Gắn nhãn hình ảnh bằng công nghệ học máy của Firebase trên Android

Bạn có thể dùng Firebase ML để gắn nhãn cho các đối tượng được nhận dạng trong hình ảnh. Xem Overview (Tổng quan) để biết thông tin về API các tính năng AI mới.

Trước khi bắt đầu

  1. Nếu bạn chưa làm như vậy, thêm Firebase vào dự án Android của bạn.
  2. Trong tệp Gradle mô-đun (cấp ứng dụng) (thường là <project>/<app-module>/build.gradle.kts hoặc <project>/<app-module>/build.gradle), thêm phần phụ thuộc cho thư viện Tầm nhìn Firebase ML dành cho Android. Bạn nên sử dụng Firebase Android BoM để kiểm soát việc tạo phiên bản thư viện.
    dependencies {
        // Import the BoM for the Firebase platform
        implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.3.0"))
    
        // Add the dependency for the Firebase ML Vision library
        // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
        implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision'
    }

    Khi sử dụng Firebase Android BoM, ứng dụng của bạn sẽ luôn sử dụng các phiên bản tương thích của thư viện Android trên Firebase.

    (Phương án thay thế) Thêm các phần phụ thuộc của thư viện Firebase mà không sử dụng BoM

    Nếu chọn không sử dụng Firebase BoM, bạn phải chỉ định từng phiên bản thư viện Firebase trong dòng phụ thuộc.

    Lưu ý rằng nếu bạn sử dụng nhiều thư viện Firebase trong ứng dụng của mình, bạn nên sử dụng BoM để quản lý các phiên bản thư viện. Việc này đảm bảo rằng tất cả các phiên bản đều tương thích.

    dependencies {
        // Add the dependency for the Firebase ML Vision library
        // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
        implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.1.0'
    }
    Bạn đang tìm một mô-đun thư viện dành riêng cho Kotlin? Bắt đầu sau Tháng 10 năm 2023 (Firebase BoM 32.5.0), cả nhà phát triển Kotlin và Java đều có thể phụ thuộc vào mô-đun thư viện chính (để biết thông tin chi tiết, hãy xem Câu hỏi thường gặp về sáng kiến này).
  3. Nếu bạn chưa bật API trên đám mây cho dự án của mình, hãy bật bây giờ:

    1. Mở Firebase ML trang API của bảng điều khiển Firebase.
    2. Nếu bạn chưa nâng cấp dự án của mình lên Gói giá linh hoạt, hãy nhấp vào Hãy nâng cấp để làm điều này. (Bạn sẽ chỉ được nhắc nâng cấp nếu không có trong Kế hoạch linh hoạt.)

      Chỉ các dự án cấp Blaze mới có thể sử dụng API trên đám mây.

    3. Nếu bạn chưa bật API trên đám mây, hãy nhấp vào Bật API dựa trên đám mây API.

Bây giờ, bạn đã sẵn sàng để gắn nhãn cho hình ảnh.

1. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào

Tạo một đối tượng FirebaseVisionImage từ hình ảnh của bạn. Công cụ gắn nhãn hình ảnh chạy nhanh nhất khi bạn sử dụng Bitmap hoặc nếu bạn sử dụng camera2 API, một media.Image có định dạng JPEG, được khuyên dùng khi nhất có thể.

  • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua Đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi chụp ảnh từ camera của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và xoay thành FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

    Nếu bạn sử dụng Thư viện CameraX, OnImageCapturedListener và Các lớp ImageAnalysis.Analyzer tính toán giá trị xoay cho bạn, nên bạn chỉ cần chuyển đổi chế độ xoay thành một trong Firebase ML Hằng số ROTATION_ trước khi gọi FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

    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 Vision API
                // ...
            }
        }
    }

    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 Vision API
            // ...
        }
    }

    Nếu không sử dụng thư viện máy ảnh cho phép bạn xoay hình ảnh, có thể tính toán kích thước này dựa trên hướng xoay của thiết bị và hướng của máy ảnh cảm biến trong thiết bị:

    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
    }

    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;
    }

    Sau đó, hãy truyền đối tượng media.Image và thành FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
  • Để tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua URI tệp, hãy truyền ngữ cảnh ứng dụng và URI tệp để FirebaseVisionImage.fromFilePath() Điều này rất hữu ích khi bạn sử dụng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn một bức ảnh trong ứng dụng thư viện của họ.

    Kotlin+KTX

    val image: FirebaseVisionImage
    try {
        image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
    } catch (e: IOException) {
        e.printStackTrace()
    }

    Java

    FirebaseVisionImage image;
    try {
        image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
  • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua ByteBuffer hoặc một mảng byte, trước tiên, hãy tính hình ảnh như mô tả ở trên cho đầu vào media.Image.

    Sau đó, hãy tạo một đối tượng FirebaseVisionImageMetadata có chứa chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu của hình ảnh, và xoay:

    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()

    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();

    Sử dụng vùng đệm hoặc mảng và đối tượng siêu dữ liệu để tạo một Đối tượng FirebaseVisionImage:

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
    // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
    // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
  • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage qua Đối tượng Bitmap:

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
    Hình ảnh mà đối tượng Bitmap đại diện phải thẳng đứng mà không cần xoay thêm.

2. Định cấu hình và chạy công cụ gắn nhãn hình ảnh

Để gắn nhãn cho các đối tượng trong hình ảnh, hãy truyền đối tượng FirebaseVisionImage vào phương thức Phương thức processImage của FirebaseVisionImageLabeler.

  1. Trước tiên, hãy lấy một phiên bản của FirebaseVisionImageLabeler.

    Kotlin+KTX

    val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler()
    
    // Or, to set the minimum confidence required:
    // val options = FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
    //     .setConfidenceThreshold(0.7f)
    //     .build()
    // val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler(options)
    

    Java

    FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
        .getCloudImageLabeler();
    
    // Or, to set the minimum confidence required:
    // FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions options =
    //     new FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
    //         .setConfidenceThreshold(0.7f)
    //         .build();
    // FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
    //     .getCloudImageLabeler(options);
    

  2. Sau đó, hãy truyền hình ảnh đó vào phương thức processImage():

    Kotlin+KTX

    labeler.processImage(image)
        .addOnSuccessListener { labels ->
          // Task completed successfully
          // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
          // Task failed with an exception
          // ...
        }
    

    Java

    labeler.processImage(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionImageLabel>>() {
          @Override
          public void onSuccess(List<FirebaseVisionImageLabel> labels) {
            // Task completed successfully
            // ...
          }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
          @Override
          public void onFailure(@NonNull Exception e) {
            // Task failed with an exception
            // ...
          }
        });
    

3. Nhận thông tin về đối tượng được gắn nhãn

Nếu thao tác gắn nhãn hình ảnh thành công, danh sách Các đối tượng FirebaseVisionImageLabel sẽ được chuyển đến trình nghe thành công. Mỗi đối tượng FirebaseVisionImageLabel đại diện cho một nội dung nào đó được gắn nhãn trong hình ảnh. Đối với mỗi nhãn, bạn có thể lấy văn bản của nhãn mô tả, mô tả Mã nhận dạng thực thể Sơ đồ tri thức (nếu có) và điểm số tin cậy của kết quả trùng khớp. Ví dụ:

Kotlin+KTX

for (label in labels) {
  val text = label.text
  val entityId = label.entityId
  val confidence = label.confidence
}

Java

for (FirebaseVisionImageLabel label: labels) {
  String text = label.getText();
  String entityId = label.getEntityId();
  float confidence = label.getConfidence();
}

Các bước tiếp theo