iOS'ta ML Kit ile Önemli Noktaları Tanıyın

-yer tutucu33 l10n-yer

This page is about an old version of the Landmark Recognition API, which was part of ML Kit for Firebase. For the latest docs, see the latest version in the Firebase ML section.

Bir görüntüdeki iyi bilinen yer işaretlerini tanımak için ML Kit'i kullanabilirsiniz.

Cloud ML işlevine erişmek için ML Kit'in kullanımı, Google Cloud Platform Lisans Sözleşmesine ve Hizmete Özel Şartlara tabidir ve buna göre faturalandırılır. Fatura bilgileri için Firebase Fiyatlandırma sayfasına bakın.

Sen başlamadan önce

1. Henüz uygulamanıza Firebase'i eklemediyseniz, başlangıç ​​kılavuzundaki adımları izleyerek bunu yapın.
2. ML Kit kitaplıklarını Pod dosyanıza ekleyin:

   pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
   

   Projenizin Pod'larını yükledikten veya güncelledikten sonra, Xcode projenizi .xcworkspace kullanarak açtığınızdan emin olun.
3. Uygulamanızda Firebase'i içe aktarın:

   Süratli

   import Firebase

   Amaç-C

   @import Firebase;

4. Projeniz için Bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz, şimdi yapın:

   1. Firebase konsolunun ML Kit API'leri sayfasını açın.

   2. Projenizi henüz bir Blaze fiyatlandırma planına yükseltmediyseniz, bunu yapmak için Yükselt'e tıklayın. (Yalnızca projeniz Blaze planında değilse yükseltme yapmanız istenir.)

      Yalnızca Blaze düzeyindeki projeler Bulut tabanlı API'leri kullanabilir.

   3. Bulut tabanlı API'ler zaten etkinleştirilmemişse Bulut Tabanlı API'leri Etkinleştir 'i tıklayın.
   Cloud API kullanan bir uygulamayı üretime dağıtmadan önce , yetkisiz API erişiminin etkisini önlemek ve azaltmak için bazı ek adımlar atmalısınız.

Yer işareti dedektörünü yapılandırın

Varsayılan olarak, Bulut dedektörü modelin kararlı sürümünü kullanır ve 10 adede kadar sonuç döndürür. Bu ayarlardan herhangi birini değiştirmek isterseniz, bunları aşağıdaki örnekte olduğu gibi bir VisionCloudDetectorOptions nesnesiyle belirtin:

Süratli

let options = VisionCloudDetectorOptions()
options.modelType = .latest
options.maxResults = 20

Amaç-C

  FIRVisionCloudDetectorOptions *options =
      [[FIRVisionCloudDetectorOptions alloc] init];
  options.modelType = FIRVisionCloudModelTypeLatest;
  options.maxResults = 20;
  

Sonraki adımda, Bulut algılayıcı nesnesini oluşturduğunuzda VisionCloudDetectorOptions nesnesini iletin.

Yer işareti dedektörünü çalıştırın

Bir görüntüdeki yer işaretlerini tanımak için görüntüyü UIImage veya CMSampleBufferRef olarak VisionCloudLandmarkDetector 'ın detect(in:) yöntemine iletin:

1. VisionCloudLandmarkDetector örneğini alın:

   Süratli

   lazy var vision = Vision.vision()
   
   let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector(options: options)
   // Or, to use the default settings:
   // let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector()
   

   Amaç-C

   FIRVision *vision = [FIRVision vision];
   FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
   // Or, to change the default settings:
   // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
   //     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
   

2. Bir UIImage veya bir CMSampleBufferRef kullanarak bir VisionImage nesnesi oluşturun.

   Bir UIImage kullanmak için:

   1. Gerekirse görüntüyü, imageOrientation özelliği .up olacak şekilde döndürün.
   2. Doğru döndürülmüş UIImage kullanarak bir VisionImage nesnesi oluşturun. Herhangi bir döndürme meta verisi belirtmeyin; varsayılan değer olan .topLeft kullanılmalıdır.

      Süratli

      let image = VisionImage(image: uiImage)

      Amaç-C

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

   Bir CMSampleBufferRef kullanmak için:

   1. CMSampleBufferRef arabelleğinde bulunan görüntü verilerinin yönünü belirten bir VisionImageMetadata nesnesi oluşturun.

      Görüntü yönünü almak için:

      Süratli

      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
          }
      }

      Amaç-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;
        }
      }

      Ardından, meta veri nesnesini oluşturun:

      Süratli

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

      Amaç-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];

   2. CMSampleBufferRef nesnesini ve döndürme meta verilerini kullanarak bir VisionImage nesnesi oluşturun:

      Süratli

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

      Amaç-C

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

3. Ardından, görüntüyü detect(in:) yöntemine iletin:

   Süratli

   cloudDetector.detect(in: visionImage) { landmarks, error in
     guard error == nil, let landmarks = landmarks, !landmarks.isEmpty else {
       // ...
       return
     }
   
     // Recognized landmarks
     // ...
   }
   

   Amaç-C

   [landmarkDetector detectInImage:image
                        completion:^(NSArray<FIRVisionCloudLandmark *> *landmarks,
                                     NSError *error) {
     if (error != nil) {
       return;
     } else if (landmarks != nil) {
       // Got landmarks
     }
   }];
   

Tanınan yer işaretleri hakkında bilgi alın

Yer işareti tanıma başarılı olursa, tamamlama işleyicisine bir dizi VisionCloudLandmark nesnesi iletilecektir. Her nesneden, görüntüde tanınan bir yer işareti hakkında bilgi alabilirsiniz.

Örneğin:

Süratli

for landmark in landmarks {
  let landmarkDesc = landmark.landmark
  let boundingPoly = landmark.frame
  let entityId = landmark.entityId

  // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image
  // was taken, and the location of the landmark depicted.
  for location in landmark.locations {
    let latitude = location.latitude
    let longitude = location.longitude
  }

  let confidence = landmark.confidence
}

Amaç-C

for (FIRVisionCloudLandmark *landmark in landmarks) {
   NSString *landmarkDesc = landmark.landmark;
   CGRect frame = landmark.frame;
   NSString *entityId = landmark.entityId;

   // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image
   // was taken, and the location of the landmark depicted.
   for (FIRVisionLatitudeLongitude *location in landmark.locations) {
     double latitude = [location.latitude doubleValue];
     double longitude = [location.longitude doubleValue];
   }

   float confidence = [landmark.confidence floatValue];
}

Sonraki adımlar

• Cloud API kullanan bir uygulamayı üretime dağıtmadan önce , yetkisiz API erişiminin etkisini önlemek ve azaltmak için bazı ek adımlar atmalısınız.