Bezpieczne rozpoznawanie punktów orientacyjnych dzięki Cloud Vision przy użyciu Uwierzytelniania i funkcji Firebase na Androidzie

Aby wywołać interfejs Google Cloud API z aplikacji, musisz utworzyć pośredni interfejs REST API, który będzie obsługiwać autoryzację i chronić wartości tajne, takie jak klucze interfejsu API. Następnie musisz napisać kod w aplikacji mobilnej, aby uwierzytelnić się w tej usłudze pośredniczącej i komunikować z nią.

Jednym ze sposobów utworzenia tego interfejsu API REST jest użycie uwierzytelniania i funkcji Firebase, które zapewniają zarządzaną, bezserwerową bramę do interfejsów Google Cloud API, która obsługuje uwierzytelnianie i może być wywoływana z aplikacji mobilnej za pomocą gotowych pakietów SDK.

W tym przewodniku pokazujemy, jak za pomocą tej metody wywoływać interfejs Cloud Vision API z poziomu aplikacji. Ta metoda umożliwia wszystkim uwierzytelnionym użytkownikom dostęp do usług płatnych Cloud Vision za pomocą Twojego projektu Cloud. Zanim przejdziesz dalej, zastanów się, czy ten mechanizm uwierzytelniania jest wystarczający do Twojego przypadku użycia.

Zanim zaczniesz

Skonfiguruj projekt

  1. Jeśli jeszcze tego nie zrobiono, dodaj Firebase do projektu na Androida.

  2. Jeśli interfejsy API oparte na chmurze nie są jeszcze włączone w Twoim projekcie, zrób to teraz:

    1. W konsoli Firebase otwórz stronę Firebase ML interfejsów API.

    2. Jeśli nie masz jeszcze przeniesionego projektu na abonament Blaze, kliknij Przenieś. (Prośba o przeniesienie pojawi się tylko wtedy, gdy projekt nie jest jeszcze na abonamencie Blaze).

      Interfejsów API opartych na Cloud mogą używać tylko projekty na poziomie Blaze.

    3. Jeśli interfejsy API oparte na chmurze nie są jeszcze włączone, kliknij Włącz interfejsy API oparte na chmurze.
  3. Skonfiguruj istniejące klucze interfejsu Firebase API, aby zablokować dostęp do interfejsu Cloud Vision API:
    1. W konsoli Cloud otwórz stronę Dane logowania.
    2. W przypadku każdego klucza interfejsu API na liście otwórz widok edycji, a w sekcji Ograniczenia klucza dodaj do listy wszystkie dostępne interfejsy API z wyjątkiem interfejsu Cloud Vision API.

Wdrażanie wywoływanej funkcji

Następnie wdrocz funkcję w Cloud Functions, której użyjesz do połączenia aplikacji z interfejsem Cloud Vision API. Repozytorium functions-samples zawiera przykład, którego możesz użyć.

Domyślnie dostęp do interfejsu Cloud Vision API za pomocą tej funkcji będą mieli tylko uwierzytelnieni użytkownicy Twojej aplikacji. Możesz zmodyfikować funkcję, aby spełniała inne wymagania.

Aby wdrożyć funkcję:

  1. Skopiuj lub pobierz repozytorium functions-samples i przejdź do katalogu Node-1st-gen/vision-annotate-image: 
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
  2. Zainstaluj zależności: 
    cd functions
npm install
cd ..
  3. Jeśli nie masz wiersza poleceń Firebase, zainstaluj go.
  4. W katalogu vision-annotate-imageinicjuj projekt Firebase. Gdy pojawi się taka prośba, wybierz projekt na liście. 
    firebase init
  5. Wdróż funkcję: 
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Dodawanie Uwierzytelnienia Firebase do aplikacji

Funkcja wywołania zaimplementowana powyżej odrzuci każde żądanie od niezalogowanych użytkowników aplikacji. Jeśli jeszcze tego nie zrobiono, dodaj do aplikacji uwierzytelnianie Firebase.

Dodawanie do aplikacji niezbędnych zależności

  • Dodaj zależności bibliotek Cloud Functions dla Firebase (klient) i gson na Androida do pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle <project>/<app-module>/build.gradle.kts lub <project>/<app-module>/build.gradle): 
    implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.1.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

    • 1. Przygotuj obraz wejściowy

    Aby wywołać Cloud Vision, obraz musi być sformatowany jako ciąg tekstowy zakodowany w formacie base64. Aby przetworzyć obraz za pomocą zapisanego identyfikatora URI pliku:
    1. Pobierz obraz jako obiekt Bitmap:

      Kotlin

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

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
    2. Opcjonalnie możesz zmniejszyć rozmiar obrazu, aby zaoszczędzić na przepustowości. Zapoznaj się z zalecanymi rozmiarami obrazów w Cloud Vision.

      Kotlin

      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

      // Scale down bitmap size
bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640)

      Java

      // Scale down bitmap size
bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640);
    3. Konwertowanie obiektu bitmapy na ciąg znaków zakodowany w formacie Base64:

      Kotlin

      // 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. Obraz reprezentowany przez obiekt Bitmap musi być w pozycji pionowej i nie wymagać dodatkowego obracania.

    2. Wywołaj funkcję wywołującą, aby rozpoznawać punkty orientacyjne

    Aby rozpoznać zabytki na obrazie, wywołaj funkcję wywoływalna, przekazując żądanie Cloud Vision w formacie JSON.

    1. Najpierw zainicjuj wystąpienie Cloud Functions:

      Kotlin 

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

      Java 

      private FirebaseFunctions mFunctions;
// ...
mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();

    2. Zdefiniuj metodę wywołania funkcji:

      Kotlin 

      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. Utwórz żądanie JSON z typem:LANDMARK_DETECTION

      Kotlin 

      // 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("LANDMARK_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("LANDMARK_DETECTION"));
JsonArray features = new JsonArray();
features.add(feature);
request.add("features", features);

    4. Na koniec wywołaj funkcję:

      Kotlin 

      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. Uzyskiwanie informacji o rozpoznanych punktach orientacyjnych

    Jeśli operacja rozpoznawania zabytków się powiedzie, w wyniku zadania zwrócona zostanie odpowiedź JSON BatchAnnotateImagesResponse. Każdy obiekt w tablicy landmarkAnnotationsreprezentuje punkt orientacyjny rozpoznany na obrazie. W przypadku każdego punktu orientacyjnego możesz uzyskać jego współrzędne na obrazie wejściowym, nazwę, szerokość i długość geograficzną, identyfikator w Grafie wiedzy (jeśli jest dostępny) oraz wynik zgodności. Przykład:

    Kotlin 

    for (label in task.result!!.asJsonArray[0].asJsonObject["landmarkAnnotations"].asJsonArray) {
    val labelObj = label.asJsonObject
    val landmarkName = labelObj["description"]
    val entityId = labelObj["mid"]
    val score = labelObj["score"]
    val bounds = labelObj["boundingPoly"]
    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (loc in labelObj["locations"].asJsonArray) {
        val latitude = loc.asJsonObject["latLng"].asJsonObject["latitude"]
        val longitude = loc.asJsonObject["latLng"].asJsonObject["longitude"]
    }
}

    Java 

    for (JsonElement label : task.getResult().getAsJsonArray().get(0).getAsJsonObject().get("landmarkAnnotations").getAsJsonArray()) {
    JsonObject labelObj = label.getAsJsonObject();
    String landmarkName = labelObj.get("description").getAsString();
    String entityId = labelObj.get("mid").getAsString();
    float score = labelObj.get("score").getAsFloat();
    JsonObject bounds = labelObj.get("boundingPoly").getAsJsonObject();
    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (JsonElement loc : labelObj.get("locations").getAsJsonArray()) {
        JsonObject latLng = loc.getAsJsonObject().get("latLng").getAsJsonObject();
        double latitude = latLng.get("latitude").getAsDouble();
        double longitude = latLng.get("longitude").getAsDouble();
    }
}