Apple platformlarında Firebase Auth ve Functions işlevlerini kullanarak Cloud Vision ile Resimleri Güvenli Şekilde Etiketleyin

Uygulamanızdan bir Google Cloud API'yi çağırmak için yetkilendirmeyi yapan ve API anahtarları gibi gizli değerleri koruyan bir ara REST API oluşturmanız gerekir. Ardından, bu ara hizmetle kimlik doğrulama yapmak ve iletişim kurmak için mobil uygulamanızda kod yazmanız gerekir.

Bu REST API'yi oluşturmanın bir yolu, Firebase Authentication ve Functions'ı kullanmaktır. Bu yöntem, kimlik doğrulamayı yöneten ve önceden oluşturulmuş SDK'larla mobil uygulamanızdan çağrılabilecek Google Cloud API'leri için yönetilen, sunucusuz bir ağ geçidi sağlar.

Bu kılavuzda, uygulamanızdan Cloud Vision API'yi çağırmak için bu tekniğin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir. Bu yöntem, kimliği doğrulanmış tüm kullanıcıların Cloud projeniz aracılığıyla Cloud Vision'un faturalandırılan hizmetlerine erişmesine olanak tanır. Bu nedenle, devam etmeden önce bu kimlik doğrulama mekanizmasının kullanım alanınız için yeterli olup olmadığını düşünün.

Başlamadan önce

Projenizi yapılandırın

Firebase'i uygulamanıza henüz eklemediyseniz başlangıç kılavuzundaki adımları uygulayarak ekleyin.

Firebase bağımlılarını yüklemek ve yönetmek için Swift Package Manager'ı kullanın.

Firebase SDK'larını Apple projenize eklemenin farklı yolları (ör. doğrudan çerçeveleri içe aktarma ve CocoaPods kullanma) hakkında bilgi edinmek için
  1. Xcode'da, uygulamanız açıkken Dosya > Paket Ekle'ye gidin.
  2. İstendiğinde Firebase Apple platformları SDK deposunu ekleyin:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
  3. Firebase ML kitaplığını seçin.
  4. -ObjC işaretini, hedefinizin derleme ayarlarının Diğer Bağlantı Oluşturucu İşaretleri bölümüne ekleyin.
  5. İşlem tamamlandığında Xcode, arka planda bağımlılarınızı otomatik olarak çözümlemeye ve indirmeye başlar.

Ardından, uygulama içi bazı ayarları yapın:

  1. Uygulamanızda Firebase'i içe aktarın:
    SwiftObjective-C
    import FirebaseMLModelDownloader
     
    @import FirebaseMLModelDownloader;

Birkaç yapılandırma adımı daha uyguladıktan sonra hazır oluruz:

  1. Projeniz için bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz şimdi etkinleştirin:

    1. Firebase konsolunun Firebase ML API'leri sayfasını açın.

    2. Projenizi Blaze fiyatlandırma planına henüz yükseltmediyseniz bunu yapmak için Yükselt'i tıklayın. (Yükseltme işlemini yalnızca projeniz Blaze planında değilse yapmanız istenir.)

      Cloud tabanlı API'ler yalnızca Blaze düzeyindeki projelerde kullanılabilir.

    3. Bulut tabanlı API'ler etkinleştirilmemişse Bulut tabanlı API'leri etkinleştir'i tıklayın.
  2. Mevcut Firebase API anahtarlarınızı Cloud Vision API'ye erişime izin vermeyecek şekilde yapılandırın:
    1. Cloud Console'un Kimlik bilgileri sayfasını açın.
    2. Listedeki her API anahtarı için düzenleme görünümünü açın ve Anahtar Kısıtlamaları bölümünde, Cloud Vision API'si hariç mevcut API'lerin tümünü listeye ekleyin.

Çağırılabilir işlevi dağıtma

Ardından, uygulamanız ile Cloud Vision API arasında köprü oluşturmak için kullanacağınız Cloud Functions işlevini dağıtın. functions-samples deposunda kullanabileceğiniz bir örnek bulunmaktadır.

Varsayılan olarak, bu işlev aracılığıyla Cloud Vision API'ye erişmek yalnızca uygulamanızda kimliği doğrulanmış kullanıcıların Cloud Vision API'ye erişmesine olanak tanır. İşlevi farklı gereksinimlere göre değiştirebilirsiniz.

İşlevi dağıtmak için:

  1. functions-samples deposunu kopyalayın veya indirin ve Node-1st-gen/vision-annotate-image dizinine geçin: 
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
  2. Bağımlılıkları yükleyin: 
    cd functions
npm install
cd ..
  3. Firebase CLI'niz yoksa yükleyin.
  4. vision-annotate-image dizininde bir Firebase projesi başlatın. İstendiğinde listeden projenizi seçin. 
    firebase init
  5. İşlevi dağıtın: 
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Firebase Auth'u uygulamanıza ekleme

Yukarıda dağıtılan çağrılabilir işlev, uygulamanızın kimliği doğrulanmamış kullanıcılarından gelen tüm istekleri reddeder. Henüz yapmadıysanız Firebase Auth'u uygulamanıza eklemeniz gerekir.

Uygulamanıza gerekli bağımlılıkları ekleme

Cloud Functions for Firebase kitaplığını yüklemek için Swift Package Manager'ı kullanın.

Artık resimleri etiketlemeye hazırsınız.

1. Giriş resmini hazırlama

Cloud Vision'u çağırmak için görüntünün base64 kodlu bir dize olarak biçimlendirilmesi gerekir. UIImage dosyasını işlemek için:
SwiftObjective-C
guard let imageData = uiImage.jpegData(compressionQuality: 1.0) else { return }
let base64encodedImage = imageData.base64EncodedString()
 
NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];

2. Resmi etiketlemek için çağrılabilir işlevi çağırın

Bir resimdeki nesneleri etiketlemek için JSON Cloud Vision isteği ile çağrılabilir işlevi çağırın.

  1. Öncelikle bir Cloud Functions örneğini başlatın:

    SwiftObjective-C
    lazy var functions = Functions.functions()

    @property(strong, nonatomic) FIRFunctions *functions;

  2. Tür LABEL_DETECTION olarak ayarlanmış bir istek oluşturun:

    SwiftObjective-C
    let requestData = [
  "image": ["content": base64encodedImage],
  "features": ["maxResults": 5, "type": "LABEL_DETECTION"]
]

    NSDictionary *requestData = @{
  @"image": @{@"content": base64encodedImage},
  @"features": @{@"maxResults": @5, @"type": @"LABEL_DETECTION"}
};

  3. Son olarak işlevi çağırın:

    SwiftObjective-C
    do {
  let result = try await functions.httpsCallable("annotateImage").call(requestData)
  print(result)
} catch {
  if let error = error as NSError? {
    if error.domain == FunctionsErrorDomain {
      let code = FunctionsErrorCode(rawValue: error.code)
      let message = error.localizedDescription
      let details = error.userInfo[FunctionsErrorDetailsKey]
    }
    // ...
  }
}

    [[_functions HTTPSCallableWithName:@"annotateImage"]
                          callWithObject:requestData
                              completion:^(FIRHTTPSCallableResult * _Nullable result, NSError * _Nullable error) {
        if (error) {
          if ([error.domain isEqualToString:@"com.firebase.functions"]) {
            FIRFunctionsErrorCode code = error.code;
            NSString *message = error.localizedDescription;
            NSObject *details = error.userInfo[@"details"];
          }
          // ...
        }
        // Function completed succesfully
        // Get information about labeled objects

      }];

3. Etiketlenmiş nesneler hakkında bilgi edinme

Resim etiketleme işlemi başarılı olursa görev sonucunda BatchAnnotateImagesResponse biçiminde bir JSON yanıtı döndürülür. labelAnnotations dizisindeki her nesne, resimde etiketlenen bir nesneyi temsil eder. Her etiket için etiketin metin açıklamasını, Knowledge Graph öğe kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örneğin:

SwiftObjective-C
if let labelArray = (result?.data as? [String: Any])?["labelAnnotations"] as? [[String:Any]] {
  for labelObj in labelArray {
    let text = labelObj["description"]
    let entityId = labelObj["mid"]
    let confidence = labelObj["score"]
  }
}

NSArray *labelArray = result.data[@"labelAnnotations"];
for (NSDictionary *labelObj in labelArray) {
  NSString *text = labelObj[@"description"];
  NSString *entityId = labelObj[@"mid"];
  NSNumber *confidence = labelObj[@"score"];
}