لطلب واجهة برمجة تطبيقات Google Cloud API من تطبيقك، يجب إنشاء واجهة برمجة تطبيقات REST متوسطة تعالج الأذونات وتحمي القيم السرية، مثل مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات. ستحتاج بعد ذلك إلى كتابة رمز في تطبيقك للأجهزة الجوّالة لمصادقة هذه الخدمة الوسيطة والتواصل معها.
يمكنك إنشاء واجهة برمجة تطبيقات REST هذه باستخدام مصادقة ووظائف Firebase، التي تمنحك مدخلاً مُدارًا بدون خادم إلى واجهات برمجة تطبيقات Google Cloud التي تعالج المصادقة، ويمكن طلبها من تطبيقك على الأجهزة الجوّالة باستخدام حِزم SDK مُعدّة مسبقًا.
يوضح 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 يتم تحصيل فواتيرها من خلال Cloud Vision من خلال مشروعك على Google Cloud، لذا يجب التفكير في ما إذا كانت آلية المصادقة هذه كافية لحالة الاستخدام لديك قبل المتابعة.
قبل البدء
ضبط مشروعك
- أضِف Firebase إلى مشروع Android إذا لم يسبق لك إجراء ذلك.
-
إذا لم يسبق لك تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية لمشروعك، يُرجى إجراء ذلك الآن:
- افتح صفحة واجهات برمجة تطبيقات تعلُّم الآلة في Firebase في وحدة تحكُّم Firebase.
-
إذا لم يسبق لك ترقية مشروعك إلى خطة أسعار Blaze، انقر على ترقية لإجراء الترقية (لن تتم مطالبتك بالترقية إلا إذا لم يكن مشروعك ضمن خطة Blaze).
يمكن للمشروعات على مستوى Blaze فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
- في حال لم تكن واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية مفعَّلة، انقر على تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية.
- اضبط مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات الحالية في Firebase لمنع الوصول إلى واجهة Cloud
Vision API:
- افتح صفحة بيانات الاعتماد في Cloud Console.
- لكل مفتاح واجهة برمجة تطبيقات في القائمة، افتح عرض التعديل، وفي قسم "قيود المفاتيح"، أضِف جميع واجهات برمجة التطبيقات المتاحة باستثناء Cloud Vision API إلى القائمة.
نشر الدالة القابلة للاستدعاء
بعد ذلك، انشر وظيفة Cloud التي ستستخدمها للربط بين تطبيقك وCloud Vision API. يتضمّن مستودع functions-samples
مثالاً يمكنك استخدامه.
سيؤدي الوصول إلى Cloud Vision API من خلال هذه الوظيفة تلقائيًا إلى السماح فقط لمستخدمي تطبيقك الذين تمت مصادقتهم بالوصول إلى Cloud Vision API. ويمكنك تعديل الدالة حسب المتطلبات المختلفة.
لنشر الدالة:
- استنسِخ مستودع عينات الدوال أو نزِّله
وغيِّره إلى الدليل
Node-1st-gen/vision-annotate-image
:git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
- تثبيت التبعيات:
cd functions
npm install
cd ..
- إذا لم يكن لديك واجهة سطر الأوامر في Firebase، عليك تثبيته.
- يجب إعداد مشروع Firebase في دليل
vision-annotate-image
. اختَر مشروعك من القائمة عندما يُطلب منك ذلك.firebase init
- نشر الدالة:
firebase deploy --only functions:annotateImage
إضافة مصادقة Firebase إلى تطبيقك
سترفض الوظيفة القابلة للاستدعاء الموضحة أعلاه أي طلب من مستخدمي تطبيقك الذين لم تتم مصادقتهم. إذا لم تكن قد فعلت ذلك من قبل، ستحتاج إلى إضافة مصادقة Firebase إلى 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")
1- تحضير صورة الإدخال
لاستدعاء Cloud Vision، يجب تنسيق الصورة كسلسلة بترميز base64. لمعالجة صورة من معرّف الموارد المنتظم (URI) الخاص بملف 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. راجِع
أحجام الصور المقترَحة من خلال 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
في وضع عمودي، بدون الحاجة إلى تدوير إضافي.
2- استدعاء الدالة القابلة للاستدعاء للتعرّف على المعالم
للتعرّف على المعالم في صورة، عليك استدعاء الوظيفة القابلة للاستدعاء وتمرير طلب JSON Cloud Vision.أولاً، 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())); } }); }
إنشاء طلب JSON من خلال النوع
LANDMARK_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("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);
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 المعالم المعروفة
إذا نجحت عملية التعرّف على المعالم، سيتم عرض استجابة JSON للرمز BatchAnnotateImagesResponse في نتيجة المهمة. يمثل كل كائن في مصفوفةlandmarkAnnotations
مَعلمًا تم التعرّف عليه في الصورة. يمكنك الحصول على إحداثيات المحيط لكل معلَم في الصورة المدخلة واسم المَعلم وخط العرض وخط الطول ورقم تعريف جهة الرسم البياني المعرفي (إن توفّر) ونتيجة الثقة للمطابقة. على سبيل المثال:
Kotlin+KTX
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();
}
}