لطلب واجهة برمجة تطبيقات Google Cloud من تطبيقك، يجب إنشاء واجهة برمجة تطبيقات وسيطة واجهة برمجة تطبيقات REST التي تعالج التفويض وتحمي القيم السرية، مثل مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات. يجب بعد ذلك كتابة رمز في تطبيق الأجهزة الجوّالة للمصادقة على هذه الخدمة الوسيطة والتواصل معها.
إحدى الطرق لإنشاء واجهة برمجة تطبيقات REST هذه هي باستخدام مصادقة ووظائف Firebase، التي تمنحك مدخلاً مُدارًا بدون خادم إلى واجهات Google Cloud APIs التي تعالج المصادقة ويمكن طلبها من تطبيقك للأجهزة الجوّالة باستخدام SDK المنشأة مسبقًا.
يوضِّح هذا الدليل كيفية استخدام هذا الأسلوب لطلب بيانات Cloud Vision API من تطبيقك. ستسمح هذه الطريقة لجميع المستخدمين الذين تمت مصادقتهم بالوصول إلى الخدمات التي تتم فوترتها عبر Cloud Vision من خلال مشروعك على Google Cloud، وبالتالي قبل المتابعة، تحقَّق مما إذا كانت آلية المصادقة هذه كافية لحالة الاستخدام لديك.
قبل البدء
ضبط مشروعك
- إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل، إضافة Firebase إلى مشروع Android
-
إذا لم يسبق لك تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية لمشروعك، يُرجى إجراء ذلك الآن:
- افتح Firebase ML. صفحة واجهات برمجة التطبيقات لوحدة تحكُّم Firebase.
-
إذا لم تكن قد أجريت ترقية لمشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على يجب الترقية لإجراء ذلك. (ستتم مطالبتك بالترقية فقط إذا كان مشروعك ليس على خطة Blaze).
يمكن للمشروعات على مستوى Blaze فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
- إذا لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية مُفعَّلة، انقر على تفعيل البيانات المستندة إلى السحابة الإلكترونية. API.
- ضبط مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات الحالية في Firebase لمنع الوصول إلى السحابة الإلكترونية
واجهة Vision API:
- افتح صفحة بيانات الاعتماد في Cloud Console.
- لكل مفتاح واجهة برمجة تطبيقات في القائمة، افتح عرض التعديل، وفي قسم "المفتاح" قسم "القيود"، أضِف جميع واجهات برمجة التطبيقات المتاحة باستثناء Cloud Vision. واجهة برمجة التطبيقات إلى القائمة.
نشر الدالة القابلة للاستدعاء
بعد ذلك، انشر وظيفة السحابة الإلكترونية التي ستستخدمها للربط بين تطبيقك والسحابة الإلكترونية
Vision API يحتوي مستودع functions-samples
على مثال
التي يمكنك استخدامها.
سيتيح الوصول إلى Cloud Vision API من خلال هذه الوظيفة تلقائيًا وصول المستخدمين الذين تمت مصادقتهم على تطبيقك إلى Cloud Vision API فقط يمكنك الدالة وفقًا للمتطلبات المختلفة.
لنشر الدالة:
- استنساخ مستودع نماذج الدوال أو نزِّله.
والتغيير إلى الدليل
Node-1st-gen/vision-annotate-image
:git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
- ثبِّت التبعيّات:
cd functions
npm install
cd ..
- إذا لم يكن لديك واجهة سطر الأوامر في Firebase، عليك تثبيته.
- إعداد مشروع Firebase في
vision-annotate-image
الدليل. اختَر مشروعك من القائمة عندما يُطلب منك ذلك.firebase init
- نشر الدالة:
firebase deploy --only functions:annotateImage
إضافة مصادقة Firebase إلى تطبيقك
سترفض الدالة القابلة للاستدعاء المنشورة أعلاه أي طلب من الحسابات التي لم تتم مصادقتها مستخدمي تطبيقك. عليك إضافة Firebase في حال لم يسبق لك إجراء ذلك. عليك المصادقة على تطبيقك.
أضف التبعيات اللازمة إلى تطبيقك
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
أو
<project>/<app-module>/build.gradle
):
implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.0.0") implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")
أنت الآن جاهز لتسمية الصور.
1- تحضير صورة الإدخال
لاستدعاء Cloud Vision، يجب تنسيق الصورة كسلسلة بترميز base64. لمعالجة صورة من معرف موارد منتظم (URI) لملف محفوظ:- الحصول على الصورة ككائن
Bitmap
:Kotlin+KTX
var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)
Java
Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
- يمكنك أيضًا تصغير حجم الصورة لتوفير النطاق الترددي. يمكنك الاطّلاع على
أحجام الصور المقترَحة في Cloud Vision
Kotlin+KTX
private fun scaleBitmapDown(bitmap: Bitmap, maxDimension: Int): Bitmap { val originalWidth = bitmap.width val originalHeight = bitmap.height var resizedWidth = maxDimension var resizedHeight = maxDimension if (originalHeight > originalWidth) { resizedHeight = maxDimension resizedWidth = (resizedHeight * originalWidth.toFloat() / originalHeight.toFloat()).toInt() } else if (originalWidth > originalHeight) { resizedWidth = maxDimension resizedHeight = (resizedWidth * originalHeight.toFloat() / originalWidth.toFloat()).toInt() } else if (originalHeight == originalWidth) { resizedHeight = maxDimension resizedWidth = maxDimension } return Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, resizedWidth, resizedHeight, false) }
Java
private Bitmap scaleBitmapDown(Bitmap bitmap, int maxDimension) { int originalWidth = bitmap.getWidth(); int originalHeight = bitmap.getHeight(); int resizedWidth = maxDimension; int resizedHeight = maxDimension; if (originalHeight > originalWidth) { resizedHeight = maxDimension; resizedWidth = (int) (resizedHeight * (float) originalWidth / (float) originalHeight); } else if (originalWidth > originalHeight) { resizedWidth = maxDimension; resizedHeight = (int) (resizedWidth * (float) originalHeight / (float) originalWidth); } else if (originalHeight == originalWidth) { resizedHeight = maxDimension; resizedWidth = maxDimension; } return Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, resizedWidth, resizedHeight, false); }
Kotlin+KTX
// Scale down bitmap size bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640)
Java
// Scale down bitmap size bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640);
- تحويل كائن الصورة النقطية إلى سلسلة بترميز base64:
Kotlin+KTX
// Convert bitmap to base64 encoded string val byteArrayOutputStream = ByteArrayOutputStream() bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, byteArrayOutputStream) val imageBytes: ByteArray = byteArrayOutputStream.toByteArray() val base64encoded = Base64.encodeToString(imageBytes, Base64.NO_WRAP)
Java
// Convert bitmap to base64 encoded string ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream(); bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, byteArrayOutputStream); byte[] imageBytes = byteArrayOutputStream.toByteArray(); String base64encoded = Base64.encodeToString(imageBytes, Base64.NO_WRAP);
يجب أن تكون الصورة التي يمثّلها الكائن
Bitmap
مستقيمًا، دون الحاجة إلى دوران إضافي.
2- استدعاء الدالة القابلة للاستدعاء لتسمية الصورة
لتسمية كائنات في صورة، عليك استدعاء الدالة القابلة للاستدعاء لتمرير طلب JSON Cloud Visionأولاً، عليك إعداد مثيل من دوال السحابة:
Kotlin+KTX
private lateinit var functions: FirebaseFunctions // ... functions = Firebase.functions
Java
private FirebaseFunctions mFunctions; // ... mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();
حدد طريقة لاستدعاء الدالة:
Kotlin+KTX
private fun annotateImage(requestJson: String): Task<JsonElement> { return functions .getHttpsCallable("annotateImage") .call(requestJson) .continueWith { task -> // This continuation runs on either success or failure, but if the task // has failed then result will throw an Exception which will be // propagated down. val result = task.result?.data JsonParser.parseString(Gson().toJson(result)) } }
Java
private Task<JsonElement> annotateImage(String requestJson) { return mFunctions .getHttpsCallable("annotateImage") .call(requestJson) .continueWith(new Continuation<HttpsCallableResult, JsonElement>() { @Override public JsonElement then(@NonNull Task<HttpsCallableResult> task) { // This continuation runs on either success or failure, but if the task // has failed then getResult() will throw an Exception which will be // propagated down. return JsonParser.parseString(new Gson().toJson(task.getResult().getData())); } }); }
يمكنك إنشاء طلب JSON وضبط النوع على
LABEL_DETECTION
:Kotlin+KTX
// Create json request to cloud vision val request = JsonObject() // Add image to request val image = JsonObject() image.add("content", JsonPrimitive(base64encoded)) request.add("image", image) // Add features to the request val feature = JsonObject() feature.add("maxResults", JsonPrimitive(5)) feature.add("type", JsonPrimitive("LABEL_DETECTION")) val features = JsonArray() features.add(feature) request.add("features", features)
Java
// Create json request to cloud vision JsonObject request = new JsonObject(); // Add image to request JsonObject image = new JsonObject(); image.add("content", new JsonPrimitive(base64encoded)); request.add("image", image); //Add features to the request JsonObject feature = new JsonObject(); feature.add("maxResults", new JsonPrimitive(5)); feature.add("type", new JsonPrimitive("LABEL_DETECTION")); JsonArray features = new JsonArray(); features.add(feature); request.add("features", features);
أخيرًا، استدعِ الدالة:
Kotlin+KTX
annotateImage(request.toString()) .addOnCompleteListener { task -> if (!task.isSuccessful) { // Task failed with an exception // ... } else { // Task completed successfully // ... } }
Java
annotateImage(request.toString()) .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<JsonElement>() { @Override public void onComplete(@NonNull Task<JsonElement> task) { if (!task.isSuccessful()) { // Task failed with an exception // ... } else { // Task completed successfully // ... } } });
3- الحصول على معلومات عن العناصر المصنّفة
إذا نجحت عملية تصنيف الصور، ستتلقى استجابة JSON BatchAnnotateImagesResponse في نتيجة المهمة. كل كائن في "labelAnnotations
"
تمثل الصفيفة شيئًا تم تسميته في الصورة. لكل تصنيف، يمكنك
الحصول على وصف نص التصنيف،
رقم تعريف جهة "الرسم البياني المعرفي"
(إذا كان متاحًا) ونتيجة الثقة للمطابقة. على سبيل المثال:
Kotlin+KTX
for (label in task.result!!.asJsonArray[0].asJsonObject["labelAnnotations"].asJsonArray) {
val labelObj = label.asJsonObject
val text = labelObj["description"]
val entityId = labelObj["mid"]
val confidence = labelObj["score"]
}
Java
for (JsonElement label : task.getResult().getAsJsonArray().get(0).getAsJsonObject().get("labelAnnotations").getAsJsonArray()) {
JsonObject labelObj = label.getAsJsonObject();
String text = labelObj.get("description").getAsString();
String entityId = labelObj.get("mid").getAsString();
float score = labelObj.get("score").getAsFloat();
}