了解 2023 年 Google I/O 大会上介绍的 Firebase 亮点。了解详情

تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

التعرّف على المعالم باستخدام تعلُّم الآلة في Firebase على نظام التشغيل Android

يمكنك استخدام تعلُّم الآلة في Firebase للتعرّف على المعالم المعروفة في صورة.

قبل البدء

أضِف Firebase إلى مشروع Android الخاص بك، إذا لم يسبق لك إجراء ذلك.
في ملف Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق) (عادةً <project>/<app-module>/build.gradle.kts أو <project>/<app-module>/build.gradle)، أضِف التبعية لمكتبة Firebase ML Vision لنظام التشغيل Android. ننصحك باستخدام برنامج Firebase Android BoM للتحكّم في إصدارات المكتبة.
```
dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.1.1"))

    // 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'
}
```
باستخدام إطار عمل Android BoM، سيستخدم تطبيقك دائمًا إصدارات متوافقة من مكتبات Android في Firebase.
(بديل) أضِف تبعيات مكتبة Firebase بدون استخدام قائمة BoM.

إذا اختَرت عدم استخدام قائمة مشروعات Firebase، يجب تحديد كل إصدار من إصدارات مكتبة Firebase في سطر التبعية الخاص به.

يُرجى العلم أنّه في حال استخدام مكتبات Firebase متعددة في تطبيقك، ننصحك بشدة باستخدام أداة BoM لإدارة إصدارات المكتبة، ما يضمن توافق جميع الإصدارات.
```
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'
}
```
هل تبحث عن وحدة مكتبة خاصة بلغة Kotlin؟ اعتبارًا من تشرين الأول (أكتوبر) 2023 ( Firebase BoM 32.5.0)، أصبح بإمكان مطوّري لغتَي Kotlin وJava الاعتماد على وحدة المكتبة الرئيسية (لمعرفة التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على الأسئلة الشائعة حول هذه المبادرة).
إذا لم يسبق لك تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية لمشروعك، يُرجى تنفيذ ذلك الآن:
1. افتح صفحة واجهات برمجة التطبيقات لتعلُّم الآلة في Firebase ضمن وحدة تحكُّم Firebase.
2. إذا لم يسبق لك ترقية مشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على ترقية لإجراء ذلك (لن تتم مطالبتك بالترقية إلا إذا لم يكن مشروعك ضمن خطة Blaze).
  
  يمكن للمشاريع على مستوى Blaze فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية.
3. إذا لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية مفعّلة، انقر على تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية.
قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API في قناة الإصدار العلني، عليك اتّخاذ بعض الخطوات الإضافية لمنع تأثير الوصول غير المصرَّح به إلى واجهة برمجة التطبيقات والحدّ منه.

ضبط أداة رصد المَعلم

تستخدم أداة رصد السحابة الإلكترونية تلقائيًا الإصدار STABLE من النموذج وتعرض ما يصل إلى 10 نتائج. إذا كنت تريد تغيير أي من هذه الإعدادات، حدِّدها باستخدام كائن FirebaseVisionCloudDetectorOptions.

على سبيل المثال، لتغيير الإعدادَين التلقائيَّين، يمكنك إنشاء كائن FirebaseVisionCloudDetectorOptions كما في المثال التالي:

Kotlin+KTX

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

لاستخدام الإعدادات التلقائية، يمكنك استخدام FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT في الخطوة التالية.

تشغيل أداة رصد المَعلم

للتعرّف على المعالم في صورة، يمكنك إنشاء كائن FirebaseVisionImage من Bitmap أو media.Image أو ByteBuffer أو صفيف بايت أو ملف على الجهاز. بعد ذلك، مرِّر الكائن FirebaseVisionImage إلى طريقة detectInImage في FirebaseVisionCloudLandmarkDetector.

أنشئ عنصر FirebaseVisionImage من صورتك.

لإنشاء عنصر FirebaseVisionImage من عنصر media.Image، مثلاً عند التقاط صورة من كاميرا جهاز، مرِّر العنصر media.Image وتدوير الصورة إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX، ستحتسب الفئتان OnImageCapturedListener وImageAnalysis.Analyzer قيمة التدوير نيابةً عنك، لذلك ما عليك سوى تحويل عملية التدوير إلى أحد ثوابت ROTATION_ في تعلُّم الآلة في Firebase قبل طلب 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
        // ...
    }
}

إذا كنت لا تستخدم مكتبة كاميرا تتيح لك دوران الصورة، يمكنك احتسابها من خلال دوران الجهاز واتجاه أداة استشعار الكاميرا في الجهاز:

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

بعد ذلك، مرِّر الكائن media.Image وقيمة الدوران إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

Kotlin+KTX

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

Java

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

لإنشاء عنصر FirebaseVisionImage من معرّف الموارد المنتظم (URI) الخاص بالملف، مرِّر سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى FirebaseVisionImage.fromFilePath(). ويكون هذا الإجراء مفيدًا إذا كنت تستخدم هدف ACTION_GET_CONTENT لتطلب من المستخدم اختيار صورة من تطبيق معرض الصور.
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
```

لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من مصفوفة ByteBuffer أو مصفوفة بايت، عليك أولاً حساب دوران الصورة على النحو الموضَّح أعلاه للإدخال media.Image.

بعد ذلك، أنشِئ عنصر FirebaseVisionImageMetadata يحتوي على ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان وتدويرها:

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

استخدِم المخزن المؤقت أو المصفوفة وكائن البيانات الوصفية لإنشاء كائن FirebaseVisionImage على النحو التالي:

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

لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن Bitmap:
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
ويجب أن تكون الصورة التي يمثّلها العنصر Bitmap عمودية، ولا حاجة إلى تدوير إضافي.

الحصول على مثيل لـ FirebaseVisionCloudLandmarkDetector:

Kotlin+KTX

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

في النهاية، مرِّر الصورة إلى طريقة detectInImage:

Kotlin+KTX

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

الحصول على معلومات حول المعالم المعروفة

إذا نجحت عملية التعرّف على المَعلم، سيتم تمرير قائمة بعناصر FirebaseVisionCloudLandmark إلى أداة معالجة النجاح. ويمثّل كل كائن FirebaseVisionCloudLandmark مَعلمًا تم التعرّف عليه في الصورة. يمكنك الحصول على إحداثيات كل معلَم في الصورة التي يتم إدخالها، واسم المَعلم، وخط الطول وخط العرض، ورقم تعريف كيان "الرسم البياني المعرفي" (إذا كان متاحًا) ونتيجة الثقة للمطابقة. على سبيل المثال:

Kotlin+KTX

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

الخطوات اللاحقة

قبل نشر تطبيق يستخدم Cloud API لإنشاء تطبيق، عليك اتّخاذ بعض الخطوات الإضافية لمنع تأثير الوصول غير المصرّح به إلى واجهة برمجة التطبيقات والحدّ منه.