이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다.

Android에서 Firebase ML을 사용하여 이미지 라벨 지정

Firebase ML를 사용하여 이미지에서 인식된 객체에 라벨을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 개요: 이 API의 기능을 살펴보겠습니다

시작하기 전에

아직 추가하지 않았으면 Android 프로젝트에 Firebase를 추가합니다.
모듈 (앱 수준) Gradle 파일에서 (일반적으로 <project>/<app-module>/build.gradle.kts 또는 <project>/<app-module>/build.gradle), Android용 Firebase ML Vision 라이브러리의 종속 항목을 추가합니다. 이때 Firebase Android BoM 드림 라이브러리 버전 관리를 제어할 수 있습니다.
```
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'
}
```
Firebase Android BoM를 사용하면 앱은 항상 호환되는 Firebase Android 라이브러리 버전만 사용합니다.
(대안) BoM를 사용하지 않고 Firebase 라이브러리 종속 항목을 추가합니다.

Firebase BoM를 사용하지 않도록 선택한 경우 각 Firebase 라이브러리 버전을 지정해야 합니다. 를 사용해야 합니다.

앱에서 여러 Firebase 라이브러리를 사용하는 경우 BoM를 사용하여 라이브러리 버전을 관리하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 모든 버전이 있습니다.
```
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'
}
```
드림
Kotlin 전용 라이브러리 모듈을 찾고 계신가요? 시작까지 남은 시간: 2023년 10월 (Firebase BoM 32.5.0), Kotlin 및 Java 개발자 모두 기본 라이브러리 모듈에 종속됩니다. 자세한 내용은 이 이니셔티브에 관한 FAQ).
프로젝트에 클라우드 기반 API를 아직 사용 설정하지 않았으면 지금 설정하세요.
1. Firebase ML 앱을 엽니다. Firebase 콘솔의 API 페이지를 참조하세요.
2. 프로젝트를 Blaze 요금제로 아직 업그레이드하지 않은 경우 업그레이드를 클릭하여 업그레이드하세요. 프로젝트가 Blaze 요금제가 아닌 경우에만 업그레이드하라는 메시지가 표시됩니다.
  
  Blaze 수준 프로젝트만 클라우드 기반 API를 사용할 수 있습니다.
3. 클라우드 기반 API가 아직 사용 설정되지 않은 경우 클라우드 기반 API 사용 설정을 클릭합니다.
Cloud API를 사용하는 앱을 프로덕션 환경에 배포하기 전에 몇 가지 추가 단계를 수행하여 승인되지 않은 API 액세스로 인한 영향을 방지하고 완화해야 합니다.

이제 이미지에 라벨을 지정할 수 있습니다.

1. 입력 이미지 준비

이미지에서 FirebaseVisionImage 객체를 만듭니다. 이미지 라벨러는 Bitmap을 사용할 때 또는 Camera2 API를 사용하는 경우에는 JPEG 형식의 media.Image를 사용할 때 가장 빠르게 실행됩니다. 가능하면 권장되는 형식을 사용하시기 바랍니다.

기기의 카메라에서 이미지를 캡처할 때와 같이 media.Image 객체에서 FirebaseVisionImage 객체를 만들려면 media.Image 객체 및 이미지 회전을 FirebaseVisionImage.fromMediaImage()에 전달합니다.

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraX 라이브러리, OnImageCapturedListener 및 회전 값을 계산하는 ImageAnalysis.Analyzer 클래스 따라서 회전을 Firebase ML의 호출 전 상수 ROTATION_개 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
        // ...
    }
}

이미지 회전을 제공하는 카메라 라이브러리를 사용하지 않는 경우 기기의 카메라 센서 방향 및 기기 회전에서 이미지 회전을 계산할 수 있습니다.

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
}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

그런 다음 media.Image 객체 및 회전 값을 FirebaseVisionImage.fromMediaImage()에 전달합니다.

Kotlin+KTX

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

Java

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

파일 URI에서 FirebaseVisionImage 객체를 만들려면 앱 컨텍스트 및 파일 URI를 FirebaseVisionImage.fromFilePath()에 전달합니다. ACTION_GET_CONTENT 인텐트를 사용하여 사용자에게 갤러리 앱에서 이미지를 선택하라는 메시지를 표시할 때 유용한 방법입니다.

Kotlin+KTX

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 또는 바이트 배열에서 FirebaseVisionImage 객체를 만들려면 먼저 위에서 설명한 대로 media.Image 입력의 이미지 회전을 계산합니다.

그런 다음 이미지의 높이, 너비, 색상 인코딩 형식, 회전이 포함된 FirebaseVisionImageMetadata 객체를 만듭니다.

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()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

버퍼나 배열, 메타데이터 객체를 사용하여 FirebaseVisionImage 객체를 만듭니다.

Kotlin+KTX

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

Bitmap 객체에서 FirebaseVisionImage 객체를 만들려면 다음 안내를 따르세요.
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Bitmap 객체로 표현된 이미지가 추가 회전이 필요 없는 수직 상태여야 합니다.

2. 이미지 라벨러 구성 및 실행

이미지의 객체에 라벨을 지정하려면 FirebaseVisionImage 객체를 FirebaseVisionImageLabeler의 processImage 메서드에 전달합니다.

먼저 FirebaseVisionImageLabeler의 인스턴스를 가져옵니다.

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);

이제 이미지를 processImage() 메서드에 전달합니다.

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. 라벨이 지정된 객체 정보 가져오기

이미지 라벨 지정 작업이 성공하면 FirebaseVisionImageLabel 객체의 목록이 성공 리스너에 전달됩니다. 각 FirebaseVisionImageLabel 객체는 이미지에서 라벨이 지정된 항목을 나타냅니다. 라벨별로 라벨의 텍스트 설명, 라벨의 지식 그래프 항목 ID(있는 경우), 일치 신뢰도 점수를 가져올 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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();
}

다음 단계

Cloud API를 사용하는 앱을 프로덕션 환경에 배포하기 전에 몇 가지 추가 단계를 수행하여 승인되지 않은 API 액세스를 방지하고 그로 인한 영향을 완화합니다.