Ikuti semua informasi yang diumumkan di Firebase Summit, dan pelajari bagaimana Firebase dapat membantu Anda mempercepat pengembangan aplikasi dan menjalankan aplikasi dengan percaya diri. Pelajari Lebih Lanjut

Kenali Landmark dengan Firebase ML di iOS

Anda dapat menggunakan Firebase ML untuk mengenali bangunan terkenal dalam sebuah gambar.

Sebelum kamu memulai

    Jika Anda belum menambahkan Firebase ke aplikasi Anda, lakukan dengan mengikuti langkah-langkah di panduan memulai .

    Gunakan Swift Package Manager untuk menginstal dan mengelola dependensi Firebase.

    1. Di Xcode, dengan proyek aplikasi Anda terbuka, arahkan ke File > Add Packages .
    2. Saat diminta, tambahkan repositori SDK platform Apple Firebase:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
    4. Pilih pustaka Firebase ML.
    5. Setelah selesai, Xcode akan secara otomatis mulai menyelesaikan dan mengunduh dependensi Anda di latar belakang.

    Selanjutnya, lakukan beberapa penyiapan dalam aplikasi:

    1. Di aplikasi Anda, impor Firebase:

      Cepat

      import FirebaseMLModelDownloader

      Objective-C

      @import FirebaseMLModelDownloader;
  1. Jika Anda belum mengaktifkan API berbasis Cloud untuk proyek Anda, lakukan sekarang:

    1. Buka halaman API Firebase ML dari konsol Firebase.
    2. Jika Anda belum mengupgrade proyek Anda ke paket harga Blaze, klik Upgrade untuk melakukannya. (Anda akan diminta untuk memutakhirkan hanya jika proyek Anda tidak termasuk dalam paket Blaze.)

      Hanya project level Blaze yang dapat menggunakan API berbasis Cloud.

    3. Jika API berbasis Cloud belum diaktifkan, klik Aktifkan API berbasis Cloud .

Konfigurasikan detektor bangunan terkenal

Secara default, detektor Cloud menggunakan versi stabil model dan menampilkan hingga 10 hasil. Jika Anda ingin mengubah salah satu dari pengaturan ini, tentukan dengan objek VisionCloudDetectorOptions seperti pada contoh berikut:

Cepat

let options = VisionCloudDetectorOptions()
options.modelType = .latest
options.maxResults = 20

Objective-C

  FIRVisionCloudDetectorOptions *options =
      [[FIRVisionCloudDetectorOptions alloc] init];
  options.modelType = FIRVisionCloudModelTypeLatest;
  options.maxResults = 20;
  

Pada langkah berikutnya, teruskan objek VisionCloudDetectorOptions saat Anda membuat objek Cloud detector.

Jalankan detektor landmark

Untuk mengenali tengara dalam gambar, teruskan gambar sebagai UIImage atau CMSampleBufferRef ke metode detect(in:) VisionCloudLandmarkDetector :

  1. Dapatkan instance VisionCloudLandmarkDetector :

    Cepat

    lazy var vision = Vision.vision()
    
    let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector(options: options)
    // Or, to use the default settings:
    // let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector()
    

    Objective-C

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
    FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
    // Or, to change the default settings:
    // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
    //     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
    
  2. Untuk memanggil Cloud Vision, gambar harus diformat sebagai string berenkode base64. Untuk memproses UIImage :

    Cepat

    guard let imageData = uiImage.jpegData(compressionQuality: 1.0f) else { return }
    let base64encodedImage = imageData.base64EncodedString()

    Objective-C

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
    NSString *base64encodedImage =
      [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. Kemudian, teruskan gambar ke metode detect(in:) :

    Cepat

    cloudDetector.detect(in: visionImage) { landmarks, error in
      guard error == nil, let landmarks = landmarks, !landmarks.isEmpty else {
        // ...
        return
      }
    
      // Recognized landmarks
      // ...
    }
    

    Objective-C

    [landmarkDetector detectInImage:image
                         completion:^(NSArray<FIRVisionCloudLandmark *> *landmarks,
                                      NSError *error) {
      if (error != nil) {
        return;
      } else if (landmarks != nil) {
        // Got landmarks
      }
    }];
    

Dapatkan informasi tentang landmark yang dikenali

Jika pengenalan bangunan terkenal berhasil, larik objek VisionCloudLandmark akan diteruskan ke pengendali penyelesaian. Dari setiap objek, Anda bisa mendapatkan informasi tentang tengara yang dikenali pada gambar.

Sebagai contoh:

Cepat

for landmark in landmarks {
  let landmarkDesc = landmark.landmark
  let boundingPoly = landmark.frame
  let entityId = landmark.entityId

  // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image
  // was taken, and the location of the landmark depicted.
  for location in landmark.locations {
    let latitude = location.latitude
    let longitude = location.longitude
  }

  let confidence = landmark.confidence
}

Objective-C

for (FIRVisionCloudLandmark *landmark in landmarks) {
   NSString *landmarkDesc = landmark.landmark;
   CGRect frame = landmark.frame;
   NSString *entityId = landmark.entityId;

   // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image
   // was taken, and the location of the landmark depicted.
   for (FIRVisionLatitudeLongitude *location in landmark.locations) {
     double latitude = [location.latitude doubleValue];
     double longitude = [location.longitude doubleValue];
   }

   float confidence = [landmark.confidence floatValue];
}

Langkah selanjutnya