Etiquetar imágenes con Firebase ML en plataformas Apple

Puedes usar Firebase ML para etiquetar objetos reconocidos en una imagen. Consulte la descripción general para obtener información sobre las características de esta API.

Antes de que empieces

    Si aún no has agregado Firebase a tu aplicación, hazlo siguiendo los pasos de la guía de introducción .

    Utilice Swift Package Manager para instalar y administrar las dependencias de Firebase.

    1. En Xcode, con el proyecto de su aplicación abierto, navegue hasta Archivo > Agregar paquetes .
    2. Cuando se le solicite, agregue el repositorio SDK de las plataformas Firebase Apple:
      3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    3. Elija la biblioteca Firebase ML.
    4. Agregue el indicador -ObjC a la sección Otros indicadores del vinculador de la configuración de compilación de su objetivo.
    5. Cuando termine, Xcode comenzará automáticamente a resolver y descargar sus dependencias en segundo plano.

    A continuación, realice algunas configuraciones en la aplicación:

    1. En tu aplicación, importa Firebase:

      Rápido

      import FirebaseMLModelDownloader

      C objetivo

      @import FirebaseMLModelDownloader;

  1. Si aún no ha habilitado las API basadas en la nube para su proyecto, hágalo ahora:

    1. Abra la página API de Firebase ML de Firebase console.

    2. Si aún no ha actualizado su proyecto al plan de precios Blaze, haga clic en Actualizar para hacerlo. (Se le pedirá que actualice solo si su proyecto no está en el plan Blaze).

      Solo los proyectos de nivel Blaze pueden utilizar API basadas en la nube.

    3. Si las API basadas en la nube aún no están habilitadas, haga clic en Habilitar API basadas en la nube .

Ahora estás listo para etiquetar imágenes.

1. Prepare la imagen de entrada

Cree un objeto VisionImage utilizando UIImage o CMSampleBufferRef .

Para usar una UIImage :

  1. Si es necesario, gire la imagen para que su propiedad imageOrientation sea .up .
  2. Cree un objeto VisionImage utilizando UIImage girado correctamente. No especifique ningún metadato de rotación; se debe utilizar el valor predeterminado, .topLeft .

    Rápido

    let image = VisionImage(image: uiImage)

    C objetivo

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

Para utilizar CMSampleBufferRef :

  1. Cree un objeto VisionImageMetadata que especifique la orientación de los datos de la imagen contenidos en el búfer CMSampleBufferRef .

    Para obtener la orientación de la imagen:

    Rápido

    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
    }
}

    C objetivo

    - (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;
  }
}

    Luego, crea el objeto de metadatos:

    Rápido

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

    C objetivo

    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. Cree un objeto VisionImage utilizando el objeto CMSampleBufferRef y los metadatos de rotación:

    Rápido

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

    C objetivo

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

2. Configure y ejecute el etiquetador de imágenes.

Para etiquetar objetos en una imagen, pase el objeto VisionImage al método processImage() de VisionImageLabeler .

  1. Primero, obtenga una instancia de VisionImageLabeler :

    Rápido

    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)

    C objetivo

    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. Luego, pasa la imagen al método processImage() :

    Rápido

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

    // Task succeeded.
    // ...
}

    C objetivo

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

               // Task succeeded.
               // ...
           }];

3. Obtener información sobre objetos etiquetados.

Si el etiquetado de imágenes se realiza correctamente, se pasará una matriz de objetos VisionImageLabel al controlador de finalización. De cada objeto, puede obtener información sobre una característica reconocida en la imagen.

Por ejemplo:

Rápido

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

C objetivo

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

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