以下是我们在 I/O 大会上宣布的所有内容，从新的 Firebase Studio 功能到集成 AI 的更多方式，内容非常丰富。阅读博客。

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

Android पर Firebase एमएल की मदद से इमेज को लेबल करें

इस पेज पर, इमेज में पहचाने गए ऑब्जेक्ट को लेबल करने के पुराने वर्शन के बारे में बताया गया है. इसके लिए, अब काम नहीं करने वाले Firebase ML Vision SDK का इस्तेमाल किया जाता है. इसके अलावा, आपके पास यह विकल्प भी है कि सिर्फ़ उन उपयोगकर्ताओं को API का ऐक्सेस दिया जाए जिन्होंने आपके ऐप्लिकेशन में लॉग इन किया है. इसके लिए, Firebase Auth और कॉल किए जा सकने वाले फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके Cloud Vision API को कॉल करें.

इमेज में पहचाने गए ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, Firebase ML का इस्तेमाल किया जा सकता है. इस एपीआई की सुविधाओं के बारे में जानने के लिए, खास जानकारी देखें.

शुरू करने से पहले

अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ें.
अपनी मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) की Gradle फ़ाइल में, Firebase ML Android के लिए Vision लाइब्रेरी की डिपेंडेंसी जोड़ें. यह फ़ाइल आम तौर पर <project>/<app-module>/build.gradle.kts या <project>/<app-module>/build.gradle होती है. हमारा सुझाव है कि लाइब्रेरी के वर्शन को कंट्रोल करने के लिए, Firebase Android BoM का इस्तेमाल करें.
```
dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.0.0"))

    // 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'
}
```
Firebase Android BoM का इस्तेमाल करने पर, आपका ऐप्लिकेशन हमेशा Firebase Android लाइब्रेरी के साथ काम करने वाले वर्शन का इस्तेमाल करेगा.
(वैकल्पिक) BoM का इस्तेमाल किए बिना, Firebase लाइब्रेरी की डिपेंडेंसी जोड़ें

अगर आपको Firebase BoM का इस्तेमाल नहीं करना है, तो आपको डिपेंडेंसी लाइन में Firebase की हर लाइब्रेरी के वर्शन की जानकारी देनी होगी.

ध्यान दें कि अगर आपके ऐप्लिकेशन में Firebase की एक से ज़्यादा लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो हमारा सुझाव है कि लाइब्रेरी के वर्शन मैनेज करने के लिए BoM का इस्तेमाल करें. इससे यह पक्का किया जा सकता है कि सभी वर्शन एक-दूसरे के साथ काम करते हों.
```
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'
}
```
अगर आपने अब तक अपने प्रोजेक्ट के लिए, क्लाउड-आधारित एपीआई चालू नहीं किए हैं, तो अभी ऐसा करें:
1. Firebase कंसोल में, Firebase ML एपीआई पेज खोलें.
2. अगर आपने अपने प्रोजेक्ट को इस्तेमाल के हिसाब से शुल्क चुकाने वाले Blaze प्लान पर अपग्रेड नहीं किया है, तो ऐसा करने के लिए अपग्रेड करें पर क्लिक करें. (आपको अपग्रेड करने के लिए सिर्फ़ तब कहा जाएगा, जब आपका प्रोजेक्ट Blaze प्लान पर नहीं होगा.)
  
  सिर्फ़ ब्लेज़ प्लान वाले प्रोजेक्ट, क्लाउड पर आधारित एपीआई का इस्तेमाल कर सकते हैं.
3. अगर क्लाउड पर आधारित एपीआई पहले से चालू नहीं हैं, तो क्लाउड पर आधारित एपीआई चालू करें पर क्लिक करें.
Cloud API का इस्तेमाल करने वाले किसी ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको कुछ और कार्रवाइयां करनी चाहिए. इससे बिना अनुमति के एपीआई ऐक्सेस करने की समस्या को रोकने और इसके असर को कम करने में मदद मिलती है.

अब इमेज को लेबल किया जा सकता है.

1. इनपुट इमेज तैयार करना

अपनी इमेज से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं. इमेज लेबलर सबसे तेज़ी से तब काम करता है, जब Bitmap का इस्तेमाल किया जाता है. अगर camera2 API का इस्तेमाल किया जाता है, तो JPEG फ़ॉर्मैट वाले media.Image का इस्तेमाल करें. हमारा सुझाव है कि जब भी हो सके, इनका इस्तेमाल करें.

किसी media.Image ऑब्जेक्ट से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, FirebaseVisionImage.fromMediaImage() को media.Image ऑब्जेक्ट और इमेज का रोटेशन पास करें. ऐसा तब किया जाता है, जब किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर की जाती है.

अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer क्लास, रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं. इसलिए, आपको FirebaseVisionImage.fromMediaImage() को कॉल करने से पहले, रोटेशन को Firebase ML के ROTATION_ कॉन्स्टेंट में से किसी एक में बदलना होगा:

Kotlin

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
        // ...
    }
}

अगर ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया जा रहा है जो आपको इमेज के रोटेशन की जानकारी देती है, तो डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में मौजूद कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से, इमेज के रोटेशन का हिसाब लगाया जा सकता है:

Kotlin

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
}VisionImage.kt

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;
}VisionImage.java

इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट और रोटेशन वैल्यू को FirebaseVisionImage.fromMediaImage() में पास करें:

Kotlin

val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)VisionImage.kt

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);VisionImage.java

फ़ाइल यूआरआई से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन के कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को FirebaseVisionImage.fromFilePath() में पास करें. यह तब काम आता है, जब आपको उपयोगकर्ता को उसकी गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने के लिए प्रॉम्प्ट करना हो. इसके लिए, ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करें.
Kotlin
```
val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}VisionImage.java
```

ByteBuffer या बाइट ऐरे से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले इमेज के रोटेशन का हिसाब लगाएं. इसके लिए, media.Image इनपुट के लिए ऊपर बताया गया तरीका अपनाएं.

इसके बाद, एक FirebaseVisionImageMetadata ऑब्जेक्ट बनाएं. इसमें इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन की जानकारी शामिल करें:

Kotlin

val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
    .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
    .setHeight(360) // image recognition
    .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
    .setRotation(rotation)
    .build()VisionImage.kt

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();VisionImage.java

बफ़र या ऐरे और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करके, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं:

Kotlin

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

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);VisionImage.java

किसी Bitmap ऑब्जेक्ट से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए:
Kotlin
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Bitmap ऑब्जेक्ट से दिखाई गई इमेज सीधी होनी चाहिए. इसे घुमाने की ज़रूरत नहीं होनी चाहिए.

2. इमेज लेबलर को कॉन्फ़िगर करना और चलाना

किसी इमेज में मौजूद ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट को FirebaseVisionImageLabeler के processImage तरीके से पास करें.

सबसे पहले, FirebaseVisionImageLabeler का कोई इंस्टेंस पाएं.

Kotlin

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);

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

Kotlin

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. लेबल किए गए ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी पाना

अगर इमेज लेबल करने की प्रोसेस पूरी हो जाती है, तो FirebaseVisionImageLabel ऑब्जेक्ट की सूची को success listener को पास किया जाएगा. हर FirebaseVisionImageLabel ऑब्जेक्ट, इमेज में लेबल की गई किसी चीज़ को दिखाता है. हर लेबल के लिए, आपको लेबल के टेक्स्ट का ब्यौरा, उसका नॉलेज ग्राफ़ एंटिटी आईडी (अगर उपलब्ध हो), और मैच होने का कॉन्फ़िडेंस स्कोर मिल सकता है. उदाहरण के लिए:

Kotlin

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();
}

अगले चरण

Cloud API का इस्तेमाल करने वाले किसी ऐप्लिकेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने से पहले, आपको कुछ और कदम उठाने चाहिए. इससे एपीआई को बिना अनुमति के ऐक्सेस करने से रोका जा सकेगा और इसके असर को कम किया जा सकेगा.