使用 Firebase Auth、Firebase Functions 和 Cloud Vision 安全地识别地标 (Android)

如需从应用中调用 Google Cloud API，您需要创建一个中间 REST API 来处理授权并保护 API 密钥等密钥值。然后，您需要在移动应用中编写代码，用于向此中间服务进行身份验证并与其通信。

您可以使用 Firebase Authentication 和 Firebase Functions 来创建此 REST API，这样您便有了一个连接到 Google Cloud API 的代管式无服务器网关来处理身份验证，而且您可以通过预构建的 SDK 从自己的移动应用中调用此网关。

本指南演示了如何使用此方法从应用中调用 Cloud Vision API。此方法将允许所有经过身份验证的用户通过您的 Cloud 项目访问 Cloud Vision 收费服务，因此请考虑这种身份验证机制是否满足您的使用场景，然后再继续操作。

准备工作

配置您的项目

  1. 将 Firebase 添加到您的 Android 项目（如果尚未添加）。

  2. 如果您尚未为项目启用基于 Cloud 的 API，请立即按照以下步骤启用：

    1. 打开 Firebase 控制台的 Firebase ML API 页面。

    2. 如果您尚未将项目升级到 Blaze 定价方案，请点击升级以执行此操作。（只有在您的项目未采用 Blaze 方案时，系统才会提示您进行升级。）

      只有 Blaze 级项目才能使用基于 Cloud 的 API。

    3. 如果尚未启用基于 Cloud 的 API，请点击启用基于 Cloud 的 API。
  3. 配置您现有的 Firebase API 密钥以禁止访问 Cloud Vision API：
    1. 打开 Cloud 控制台中的凭据页面。
    2. 对于列表中的每个 API 密钥，打开修改视图，然后在“密钥限制”部分中，向列表中添加除了 Cloud Vision API 之外的所有可用 API。

部署 Callable 函数

接下来，部署将用于衔接您的应用与 Cloud Vision API 的 Cloud Functions 函数。functions-samples 代码库包含一个您可以使用的示例。

默认情况下，此函数将仅允许通过身份验证的应用用户访问 Cloud Vision API。您可以根据不同的要求修改该函数。

如需部署函数，请执行以下操作：

  1. 克隆或下载 functions-samples 代码库并切换到 Node-1st-gen/vision-annotate-image 目录：
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
  2. 安装依赖项：
    cd functions
npm install
cd ..
  3. 如果您没有 Firebase CLI，请进行安装。
  4. 在 vision-annotate-image 目录中初始化 Firebase 项目。收到提示时，请从列表中选择您的项目。
    firebase init
  5. 部署函数：
    firebase deploy --only functions:annotateImage

将 Firebase Auth 添加到您的应用

上面部署的 Callable 函数将拒绝未经身份验证的应用用户的任何请求。如果您尚未将 Firebase Auth 添加到您的应用，则需要执行此操作。

为应用添加必要的依赖项

  • 将 Cloud Functions for Firebase（客户端）和 Gson Android 库的依赖项添加到模块（应用级）Gradle 文件（通常为 <project>/<app-module>/build.gradle.kts 或 <project>/<app-module>/build.gradle）：
    implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.1.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

    • 1. 准备输入图片

    为了调用 Cloud Vision，图片的格式必须为 base64 编码字符串。如需处理保存的文件 URI 中的图片，请执行以下操作：
    1. 以 Bitmap 对象的形式获取图片：

      Kotlin+KTX

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

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
    2. （可选）缩小图片以节省带宽。请参阅 Cloud Vision 推荐的图片大小。

      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. 将位图对象转换为 base64 编码的字符串：

      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. 以 Bitmap 对象表示的图片必须保持竖直，不需要进行额外的旋转。

    2. 调用 Callable 函数来识别地标

    如需识别图片中的地标，调用 Callable 函数，并向其传递 JSON Cloud Vision 请求。

    1. 首先，初始化 Cloud Functions 的一个实例：

      Kotlin+KTX 

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

      Java 

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

    2. 定义调用函数的方法：

      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. 创建 JSON 请求，并将 Type 设置为 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);

    4. 最后，调用函数：

      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. 获取识别出的地标的相关信息

    如果地标识别操作成功，任务结果中将返回一个 BatchAnnotateImagesResponse JSON 响应。landmarkAnnotations 数组中的每个对象表示图片中识别出的一个地标。对于每个地标，您可以获取它在输入图片中的边界坐标、地标名称、地标的经纬度、地标的知识图谱实体 ID（如果有）以及匹配的置信度分数。例如：

    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();
    }
}