Reconozca puntos de referencia de forma segura con Cloud Vision utilizando Firebase Auth y Functions en plataformas Apple

Para llamar a una API de Google Cloud desde su aplicación, debe crear una API REST intermedia que maneje la autorización y proteja valores secretos como las claves de API. Luego deberá escribir código en su aplicación móvil para autenticarse y comunicarse con este servicio intermedio.

Una forma de crear esta API REST es mediante el uso de funciones y autenticación de Firebase, que le brinda una puerta de enlace administrada y sin servidor a las API de Google Cloud que maneja la autenticación y se puede llamar desde su aplicación móvil con SDK prediseñados.

Esta guía muestra cómo utilizar esta técnica para llamar a la API de Cloud Vision desde su aplicación. Este método permitirá que todos los usuarios autenticados accedan a los servicios facturados de Cloud Vision a través de su proyecto de nube, así que considere si este mecanismo de autenticación es suficiente para su caso de uso antes de continuar.

Antes de que empieces

Configura tu proyecto

Si aún no has agregado Firebase a tu aplicación, hazlo siguiendo los pasos de la guía de introducción .

Utilice Swift Package Manager para instalar y administrar las dependencias de Firebase.

  1. En Xcode, con el proyecto de su aplicación abierto, navegue hasta Archivo > Agregar paquetes .
  2. Cuando se le solicite, agregue el repositorio SDK de las plataformas Firebase Apple:
    3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
  3. Elija la biblioteca Firebase ML.
  4. Agregue el indicador -ObjC a la sección Otros indicadores del vinculador de la configuración de compilación de su objetivo.
  5. Cuando termine, Xcode comenzará automáticamente a resolver y descargar sus dependencias en segundo plano.

A continuación, realice algunas configuraciones en la aplicación:

  1. En tu aplicación, importa Firebase:

    Rápido

    import FirebaseMLModelDownloader

    C objetivo

    @import FirebaseMLModelDownloader;

Unos cuantos pasos de configuración más y estamos listos para comenzar:

  1. Si aún no ha habilitado las API basadas en la nube para su proyecto, hágalo ahora:

    1. Abra la página API de Firebase ML de Firebase console.

    2. Si aún no ha actualizado su proyecto al plan de precios Blaze, haga clic en Actualizar para hacerlo. (Se le pedirá que actualice solo si su proyecto no está en el plan Blaze).

      Solo los proyectos de nivel Blaze pueden utilizar API basadas en la nube.

    3. Si las API basadas en la nube aún no están habilitadas, haga clic en Habilitar API basadas en la nube .
  2. Configure sus claves API de Firebase existentes para no permitir el acceso a la API de Cloud Vision:
    1. Abra la página Credenciales de la consola de la nube.
    2. Para cada clave de API de la lista, abra la vista de edición y, en la sección Restricciones de clave, agregue a la lista todas las API disponibles, excepto la API de Cloud Vision.

Implementar la función invocable

A continuación, implemente la función de nube que utilizará para unir su aplicación y la API de Cloud Vision. El repositorio functions-samples contiene un ejemplo que puede utilizar.

De forma predeterminada, acceder a la API de Cloud Vision a través de esta función permitirá que solo los usuarios autenticados de su aplicación accedan a la API de Cloud Vision. Puede modificar la función para diferentes requisitos.

Para implementar la función:

  1. Clone o descargue el repositorio de muestras de funciones y cambie al directorio Node-1st-gen/vision-annotate-image :
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
  2. Instalar dependencias:
    cd functions
npm install
cd ..
  3. Si no tienes Firebase CLI, instálalo .
  4. Inicialice un proyecto de Firebase en el directorio vision-annotate-image . Cuando se le solicite, seleccione su proyecto en la lista. 
    firebase init
  5. Implementar la función: 
    firebase deploy --only functions:annotateImage

Agrega Firebase Auth a tu aplicación

La función invocable implementada anteriormente rechazará cualquier solicitud de usuarios no autenticados de su aplicación. Si aún no lo ha hecho, deberá agregar Firebase Auth a su aplicación.

Agregue las dependencias necesarias a su aplicación

Utilice Swift Package Manager para instalar la biblioteca Cloud Functions para Firebase.

1. Prepare la imagen de entrada

Para llamar a Cloud Vision, la imagen debe tener el formato de una cadena codificada en base64. Para procesar una UIImage :

Rápido

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

C objetivo

NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];

2. Invocar la función invocable para reconocer puntos de referencia.

Para reconocer puntos de referencia en una imagen, invoque la función invocable pasando una solicitud JSON Cloud Vision .

  1. Primero, inicialice una instancia de Cloud Functions:

    Rápido

    lazy var functions = Functions.functions()

    C objetivo

    @property(strong, nonatomic) FIRFunctions *functions;

  2. Cree una solicitud con el Tipo establecido en LANDMARK_DETECTION :

    Rápido

    let requestData = [
  "image": ["content": base64encodedImage],
  "features": ["maxResults": 5, "type": "LANDMARK_DETECTION"]
]

    C objetivo

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

  3. Finalmente, invoca la función:

    Rápido

    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]
    }
    // ...
  }
}

    C objetivo

    [[_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. Obtenga información sobre los puntos de referencia reconocidos.

Si la operación de reconocimiento de puntos de referencia se realiza correctamente, se devolverá una respuesta JSON de BatchAnnotateImagesResponse en el resultado de la tarea. Cada objeto en la matriz landmarkAnnotations representa un punto de referencia que se reconoció en la imagen. Para cada punto de referencia, puede obtener sus coordenadas delimitadoras en la imagen de entrada, el nombre del punto de referencia, su latitud y longitud, su ID de entidad del Gráfico de conocimiento (si está disponible) y la puntuación de confianza de la coincidencia. Por ejemplo:

Rápido

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"]
    }
  }
}

C objetivo

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"];
  }
}