זיהוי ציוני דרך באמצעות למידת מכונה של Firebase ב-iOS

אפשר להשתמש ב-Firebase ML כדי לזהות ציוני דרך מפורסמים בתמונה.

לפני שמתחילים

    אם עדיין לא הוספתם את Firebase לאפליקציה, תוכלו לפעול לפי השלבים שמפורטים במדריך לתחילת העבודה.

    שימוש ב-Swift Package Manager כדי להתקין ולנהל יחסי תלות של Firebase.

    1. ב-Xcode, כשפרויקט האפליקציה פתוח, עוברים אל קובץ > הוספת חבילות.
    2. כשמופיעה בקשה, מוסיפים את מאגר ה-SDK של מוצרי הפלטפורמה של Firebase של Apple:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    4. בוחרים את הספרייה Firebase ML.
    5. מוסיפים את הדגל -ObjC לקטע Other Linker Flags (דגלים אחרים של קישור) בהגדרות ה-build של היעד.
    6. בסיום, Xcode יתחיל לפתור את יחסי התלות ולהוריד אותם באופן אוטומטי ברקע.

    עכשיו מבצעים הגדרה בתוך האפליקציה:

    1. מייבאים את Firebase לאפליקציה:

      Swift

      import FirebaseMLModelDownloader

      Objective-C

      @import FirebaseMLModelDownloader;
  1. אם עדיין לא הפעלתם ממשקי API מבוססי-ענן בפרויקט שלכם, אתם צריכים לעשות זאת עכשיו:

    1. פותחים את דף ממשקי ה-API של Firebase ML במסוף Firebase.
    2. אם עדיין לא שדרגתם את הפרויקט לתוכנית התמחור והתשלומים של Blaze, לוחצים על כדי לעשות זאת, אפשר לשדרג. (תתבקש לשדרג רק אם הוא לא בתוכנית Blaze.)

      רק בפרויקטים ברמת Blaze אפשר להשתמש בממשקי API מבוססי-ענן.

    3. אם ממשקי ה-API מבוססי-הענן עדיין לא מופעלים, לוחצים על Enable Cloud-based APIs.

הגדרת הכלי לזיהוי ציוני דרך

כברירת מחדל, מזהה הענן משתמש בגרסה היציבה של המודל, מחזירה עד 10 תוצאות. אם רוצים לשנות אחת מההגדרות האלה, צריך לציין אותה באמצעות אובייקט VisionCloudDetectorOptions, כמו בדוגמה הבאה:

Swift

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

Objective-C

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

בשלב הבא, מעבירים את VisionCloudDetectorOptions כשיוצרים את האובייקט CloudDetector.

הפעלת הגלאי של ציוני דרך

כדי לזהות ציוני דרך בתמונה, יש להעביר את התמונה כ-UIImage או כ- CMSampleBufferRef ל-detect(in:) של VisionCloudLandmarkDetector method:

  1. מקבלים מופע של VisionCloudLandmarkDetector:

    Swift

    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. כדי לקרוא ל-Cloud Vision, התמונה צריכה להיות בפורמט של קידוד base64 String. כדי לעבד UIImage:

    Swift

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

    Objective-C

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
    NSString *base64encodedImage =
      [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. לאחר מכן, מעבירים את התמונה ל-method detect(in:):

    Swift

    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
      }
    }];

קבלת מידע על ציוני הדרך שזוהו

אם זיהוי ציוני הדרך יצליח, מערך של אובייקטים מסוג VisionCloudLandmark יועבר למטפל ההשלמה. מכל אובייקט אפשר לקבל מידע על ציון דרך שמזוהה בתמונה.

לדוגמה:

Swift

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];
}

השלבים הבאים