iOS-এ Firebase ML-এর সাহায্যে ল্যান্ডমার্ক চিনুন

আপনি একটি ছবিতে সুপরিচিত ল্যান্ডমার্ক চিনতে Firebase ML ব্যবহার করতে পারেন।

আপনি শুরু করার আগে

    আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার অ্যাপে Firebase যোগ না করে থাকেন, তাহলে শুরু করার নির্দেশিকাতে দেওয়া ধাপগুলি অনুসরণ করে তা করুন৷

    ফায়ারবেস নির্ভরতা ইনস্টল এবং পরিচালনা করতে সুইফট প্যাকেজ ম্যানেজার ব্যবহার করুন।

    1. Xcode-এ, আপনার অ্যাপ প্রকল্প খোলার সাথে, ফাইল > প্যাকেজ যোগ করুন- এ নেভিগেট করুন।
    2. অনুরোধ করা হলে, Firebase Apple প্ল্যাটফর্ম SDK সংগ্রহস্থল যোগ করুন:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    4. Firebase ML লাইব্রেরি বেছে নিন।
    5. আপনার লক্ষ্যের বিল্ড সেটিংসের অন্যান্য লিঙ্কার ফ্ল্যাগ বিভাগে -ObjC পতাকা যোগ করুন।
    6. শেষ হয়ে গেলে, Xcode স্বয়ংক্রিয়ভাবে পটভূমিতে আপনার নির্ভরতাগুলি সমাধান এবং ডাউনলোড করা শুরু করবে।

    এরপরে, কিছু ইন-অ্যাপ সেটআপ সম্পাদন করুন:

    1. আপনার অ্যাপে, Firebase আমদানি করুন:

      সুইফট

      import FirebaseMLModelDownloader

      উদ্দেশ্য-C

      @import FirebaseMLModelDownloader;
  1. আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার প্রকল্পের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API সক্ষম না করে থাকেন তবে এখনই তা করুন:

    1. Firebase কনসোলের Firebase ML APIs পৃষ্ঠা খুলুন।
    2. আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার প্রোজেক্টকে ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তা করতে আপগ্রেড এ ক্লিক করুন। (যদি আপনার প্রকল্পটি ব্লেজ প্ল্যানে না থাকে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য অনুরোধ করা হবে।)

      শুধুমাত্র ব্লেজ-স্তরের প্রকল্পগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।

    3. যদি ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি ইতিমধ্যে সক্ষম না থাকে, তাহলে ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি সক্ষম করুন ক্লিক করুন৷

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর কনফিগার করুন

ডিফল্টরূপে, ক্লাউড ডিটেক্টর মডেলের স্থিতিশীল সংস্করণ ব্যবহার করে এবং 10টি পর্যন্ত ফলাফল প্রদান করে। আপনি যদি এই সেটিংসগুলির যেকোনো একটি পরিবর্তন করতে চান তবে নিম্নলিখিত উদাহরণের মতো একটি VisionCloudDetectorOptions অবজেক্টের সাথে তাদের নির্দিষ্ট করুন:

সুইফট

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

উদ্দেশ্য-C

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

পরবর্তী ধাপে, আপনি ক্লাউড ডিটেক্টর অবজেক্ট তৈরি করার সময় VisionCloudDetectorOptions অবজেক্টটি পাস করুন।

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর চালান

একটি ছবিতে ল্যান্ডমার্ক চিনতে, ছবিটিকে UIImage বা CMSampleBufferRef হিসেবে VisionCloudLandmarkDetector এর detect(in:) পদ্ধতিতে পাস করুন:

  1. VisionCloudLandmarkDetector এর একটি উদাহরণ পান:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
    FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
    // Or, to change the default settings:
    // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
    //     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
    
  2. ক্লাউড ভিশন কল করার জন্য, ছবিটি একটি বেস 64-এনকোডেড স্ট্রিং হিসাবে ফর্ম্যাট করা আবশ্যক। একটি UIImage প্রক্রিয়া করতে:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
    NSString *base64encodedImage =
      [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. তারপরে, চিত্রটিকে detect(in:) পদ্ধতিতে পাস করুন:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

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

স্বীকৃত ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পান

ল্যান্ডমার্ক স্বীকৃতি সফল হলে, VisionCloudLandmark অবজেক্টের একটি অ্যারে সমাপ্তি হ্যান্ডলারের কাছে পাঠানো হবে। প্রতিটি বস্তু থেকে, আপনি ছবিতে স্বীকৃত একটি ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পেতে পারেন।

যেমন:

সুইফট

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
}

উদ্দেশ্য-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];
}

পরবর্তী পদক্ষেপ

,

আপনি একটি ছবিতে সুপরিচিত ল্যান্ডমার্ক চিনতে Firebase ML ব্যবহার করতে পারেন।

আপনি শুরু করার আগে

    আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার অ্যাপে Firebase যোগ না করে থাকেন, তাহলে শুরু করার নির্দেশিকাতে দেওয়া ধাপগুলি অনুসরণ করে তা করুন৷

    ফায়ারবেস নির্ভরতা ইনস্টল এবং পরিচালনা করতে সুইফট প্যাকেজ ম্যানেজার ব্যবহার করুন।

    1. Xcode-এ, আপনার অ্যাপ প্রকল্প খোলার সাথে, ফাইল > প্যাকেজ যোগ করুন- এ নেভিগেট করুন।
    2. অনুরোধ করা হলে, Firebase Apple প্ল্যাটফর্ম SDK সংগ্রহস্থল যোগ করুন:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    4. Firebase ML লাইব্রেরি বেছে নিন।
    5. আপনার লক্ষ্যের বিল্ড সেটিংসের অন্যান্য লিঙ্কার ফ্ল্যাগ বিভাগে -ObjC পতাকা যোগ করুন।
    6. শেষ হয়ে গেলে, Xcode স্বয়ংক্রিয়ভাবে পটভূমিতে আপনার নির্ভরতাগুলি সমাধান এবং ডাউনলোড করা শুরু করবে।

    এরপরে, কিছু ইন-অ্যাপ সেটআপ সম্পাদন করুন:

    1. আপনার অ্যাপে, Firebase আমদানি করুন:

      সুইফট

      import FirebaseMLModelDownloader

      উদ্দেশ্য-C

      @import FirebaseMLModelDownloader;
  1. আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার প্রকল্পের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API সক্ষম না করে থাকেন তবে এখনই তা করুন:

    1. Firebase কনসোলের Firebase ML APIs পৃষ্ঠা খুলুন।
    2. আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার প্রোজেক্টকে ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তা করতে আপগ্রেড এ ক্লিক করুন। (যদি আপনার প্রকল্পটি ব্লেজ প্ল্যানে না থাকে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য অনুরোধ করা হবে।)

      শুধুমাত্র ব্লেজ-স্তরের প্রকল্পগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।

    3. যদি ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি ইতিমধ্যে সক্ষম না থাকে, তাহলে ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি সক্ষম করুন ক্লিক করুন৷

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর কনফিগার করুন

ডিফল্টরূপে, ক্লাউড ডিটেক্টর মডেলের স্থিতিশীল সংস্করণ ব্যবহার করে এবং 10টি পর্যন্ত ফলাফল প্রদান করে। আপনি যদি এই সেটিংসগুলির যেকোনো একটি পরিবর্তন করতে চান তবে নিম্নলিখিত উদাহরণের মতো একটি VisionCloudDetectorOptions অবজেক্টের সাথে তাদের নির্দিষ্ট করুন:

সুইফট

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

উদ্দেশ্য-C

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

পরবর্তী ধাপে, আপনি ক্লাউড ডিটেক্টর অবজেক্ট তৈরি করার সময় VisionCloudDetectorOptions অবজেক্টটি পাস করুন।

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর চালান

একটি ছবিতে ল্যান্ডমার্ক চিনতে, ছবিটিকে UIImage বা CMSampleBufferRef হিসেবে VisionCloudLandmarkDetector এর detect(in:) পদ্ধতিতে পাস করুন:

  1. VisionCloudLandmarkDetector এর একটি উদাহরণ পান:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
    FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
    // Or, to change the default settings:
    // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
    //     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
    
  2. ক্লাউড ভিশন কল করার জন্য, ছবিটি একটি বেস 64-এনকোডেড স্ট্রিং হিসাবে ফর্ম্যাট করা আবশ্যক। একটি UIImage প্রক্রিয়া করতে:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
    NSString *base64encodedImage =
      [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. তারপরে, চিত্রটিকে detect(in:) পদ্ধতিতে পাস করুন:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

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

স্বীকৃত ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পান

ল্যান্ডমার্ক স্বীকৃতি সফল হলে, VisionCloudLandmark অবজেক্টের একটি অ্যারে সমাপ্তি হ্যান্ডলারের কাছে পাঠানো হবে। প্রতিটি বস্তু থেকে, আপনি ছবিতে স্বীকৃত একটি ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পেতে পারেন।

যেমন:

সুইফট

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
}

উদ্দেশ্য-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];
}

পরবর্তী পদক্ষেপ

,

আপনি একটি ছবিতে সুপরিচিত ল্যান্ডমার্ক চিনতে Firebase ML ব্যবহার করতে পারেন।

আপনি শুরু করার আগে

    আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার অ্যাপে Firebase যোগ না করে থাকেন, তাহলে শুরু করার নির্দেশিকাতে দেওয়া ধাপগুলি অনুসরণ করে তা করুন৷

    ফায়ারবেস নির্ভরতা ইনস্টল এবং পরিচালনা করতে সুইফট প্যাকেজ ম্যানেজার ব্যবহার করুন।

    1. Xcode-এ, আপনার অ্যাপ প্রকল্প খোলার সাথে, ফাইল > প্যাকেজ যোগ করুন- এ নেভিগেট করুন।
    2. অনুরোধ করা হলে, Firebase Apple প্ল্যাটফর্ম SDK সংগ্রহস্থল যোগ করুন:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    4. Firebase ML লাইব্রেরি বেছে নিন।
    5. আপনার লক্ষ্যের বিল্ড সেটিংসের অন্যান্য লিঙ্কার ফ্ল্যাগ বিভাগে -ObjC পতাকা যোগ করুন।
    6. শেষ হয়ে গেলে, Xcode স্বয়ংক্রিয়ভাবে পটভূমিতে আপনার নির্ভরতাগুলি সমাধান এবং ডাউনলোড করা শুরু করবে।

    এরপরে, কিছু ইন-অ্যাপ সেটআপ সম্পাদন করুন:

    1. আপনার অ্যাপে, Firebase আমদানি করুন:

      সুইফট

      import FirebaseMLModelDownloader

      উদ্দেশ্য-C

      @import FirebaseMLModelDownloader;
  1. আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার প্রকল্পের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API সক্ষম না করে থাকেন তবে এখনই তা করুন:

    1. Firebase কনসোলের Firebase ML APIs পৃষ্ঠা খুলুন।
    2. আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার প্রোজেক্টকে ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তা করতে আপগ্রেড এ ক্লিক করুন। (যদি আপনার প্রকল্পটি ব্লেজ প্ল্যানে না থাকে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য অনুরোধ করা হবে।)

      শুধুমাত্র ব্লেজ-স্তরের প্রকল্পগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।

    3. যদি ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি ইতিমধ্যে সক্ষম না থাকে, তাহলে ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি সক্ষম করুন ক্লিক করুন৷

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর কনফিগার করুন

ডিফল্টরূপে, ক্লাউড ডিটেক্টর মডেলের স্থিতিশীল সংস্করণ ব্যবহার করে এবং 10টি পর্যন্ত ফলাফল প্রদান করে। আপনি যদি এই সেটিংসগুলির যেকোনো একটি পরিবর্তন করতে চান তবে নিম্নলিখিত উদাহরণের মতো একটি VisionCloudDetectorOptions অবজেক্টের সাথে তাদের নির্দিষ্ট করুন:

সুইফট

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

উদ্দেশ্য-C

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

পরবর্তী ধাপে, আপনি ক্লাউড ডিটেক্টর অবজেক্ট তৈরি করার সময় VisionCloudDetectorOptions অবজেক্টটি পাস করুন।

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর চালান

একটি ছবিতে ল্যান্ডমার্ক চিনতে, ছবিটিকে UIImage বা CMSampleBufferRef হিসেবে VisionCloudLandmarkDetector এর detect(in:) পদ্ধতিতে পাস করুন:

  1. VisionCloudLandmarkDetector এর একটি উদাহরণ পান:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
    FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
    // Or, to change the default settings:
    // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
    //     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
    
  2. ক্লাউড ভিশন কল করার জন্য, ছবিটি একটি বেস 64-এনকোডেড স্ট্রিং হিসাবে ফর্ম্যাট করা আবশ্যক। একটি UIImage প্রক্রিয়া করতে:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
    NSString *base64encodedImage =
      [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. তারপরে, চিত্রটিকে detect(in:) পদ্ধতিতে পাস করুন:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

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

স্বীকৃত ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পান

ল্যান্ডমার্ক স্বীকৃতি সফল হলে, VisionCloudLandmark অবজেক্টের একটি অ্যারে সমাপ্তি হ্যান্ডলারের কাছে পাঠানো হবে। প্রতিটি বস্তু থেকে, আপনি ছবিতে স্বীকৃত একটি ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পেতে পারেন।

যেমন:

সুইফট

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
}

উদ্দেশ্য-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];
}

পরবর্তী পদক্ষেপ

,

আপনি একটি ছবিতে সুপরিচিত ল্যান্ডমার্ক চিনতে Firebase ML ব্যবহার করতে পারেন।

আপনি শুরু করার আগে

    আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার অ্যাপে Firebase যোগ না করে থাকেন, তাহলে শুরু করার নির্দেশিকাতে দেওয়া ধাপগুলি অনুসরণ করে তা করুন৷

    ফায়ারবেস নির্ভরতা ইনস্টল এবং পরিচালনা করতে সুইফট প্যাকেজ ম্যানেজার ব্যবহার করুন।

    1. Xcode-এ, আপনার অ্যাপ প্রকল্প খোলার সাথে, ফাইল > প্যাকেজ যোগ করুন- এ নেভিগেট করুন।
    2. অনুরোধ করা হলে, Firebase Apple প্ল্যাটফর্ম SDK সংগ্রহস্থল যোগ করুন:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    4. Firebase ML লাইব্রেরি বেছে নিন।
    5. আপনার লক্ষ্যের বিল্ড সেটিংসের অন্যান্য লিঙ্কার ফ্ল্যাগ বিভাগে -ObjC পতাকা যোগ করুন।
    6. শেষ হয়ে গেলে, Xcode স্বয়ংক্রিয়ভাবে পটভূমিতে আপনার নির্ভরতাগুলি সমাধান এবং ডাউনলোড করা শুরু করবে।

    এরপরে, কিছু ইন-অ্যাপ সেটআপ সম্পাদন করুন:

    1. আপনার অ্যাপে, Firebase আমদানি করুন:

      সুইফট

      import FirebaseMLModelDownloader

      উদ্দেশ্য-C

      @import FirebaseMLModelDownloader;
  1. আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার প্রকল্পের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক API সক্ষম না করে থাকেন তবে এখনই তা করুন:

    1. Firebase কনসোলের Firebase ML APIs পৃষ্ঠা খুলুন।
    2. আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার প্রোজেক্টকে ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তা করতে আপগ্রেড এ ক্লিক করুন। (যদি আপনার প্রকল্পটি ব্লেজ প্ল্যানে না থাকে তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য অনুরোধ করা হবে।)

      শুধুমাত্র ব্লেজ-স্তরের প্রকল্পগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক API ব্যবহার করতে পারে।

    3. যদি ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি ইতিমধ্যে সক্ষম না থাকে, তাহলে ক্লাউড-ভিত্তিক APIগুলি সক্ষম করুন ক্লিক করুন৷

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর কনফিগার করুন

ডিফল্টরূপে, ক্লাউড ডিটেক্টর মডেলের স্থিতিশীল সংস্করণ ব্যবহার করে এবং 10টি পর্যন্ত ফলাফল প্রদান করে। আপনি যদি এই সেটিংসগুলির যেকোনো একটি পরিবর্তন করতে চান তবে নিম্নলিখিত উদাহরণের মতো একটি VisionCloudDetectorOptions অবজেক্টের সাথে তাদের নির্দিষ্ট করুন:

সুইফট

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

উদ্দেশ্য-C

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

পরবর্তী ধাপে, আপনি ক্লাউড ডিটেক্টর অবজেক্ট তৈরি করার সময় VisionCloudDetectorOptions অবজেক্টটি পাস করুন।

ল্যান্ডমার্ক ডিটেক্টর চালান

একটি ছবিতে ল্যান্ডমার্ক চিনতে, ছবিটিকে UIImage বা CMSampleBufferRef হিসেবে VisionCloudLandmarkDetector এর detect(in:) পদ্ধতিতে পাস করুন:

  1. VisionCloudLandmarkDetector এর একটি উদাহরণ পান:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
    FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
    // Or, to change the default settings:
    // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
    //     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
    
  2. ক্লাউড ভিশন কল করার জন্য, ছবিটি একটি বেস 64-এনকোডেড স্ট্রিং হিসাবে ফর্ম্যাট করা আবশ্যক। একটি UIImage প্রক্রিয়া করতে:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
    NSString *base64encodedImage =
      [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. তারপরে, চিত্রটিকে detect(in:) পদ্ধতিতে পাস করুন:

    সুইফট

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

    উদ্দেশ্য-C

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

স্বীকৃত ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পান

ল্যান্ডমার্ক স্বীকৃতি সফল হলে, VisionCloudLandmark অবজেক্টের একটি অ্যারে সমাপ্তি হ্যান্ডলারের কাছে পাঠানো হবে। প্রতিটি বস্তু থেকে, আপনি ছবিতে স্বীকৃত একটি ল্যান্ডমার্ক সম্পর্কে তথ্য পেতে পারেন।

যেমন:

সুইফট

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
}

উদ্দেশ্য-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];
}

পরবর্তী পদক্ষেপ