Etichetta le immagini in modo sicuro con Cloud Vision utilizzando l'autenticazione e le funzioni Firebase su Android

Per chiamare un'API Google Cloud dalla tua app, devi creare un'API REST intermedia che gestisca l'autorizzazione e protegga i valori segreti come le chiavi API. Dovrai quindi scrivere il codice nella tua app mobile per autenticarti e comunicare con questo servizio intermedio.

Un modo per creare questa API REST è utilizzare Firebase Authentication and Functions, che ti offre un gateway gestito e serverless per le API Google Cloud che gestisce l'autenticazione e può essere chiamato dalla tua app mobile con SDK predefiniti.

Questa guida illustra come utilizzare questa tecnica per chiamare l'API Cloud Vision dalla tua app. Questo metodo consentirà a tutti gli utenti autenticati di accedere ai servizi fatturati di Cloud Vision tramite il tuo progetto Cloud, quindi valuta se questo meccanismo di autenticazione è sufficiente per il tuo caso d'uso prima di procedere.

Prima di iniziare

Configura il tuo progetto

  1. Se non l'hai già fatto, aggiungi Firebase al tuo progetto Android .
  2. Se non hai già abilitato le API basate su cloud per il tuo progetto, fallo ora:

    1. Apri la pagina API Firebase ML della console Firebase.
    2. Se non hai già aggiornato il tuo progetto al piano tariffario Blaze, fai clic su Aggiorna per farlo. (Ti verrà richiesto di eseguire l'aggiornamento solo se il tuo progetto non è compreso nel piano Blaze.)

      Solo i progetti a livello di Blaze possono utilizzare API basate su cloud.

    3. Se le API basate su cloud non sono già abilitate, fai clic su Abilita API basate su cloud .
  3. Configura le chiavi API Firebase esistenti per impedire l'accesso all'API Cloud Vision:
    1. Apri la pagina Credenziali della console Cloud.
    2. Per ogni chiave API nell'elenco, apri la visualizzazione di modifica e nella sezione Restrizioni chiave aggiungi all'elenco tutte le API disponibili tranne l'API Cloud Vision.

Distribuire la funzione richiamabile

Successivamente, distribuisci la Cloud Function che utilizzerai per collegare la tua app e l'API Cloud Vision. Il repository functions-samples contiene un esempio che puoi utilizzare.

Per impostazione predefinita, l'accesso all'API Cloud Vision tramite questa funzione consentirà solo agli utenti autenticati della tua app di accedere all'API Cloud Vision. È possibile modificare la funzione per esigenze diverse.

Per distribuire la funzione:

  1. Clona o scarica il repository Functions-Samples e passa alla directory Node-1st-gen/vision-annotate-image :
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
    cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
    
  2. Installa le dipendenze:
    cd functions
    npm install
    cd ..
    
  3. Se non disponi della CLI Firebase, installala .
  4. Inizializza un progetto Firebase nella directory vision-annotate-image . Quando richiesto, seleziona il tuo progetto nell'elenco.
    firebase init
  5. Distribuire la funzione:
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Aggiungi Firebase Auth alla tua app

La funzione richiamabile distribuita sopra rifiuterà qualsiasi richiesta da parte di utenti non autenticati della tua app. Se non lo hai già fatto, dovrai aggiungere Firebase Auth alla tua app.

Aggiungi le dipendenze necessarie alla tua app

  • Aggiungi le dipendenze per le librerie Cloud Functions for Firebase (client) e gson Android al file Gradle del modulo (a livello di app) (solitamente <project>/<app-module>/build.gradle.kts o <project>/<app-module>/build.gradle ):
    implementation("com.google.firebase:firebase-functions:20.4.0")
    implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")
  • Ora sei pronto per etichettare le immagini.

    1. Preparare l'immagine di input

    Per chiamare Cloud Vision, l'immagine deve essere formattata come una stringa con codifica base64. Per elaborare un'immagine dall'URI di un file salvato:
    1. Ottieni l'immagine come oggetto Bitmap :

      Kotlin+KTX

      var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)
      

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
    2. Facoltativamente, ridimensionare l'immagine per risparmiare larghezza di banda. Consulta le dimensioni delle immagini consigliate da 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);
    3. Converti l'oggetto bitmap in una stringa con codifica 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);
    4. L'immagine rappresentata dall'oggetto Bitmap deve essere verticale, senza necessità di ulteriore rotazione.

    2. Richiamare la funzione richiamabile per etichettare l'immagine

    Per etichettare gli oggetti in un'immagine, richiama la funzione richiamabile passando una richiesta JSON Cloud Vision .

    1. Innanzitutto, inizializza un'istanza di Cloud Functions:

      Kotlin+KTX

      private lateinit var functions: FirebaseFunctions
      // ...
      functions = Firebase.functions
      

      Java

      private FirebaseFunctions mFunctions;
      // ...
      mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();
      
    2. Definire un metodo per richiamare la funzione:

      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()));
                      }
                  });
      }
      
    3. Crea la richiesta JSON con Tipo impostato su 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);
      
    4. Infine, invoca la funzione:

      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. Ottieni informazioni sugli oggetti etichettati

    Se l'operazione di etichettatura dell'immagine ha esito positivo, nel risultato dell'attività verrà restituita una risposta JSON di BatchAnnotateImagesResponse . Ogni oggetto nell'array labelAnnotations rappresenta qualcosa che è stato etichettato nell'immagine. Per ogni etichetta, puoi ottenere la descrizione testuale dell'etichetta, l'ID dell'entità del Knowledge Graph (se disponibile) e il punteggio di confidenza della corrispondenza. Per esempio:

    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();
    }