Firebase ML を使用して画像にラベルを付ける（Apple プラットフォーム）

このページで説明されているのは、画像内の認識されたオブジェクトのラベル付けの古いバージョンであり、非推奨の Firebase ML Vision SDK を使用しています。代替方法として、Firebase Auth と呼び出し可能関数を使用して Cloud Vision API を呼び出す方法があります。この方法では、アプリにログインしたユーザーのみが API にアクセスできます。

Firebase ML を使用して、画像内で認識されたオブジェクトにラベルを付けることができます。この API の機能の詳細については、概要をご覧ください。

Cloud Vision API の使用には、Google Cloud Platform 使用許諾契約とサービス固有の規約が適用され、それに応じて課金されます。お支払い情報については、料金ページをご覧ください。

デバイス上で実行される画像のラベル付けをお探しの場合は、スタンドアロンの ML Kit ライブラリをお試しください。

始める前に

まだアプリに Firebase を追加していない場合は、スタートガイドの手順に沿って追加してください。

Swift Package Manager を使用して Firebase の依存関係のインストールと管理を行います。

Apple のプロジェクトに Firebase SDK を追加するさまざまな方法（フレームワークの直接インポート、CocoaPods の使用など）については、インストール ガイドをご覧ください。
1. Xcode でアプリのプロジェクトを開いたまま、[File] > [Add Packages] の順に移動します。
2. プロンプトが表示されたら、Firebase Apple プラットフォーム SDK リポジトリを追加します。

  https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git

注: 新しいプロジェクトには通常はデフォルト（最新）の SDK バージョンを使用しますが、必要に応じて古いバージョンを選択することもできます。
3. Firebase ML ライブラリを選択します。
4. 上記の作業が完了すると、Xcode は依存関係の解決とバックグラウンドでのダウンロードを自動的に開始します。

次に、アプリ内の設定を行います。

1. アプリに Firebase をインポートします。

   Swift

   import FirebaseMLModelDownloader

   Objective-C

   @import FirebaseMLModelDownloader;

1. プロジェクトで Cloud ベースの API をまだ有効にしていない場合は、ここで有効にします。

   1. Firebase コンソールの Firebase ML の [APIs] ページを開きます。

   2. まだプロジェクトを Blaze 料金プランにアップグレードしていない場合は、[アップグレード] をクリックしてアップグレードします（プロジェクトをアップグレードするよう求められるのは、プロジェクトが Blaze プランでない場合のみです）。

      Blaze レベルのプロジェクトだけが Cloud ベースの API を使用できます。

   3. Cloud ベースの API がまだ有効になっていない場合は、[Cloud ベースの API を有効化] をクリックします。
   Cloud APIs を使用するアプリを本番環境にデプロイする前に、不正な API アクセスを防いでその影響を軽減するための追加手順を実施する必要があります。

これで、画像にラベルを付ける準備が整いました。

1. 入力画像を準備する

UIImage または CMSampleBufferRef を使用して VisionImage オブジェクトを作成します。

UIImage を使用するには:

1. 必要に応じて、imageOrientation プロパティが .up になるように画像を回転させます。
2. 適切に回転させた UIImage を使用して VisionImage オブジェクトを作成します。回転メタデータにはデフォルト値の .topLeft を使用する必要があるため、値を指定しないでください。

   Swift

   let image = VisionImage(image: uiImage)

   Objective-C

   FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

CMSampleBufferRef を使用するには:

1. VisionImageMetadata オブジェクトを作成し、CMSampleBufferRef バッファに格納されている画像データの向きを指定します。

   画像の向きは次のように取得します。

   Swift

   func imageOrientation(
       deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
       cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
       ) -> VisionDetectorImageOrientation {
       switch deviceOrientation {
       case .portrait:
           return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
       case .landscapeLeft:
           return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
       case .portraitUpsideDown:
           return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
       case .landscapeRight:
           return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
       case .faceDown, .faceUp, .unknown:
           return .leftTop
       }
   }

   Objective-C

   - (FIRVisionDetectorImageOrientation)
       imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                              cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
     switch (deviceOrientation) {
       case UIDeviceOrientationPortrait:
         if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
         } else {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
         }
       case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
         if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
         } else {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
         }
       case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
         if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
         } else {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
         }
       case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
         if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
         } else {
           return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
         }
       default:
         return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
     }
   }

   次に、メタデータ オブジェクトを作成します。

   Swift

   let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
   let metadata = VisionImageMetadata()
   metadata.orientation = imageOrientation(
       deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
       cameraPosition: cameraPosition
   )

   Objective-C

   FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
   AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
       AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
   metadata.orientation =
       [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                    cameraPosition:cameraPosition];

2. VisionImage オブジェクトと回転メタデータを使用して CMSampleBufferRef オブジェクトを作成します。

   Swift

   let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
   image.metadata = metadata

   Objective-C

   FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
   image.metadata = metadata;

2. 画像ラベラーを構成して実行する

画像内のオブジェクトにラベルを付けるには、VisionImage オブジェクトを VisionImageLabeler の processImage() メソッドに渡します。

1. まず、VisionImageLabeler のインスタンスを取得します。

   Swift

   let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler()
   
   // Or, to set the minimum confidence required:
   // let options = VisionCloudImageLabelerOptions()
   // options.confidenceThreshold = 0.7
   // let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler(options: options)
   

   Objective-C

   FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] cloudImageLabeler];
   
   // Or, to set the minimum confidence required:
   // FIRVisionCloudImageLabelerOptions *options =
   //         [[FIRVisionCloudImageLabelerOptions alloc] init];
   // options.confidenceThreshold = 0.7;
   // FIRVisionImageLabeler *labeler =
   //         [[FIRVision vision] cloudImageLabelerWithOptions:options];
   

2. 次に、画像を processImage() メソッドに渡します。

   Swift

   labeler.process(image) { labels, error in
       guard error == nil, let labels = labels else { return }
   
       // Task succeeded.
       // ...
   }
   

   Objective-C

   [labeler processImage:image
              completion:^(NSArray<FIRVisionImageLabel *> *_Nullable labels,
                           NSError *_Nullable error) {
                  if (error != nil) { return; }
   
                  // Task succeeded.
                  // ...
              }];
   

3. ラベル付きオブジェクトに関する情報を取得する

画像のラベル付けに成功すると、VisionImageLabel オブジェクトの配列が完了ハンドラに渡されます。各オブジェクトから、画像内で認識された特徴に関する情報を取得できます。

次に例を示します。

Swift

for label in labels {
    let labelText = label.text
    let entityId = label.entityID
    let confidence = label.confidence
}

Objective-C

for (FIRVisionImageLabel *label in labels) {
   NSString *labelText = label.text;
   NSString *entityId = label.entityID;
   NSNumber *confidence = label.confidence;
}

次のステップ

• Cloud APIs を使用するアプリを本番環境にデプロイする前に、不正な API アクセスを防いでその影響を軽減するため、いくつかの追加手順が必要になります。