Riconoscere i punti di riferimento con Firebase ML su Android

Questa pagina descrive una versione precedente del riconoscimento di punti di riferimento ben noti nelle immagini utilizzando l'SDK Firebase ML Vision deprecato. In alternativa, puoi chiamare le API Cloud Vision utilizzando Firebase Auth e le funzioni chiamabili per consentire solo agli utenti che hanno eseguito l'accesso alla tua app di accedere all'API.

Puoi utilizzare Firebase ML per riconoscere punti di riferimento ben noti in un'immagine.

L'utilizzo delle API Cloud Vision è soggetto al Contratto di licenza della piattaforma Google Cloud e ai Termini specifici dei servizi e viene fatturato di conseguenza. Per informazioni sulla fatturazione, consulta la pagina Prezzi.

Prima di iniziare

1. Se non lo hai già fatto, aggiungi Firebase al tuo progetto Android.
2. Nel file Gradle del modulo (a livello di app) (di solito <project>/<app-module>/build.gradle.kts o <project>/<app-module>/build.gradle), aggiungi la dipendenza per la libreria Firebase ML Vision per Android. Ti consigliamo di utilizzare Firebase Android BoM per controllare la gestione delle versioni delle librerie.

   dependencies {
       // Import the BoM for the Firebase platform
       implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.7.0"))
   
       // 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'
   }

   Con Firebase Android BoM, la tua app utilizzerà sempre versioni compatibili delle librerie Firebase per Android.

   (Alternativa)  Aggiungi le dipendenze delle librerie Firebase senza utilizzare il file BoM

   Se scegli di non utilizzare Firebase BoM, devi specificare ogni versione della libreria Firebase nella relativa riga di dipendenza.

   Tieni presente che se nella tua app utilizzi più librerie Firebase, ti consigliamo vivamente di utilizzare BoM per gestire le versioni delle librerie, in modo da garantire la compatibilità di tutte le versioni.

   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'
   }

   Cerchi un modulo della libreria specifico per Kotlin? A partire da ottobre 2023 (Firebase BoM 32.5.0), sia gli sviluppatori Kotlin che Java possono fare affidamento sul modulo della libreria principale (per maggiori dettagli, consulta le Domande frequenti su questa iniziativa).

3. Se non hai ancora attivato le API basate su cloud per il tuo progetto, fallo subito:

   1. Apri la Firebase ML pagina API della console Firebase.

   2. Se non hai ancora eseguito l'upgrade del progetto al piano tariffario Blaze, fai clic su Esegui l'upgrade per farlo. Ti verrà chiesto di eseguire l'upgrade solo se il progetto non è nel piano Blaze.

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

   3. Se le API basate su cloud non sono già abilitate, fai clic su Abilita API basate su cloud.
   Prima di eseguire il deployment in produzione di un'app che utilizza un'API Cloud, devi eseguire alcuni passaggi aggiuntivi per prevenire e ridurre l'effetto dell'accesso non autorizzato all'API.

Configurare il rilevatore di punti di riferimento

Per impostazione predefinita, il rilevatore cloud utilizza la versione STABLE del modello e restituisce fino a 10 risultati. Se vuoi modificare una di queste impostazioni, specificale con un oggetto FirebaseVisionCloudDetectorOptions.

Ad esempio, per modificare entrambe le impostazioni predefinite, crea un oggetto FirebaseVisionCloudDetectorOptions come nell'esempio seguente:

Kotlin

val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
    .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
    .setMaxResults(15)
    .build()
MainActivity.kt

Java

FirebaseVisionCloudDetectorOptions options =
        new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
                .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
                .setMaxResults(15)
                .build();
MainActivity.java

Per utilizzare le impostazioni predefinite, puoi usare FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT nel passaggio successivo.

Esegui il rilevamento dei punti di riferimento

Per riconoscere i punti di riferimento in un'immagine, crea un oggetto FirebaseVisionImage da un array di byte Bitmap, media.Image, ByteBuffer o da un file sul dispositivo. Quindi, passa l'oggetto FirebaseVisionImage al metodo detectInImage di FirebaseVisionCloudLandmarkDetector.

1. Crea un oggetto FirebaseVisionImage dalla tua immagine.

   • Per creare un oggetto FirebaseVisionImage da un oggetto media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine dalla fotocamera di un dispositivo, passa l'oggetto media.Image e la rotazione dell'immagine a FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

     Se utilizzi la libreria CameraX, le classi OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer calcolano il valore di rotazione per te, quindi devi solo convertire la rotazione in una delle costanti ROTATION_ di Firebase ML prima di chiamare FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

     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
             // ...
         }
     }

     Se non utilizzi una libreria della fotocamera che ti fornisca la rotazione dell'immagine, puoi calcolarla dalla rotazione del dispositivo e dall'orientamento del sensore della fotocamera al suo interno:

     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

     Poi, passa l'oggetto media.Image e il valore di rotazione a FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

     Kotlin

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

     Java

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

   • Per creare un oggetto FirebaseVisionImage da un URI file, passa il contesto dell'app e l'URI file a FirebaseVisionImage.fromFilePath(). Questa operazione è utile quando utilizzi un'intenzione ACTION_GET_CONTENT per chiedere all'utente di selezionare un'immagine dalla sua app Galleria.

     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

   • Per creare un oggetto FirebaseVisionImage da un ByteBuffer o da un array di byte, calcola prima la rotazione dell'immagine come descritto sopra per l'input media.Image.

     Quindi, crea un oggetto FirebaseVisionImageMetadata contenente l'altezza, la larghezza, il formato di codifica dei colori e la rotazione dell'immagine:

     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

     Utilizza l'array o il buffer e l'oggetto dei metadati per creare un oggetto FirebaseVisionImage:

     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

   • Per creare un oggetto FirebaseVisionImage da un oggetto Bitmap:

     Kotlin

     val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
     VisionImage.kt

     Java

     FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
     VisionImage.java

     L'immagine rappresentata dall'oggetto Bitmap deve essere in verticale, senza alcuna rotazione aggiuntiva.

2. Recupera un'istanza di FirebaseVisionCloudLandmarkDetector:

   Kotlin

   val detector = FirebaseVision.getInstance()
       .visionCloudLandmarkDetector
   // Or, to change the default settings:
   // val detector = FirebaseVision.getInstance()
   //         .getVisionCloudLandmarkDetector(options)
   LandmarkRecognitionActivity.kt

   Java

   FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
           .getVisionCloudLandmarkDetector();
   // Or, to change the default settings:
   // FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
   //         .getVisionCloudLandmarkDetector(options);
   LandmarkRecognitionActivity.java

3. Infine, passa l'immagine al metodo detectInImage:

   Kotlin

   val result = detector.detectInImage(image)
       .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks ->
           // Task completed successfully
           // ...
       }
       .addOnFailureListener { e ->
           // Task failed with an exception
           // ...
       }
   LandmarkRecognitionActivity.kt

   Java

   Task<List<FirebaseVisionCloudLandmark>> result = detector.detectInImage(image)
           .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionCloudLandmark>>() {
               @Override
               public void onSuccess(List<FirebaseVisionCloudLandmark> firebaseVisionCloudLandmarks) {
                   // Task completed successfully
                   // ...
               }
           })
           .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
               @Override
               public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                   // Task failed with an exception
                   // ...
               }
           });
   LandmarkRecognitionActivity.java

Ricevere informazioni sui punti di riferimento riconosciuti

Se l'operazione di riconoscimento dei punti di riferimento va a buon fine, un elenco di oggetti FirebaseVisionCloudLandmark viene passato all'ascoltatore di successo. Ogni oggetto FirebaseVisionCloudLandmark rappresenta un punto di riferimento riconosciuto nell'immagine. Per ogni punto di riferimento, puoi ottenere le coordinate di confine nell'immagine di input, il nome, la latitudine e la longitudine, l'ID entità Knowledge Graph (se disponibile) e il punteggio di attendibilità della corrispondenza. Ad esempio:

Kotlin

for (landmark in firebaseVisionCloudLandmarks) {
    val bounds = landmark.boundingBox
    val landmarkName = landmark.landmark
    val entityId = landmark.entityId
    val confidence = landmark.confidence

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (loc in landmark.locations) {
        val latitude = loc.latitude
        val longitude = loc.longitude
    }
}
LandmarkRecognitionActivity.kt

Java

for (FirebaseVisionCloudLandmark landmark: firebaseVisionCloudLandmarks) {

    Rect bounds = landmark.getBoundingBox();
    String landmarkName = landmark.getLandmark();
    String entityId = landmark.getEntityId();
    float confidence = landmark.getConfidence();

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (FirebaseVisionLatLng loc: landmark.getLocations()) {
        double latitude = loc.getLatitude();
        double longitude = loc.getLongitude();
    }
}
LandmarkRecognitionActivity.java

Passaggi successivi

• Prima di eseguire il deployment in produzione di un'app che utilizza un'API Cloud, devi svolgere alcuni passaggi aggiuntivi per prevenire e ridurre l'effetto dell'accesso non autorizzato all'API.