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- Xcode'da, uygulamanız açıkken Dosya > Paket Ekle'ye gidin.
- İstendiğinde Firebase Apple platformları SDK deposunu ekleyin:
- Firebase ML kitaplığını seçin.
-ObjC
işaretini, hedefinizin derleme ayarlarının Diğer Bağlantı Oluşturucu İşaretleri bölümüne ekleyin.- İşlem tamamlandığında Xcode, arka planda bağımlılarınızı otomatik olarak çözümlemeye ve indirmeye başlar.
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
Ardından, uygulama içi bazı ayarları yapın:
- Uygulamanızda Firebase'i içe aktarın:
Swift
import FirebaseMLModelDownloader
Objective-C
@import FirebaseMLModelDownloader;
Birkaç yapılandırma adımı daha uyguladıktan sonra hazır oluruz:
-
Projeniz için bulut tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz şimdi etkinleştirin:
- Firebase konsolunun Firebase ML API'leri sayfasını açın.
-
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.
- Bulut tabanlı API'ler etkinleştirilmemişse Bulut tabanlı API'leri etkinleştir'i tıklayın.
- Mevcut Firebase API anahtarlarınızı Cloud Vision API'ye erişime izin vermeyecek şekilde yapılandırın:
- Cloud Console'un Kimlik bilgileri sayfasını açın.
- 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:
- 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
- Bağımlılıkları yükleyin:
cd functions
npm install
cd ..
- Firebase CLI'niz yoksa yükleyin.
vision-annotate-image
dizininde bir Firebase projesi başlatın. İstendiğinde listeden projenizi seçin.firebase init
- 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.
1. Giriş resmini hazırlama
Cloud Vision'u çağırmak için görüntünün base64 kodlu bir dize olarak biçimlendirilmesi gerekir.UIImage
dosyasını işlemek için:
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];
2. Önemli noktaları tanımak için çağrılabilir işlevi çağırma
Bir resimdeki önemli yerleri tanımak için JSON Cloud Vision isteği ile çağırılabilir işlevi çağırın.Öncelikle bir Cloud Functions örneğini başlatın:
Swift
lazy var functions = Functions.functions()
Objective-C
@property(strong, nonatomic) FIRFunctions *functions;
Tür
LANDMARK_DETECTION
olarak ayarlanmış bir istek oluşturun:Swift
let requestData = [ "image": ["content": base64encodedImage], "features": ["maxResults": 5, "type": "LANDMARK_DETECTION"] ]
Objective-C
NSDictionary *requestData = @{ @"image": @{@"content": base64encodedImage}, @"features": @{@"maxResults": @5, @"type": @"LANDMARK_DETECTION"} };
Son olarak işlevi çağırın:
Swift
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] } // ... } }
Objective-C
[[_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. Tanınan önemli yerler hakkında bilgi edinme
Yer işareti tanıma işlemi başarılı olursa görev sonucunda BatchAnnotateImagesResponse biçiminde bir JSON yanıtı döndürülür. landmarkAnnotations
dizisindeki her nesne, resimde tanınan bir yer işaretini temsil eder. Her bir yer işareti için giriş resmindeki sınırlayıcı koordinatlarını, yer işaretinin adını, enlem ve boylamını, Bilgi Grafiği varlık kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örneğin:
Swift
if let labelArray = (result?.data as? [String: Any])?["landmarkAnnotations"] as? [[String:Any]] {
for labelObj in labelArray {
let landmarkName = labelObj["description"]
let entityId = labelObj["mid"]
let score = labelObj["score"]
let bounds = labelObj["boundingPoly"]
// Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
// landmark and the location the picture was taken.
guard let locations = labelObj["locations"] as? [[String: [String: Any]]] else { continue }
for location in locations {
let latitude = location["latLng"]?["latitude"]
let longitude = location["latLng"]?["longitude"]
}
}
}
Objective-C
NSArray *labelArray = result.data[@"landmarkAnnotations"];
for (NSDictionary *labelObj in labelArray) {
NSString *landmarkName = labelObj[@"description"];
NSString *entityId = labelObj[@"mid"];
NSNumber *score = labelObj[@"score"];
NSArray *bounds = labelObj[@"boundingPoly"];
// Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
// landmark and the location the picture was taken.
NSArray *locations = labelObj[@"locations"];
for (NSDictionary *location in locations) {
NSNumber *latitude = location[@"latLng"][@"latitude"];
NSNumber *longitude = location[@"latLng"][@"longitude"];
}
}