Nhận dạng địa danh một cách an toàn bằng Tầm nhìn đám mây bằng tính năng Xác thực và các hàm trong Firebase trên Android

Để gọi một API Google Cloud từ ứng dụng, bạn cần tạo một API REST trung gian để xử lý việc uỷ quyền và bảo vệ các giá trị bí mật như khoá API. Sau đó, bạn cần viết mã trong ứng dụng di động để xác thực và giao tiếp với dịch vụ trung gian này.

Một cách để tạo API REST này là sử dụng Xác thực Firebase và Functions. Cách này cung cấp cho bạn một cổng được quản lý, không máy chủ đến các Cloud APIs của Google, xử lý việc xác thực và có thể được gọi từ ứng dụng di động bằng các SDK dựng sẵn.

Hướng dẫn này minh hoạ cách sử dụng kỹ thuật này để gọi Cloud Vision API từ ứng dụng. Phương thức này sẽ cho phép tất cả người dùng đã xác thực truy cập vào các dịch vụ được tính phí của Cloud Vision thông qua dự án trên đám mây. Vì vậy, hãy cân nhắc xem cơ chế xác thực này có đủ cho trường hợp sử dụng của bạn hay không trước khi tiếp tục.

Trước khi bắt đầu

Định cấu hình dự án

  1. Nếu bạn chưa thực hiện, hãy thêm Firebase vào dự án Android.

  2. Nếu bạn chưa bật API dựa trên đám mây cho dự án, hãy bật ngay:

    1. Mở trang Firebase ML APIs trong bảng điều khiển Firebase.

    2. Nếu bạn chưa nâng cấp dự án lên gói giá Blaze, hãy nhấp vào Nâng cấp để nâng cấp. (Bạn sẽ chỉ được nhắc nâng cấp nếu dự án của bạn không thuộc gói giá Blaze).

      Chỉ những dự án thuộc gói giá Blaze mới có thể sử dụng API dựa trên đám mây.

    3. Nếu API dựa trên đám mây chưa được bật, hãy nhấp vào Bật API dựa trên đám mây.
  3. Định cấu hình các khoá API Firebase hiện có để không cho phép truy cập vào Cloud Vision API:
    1. Mở trang Thông tin xác thực của bảng điều khiển Cloud.
    2. Đối với mỗi khoá API trong danh sách, hãy mở chế độ xem chỉnh sửa và trong phần Key Restrictions (Quy tắc hạn chế về khoá), hãy thêm tất cả các API có sẵn ngoại trừ Cloud Vision API vào danh sách.

Triển khai hàm có thể gọi

Tiếp theo, hãy triển khai Cloud Function mà bạn sẽ dùng để kết nối ứng dụng và Cloud Vision API. Kho lưu trữ functions-samples chứa một ví dụ mà bạn có thể sử dụng.

Theo mặc định, việc truy cập vào Cloud Vision API thông qua hàm này sẽ cho phép chỉ người dùng đã xác thực của ứng dụng truy cập vào Cloud Vision API. Bạn có thể sửa đổi hàm cho các yêu cầu khác nhau.

Cách triển khai hàm:

  1. Sao chép hoặc tải kho lưu trữ functions-samples xuống và chuyển sang thư mục Node-1st-gen/vision-annotate-image đó: 
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
  2. Cài đặt các phần phụ thuộc: 
    cd functions
npm install
cd ..
  3. Nếu bạn chưa có Firebase CLI, hãy cài đặt.
  4. Khởi chạy một dự án Firebase trong thư mục vision-annotate-image. Khi được nhắc, hãy chọn dự án của bạn trong danh sách. 
    firebase init
  5. Triển khai hàm: 
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Thêm Firebase Auth vào ứng dụng

Hàm có thể gọi được triển khai ở trên sẽ từ chối mọi yêu cầu từ những người dùng chưa xác thực của ứng dụng. Nếu chưa thực hiện, bạn cần thêm Firebase Auth vào ứng dụng.

Thêm các phần phụ thuộc cần thiết vào ứng dụng

  • Thêm các phần phụ thuộc cho thư viện Android Cloud Functions cho Firebase (ứng dụng) và gson vào tệp Gradle của mô-đun (cấp ứng dụng) (thường là <project>/<app-module>/build.gradle.kts hoặc <project>/<app-module>/build.gradle): 
    implementation("com.google.firebase:firebase-functions:22.1.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

    • 1. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào

    Để gọi Cloud Vision, hình ảnh phải được định dạng dưới dạng chuỗi được mã hoá base64. Cách xử lý hình ảnh từ URI tệp đã lưu:
    1. Lấy hình ảnh dưới dạng đối tượng Bitmap:

      Kotlin

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

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
    2. Bạn có thể thu nhỏ hình ảnh để tiết kiệm băng thông. Xem kích thước hình ảnh được đề xuất của 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. Chuyển đổi đối tượng bitmap thành chuỗi được mã hoá 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. Hình ảnh được biểu thị bằng đối tượng Bitmap phải ở dạng thẳng đứng, không cần xoay thêm.

    2. Gọi hàm có thể gọi để nhận dạng các địa danh

    Để nhận dạng các địa danh trong một hình ảnh, hãy gọi hàm có thể gọi, truyền một yêu cầu JSON Cloud Vision.

    1. Trước tiên, hãy khởi chạy một thực thể của Cloud Functions:

      Kotlin 

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

      Java 

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

    2. Xác định một phương thức để gọi hàm:

      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. Tạo yêu cầu JSON có Loại 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. Cuối cùng, hãy gọi hàm:

      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. Xem thông tin về các địa danh được nhận dạng

    Nếu thao tác nhận dạng địa danh thành công, một phản hồi JSON của BatchAnnotateImagesResponse sẽ được trả về trong kết quả của tác vụ. Mỗi đối tượng trong mảng landmarkAnnotations đại diện cho một địa danh được nhận dạng trong hình ảnh. Đối với mỗi địa danh, bạn có thể lấy toạ độ giới hạn của địa danh trong hình ảnh đầu vào, tên của địa danh, vĩ độ và kinh độ của địa danh, mã nhận dạng thực thể Sơ đồ tri thức (nếu có) và điểm tin cậy của kết quả khớp. Ví dụ:

    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();
    }
}