
    let confidence = label.confidence
}

Objective-C

for (FIRVisionImageLabel *label in labels) {
   NSString *labelText = label.text;
   NSString *entityId = label.entityID;
   NSNumber *confidence = label.confidence;
}

रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

अगर आपको रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में इमेज को लेबल करना है, तो इन निर्देशों का पालन करें सबसे सही फ़्रेमरेट हासिल करने के लिए दिशा-निर्देश:

इमेज लेबलर को कॉल थ्रॉटल करें. अगर कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध होने पर, फ़्रेम छोड़ें.
अगर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए, इमेज लेबलर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जा रहा है इनपुट इमेज को चुनने के बाद, पहले एमएल किट से नतीजा पाएं. इसके बाद, इमेज को रेंडर करें और ओवरले को एक ही चरण में पूरा करें. ऐसा करके, डिसप्ले सरफ़ेस पर रेंडर हो जाता है हर इनपुट फ़्रेम के लिए सिर्फ़ एक बार. previewOverlayView देखें और FIRDetectionOverlayView उदाहरण के लिए शोकेस सैंपल ऐप्लिकेशन में क्लास.

अगले चरण

Cloud API का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको कुछ अतिरिक्त कदम को फैलने से रोकने और अनधिकृत एपीआई ऐक्सेस का असर.