หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

ติดป้ายกำกับรูปภาพด้วย ML Kit บน iOS

หน้านี้อธิบาย Image Labeling APIเวอร์ชันเก่าซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ ML Kit สำหรับ Firebase ฟังก์ชันการทำงานของ API นี้ถูกแบ่งออกเป็น API ใหม่ 2 รายการ (ดูข้อมูลเพิ่มเติม):

บนอุปกรณ์ image labelingเป็นส่วนหนึ่งของ ML Kit SDK แบบสแตนด์อโลนใหม่ ซึ่งคุณใช้ร่วมกับหรือโดยไม่ใช้ Firebase ได้
Cloud image labeling เป็นส่วนหนึ่งของ Firebase ML ซึ่งรวมฟีเจอร์ ML ทั้งหมดที่อยู่ในระบบคลาวด์ของ Firebase

คุณสามารถใช้ ML Kit เพื่อติดป้ายกำกับวัตถุที่รู้จักในรูปภาพได้โดยใช้ โมเดลในอุปกรณ์หรือโมเดลระบบคลาวด์ โปรดดู ภาพรวมเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับประโยชน์ของ ในแต่ละแนวทาง

ก่อนเริ่มต้น

หากยังไม่ได้เพิ่ม Firebase ลงในแอป ให้ดำเนินการดังนี้ ขั้นตอนในคู่มือเริ่มต้นใช้งาน
รวมไลบรารี ML Kit ไว้ใน Podfile ดังนี้
```
pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'

# If using the on-device API:
pod 'Firebase/MLVisionLabelModel', '6.25.0'
```
หลังจากติดตั้งหรืออัปเดตพ็อดของโปรเจ็กต์แล้ว อย่าลืมเปิด Xcode โดยใช้ .xcworkspace
ในแอป ให้นำเข้า Firebase ดังนี้
Swift
```
import Firebase
```
Objective-C
```
@import Firebase;
```
หากต้องการใช้โมเดลในระบบคลาวด์โดยที่คุณยังไม่ได้เปิดใช้ API ในระบบคลาวด์สำหรับโปรเจ็กต์ของคุณ โปรดทำตามขั้นตอนต่อไปนี้
1. เปิด ML Kit หน้า API ของคอนโซล Firebase
2. หากคุณยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแพ็กเกจราคา Blaze ให้คลิก โปรดอัปเกรดเพื่อดำเนินการ (คุณจะได้รับแจ้งให้อัปเกรดเฉพาะในกรณีต่อไปนี้ ไม่ได้อยู่ในแพ็กเกจ Blaze)
  
  เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API ในระบบคลาวด์ได้
3. หากยังไม่ได้เปิดใช้ API ในระบบคลาวด์ ให้คลิกเปิดใช้ในระบบคลาวด์ API
ก่อนที่จะทำให้แอปที่ใช้ Cloud API ใช้งานได้จริง คุณควรดำเนินการต่อไปนี้ ขั้นตอนเพิ่มเติมบางส่วนเพื่อป้องกันและบรรเทา ผลกระทบจากการเข้าถึง API ที่ไม่ได้รับอนุญาต

หากต้องการใช้เฉพาะรุ่นในอุปกรณ์ ให้ข้ามขั้นตอนนี้

ตอนนี้คุณก็พร้อมที่จะติดป้ายกำกับรูปภาพโดยใช้โมเดลในอุปกรณ์หรือ โมเดลในระบบคลาวด์

1. เตรียมรูปภาพอินพุต

สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ UIImage หรือ CMSampleBufferRef

วิธีใช้ UIImage

หากจำเป็น ให้หมุนรูปภาพเพื่อให้imageOrientation พร็อพเพอร์ตี้คือ .up
สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้การหมุนที่ถูกต้อง UIImage ไม่ระบุข้อมูลเมตาการหมุนเวียน ซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น ต้องใช้ค่า .topLeft
Swift
```
let image = VisionImage(image: uiImage)
```
Objective-C
```
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];
```

วิธีใช้ CMSampleBufferRef

สร้างออบเจ็กต์ VisionImageMetadata ที่ระบุ การวางแนวของข้อมูลภาพที่มีอยู่ใน บัฟเฟอร์ CMSampleBufferRef

วิธีดูการวางแนวรูปภาพ

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;
  }
}

จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ข้อมูลเมตา ดังนี้

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];

สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ ออบเจ็กต์ CMSampleBufferRef และข้อมูลเมตาการหมุน:
Swift
```
let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.metadata = metadata
```
Objective-C
```
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
image.metadata = metadata;
```

2. กำหนดค่าและเรียกใช้เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพ

หากต้องการติดป้ายกำกับวัตถุในรูปภาพ ให้ส่งออบเจ็กต์ VisionImage ไปยัง เมธอด processImage() ของ VisionImageLabeler

ก่อนอื่น ให้รับอินสแตนซ์ VisionImageLabeler

หากต้องการใช้ตัวติดป้ายกำกับรูปภาพในอุปกรณ์ ให้ทำดังนี้

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];

หากต้องการใช้ตัวติดป้ายกำกับรูปภาพระบบคลาวด์ ให้ทำดังนี้

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];

จากนั้นส่งรูปภาพไปยังเมธอด processImage()

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. รับข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่ติดป้ายกำกับ

หากติดป้ายกำกับรูปภาพสำเร็จ อาร์เรย์ของ VisionImageLabel จะส่งไปยังตัวแฮนเดิลการเสร็จสมบูรณ์ จากออบเจ็กต์แต่ละรายการ คุณจะเห็น ข้อมูลเกี่ยวกับองค์ประกอบที่รู้จักในรูปภาพ

เช่น

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;
}

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

หากต้องการติดป้ายกำกับรูปภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามดังนี้ เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด

ควบคุมการเรียกไปยังผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพ หากเฟรมวิดีโอใหม่กลายเป็น ว่างในขณะที่เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพทำงานอยู่ ให้วางเฟรม
ถ้าคุณใช้เอาต์พุตของเครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพเพื่อวางซ้อนกราฟิก รูปภาพอินพุต รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นจึงแสดงผลรูปภาพ ซ้อนทับในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะช่วยให้แสดงผลบนพื้นผิวจอแสดงผล เพียงครั้งเดียวสำหรับเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม โปรดดู previewOverlayView และ FIRDetectionOverlayView ในตัวอย่างแอป Showcase

ขั้นตอนถัดไป

ก่อนที่จะทำให้แอปที่ใช้ Cloud API ใช้งานได้จริง คุณควรดำเนินการต่อไปนี้ ขั้นตอนเพิ่มเติมบางส่วนเพื่อป้องกันและบรรเทา ผลกระทบจากการเข้าถึง API ที่ไม่ได้รับอนุญาต