Маркируйте изображения с помощью Firebase ML на Android

Вы можете использовать Firebase ML для маркировки объектов, распознанных на изображении. Ознакомьтесь с обзором для получения информации о функциях этого API.

Прежде чем начать

  1. Если вы еще этого не сделали, добавьте Firebase в свой проект Android .
  2. В файле Gradle вашего модуля (уровня приложения) (обычно <project>/<app-module>/build.gradle.kts или <project>/<app-module>/build.gradle ) добавьте зависимость для библиотеки Firebase ML Vision для Android. Мы рекомендуем использовать Firebase Android BoM для управления версиями библиотеки.
    dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.14.0"))

    // Add the dependency for the Firebase ML Vision library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision'
}

    Благодаря использованию Firebase Android BoM ваше приложение всегда будет использовать совместимые версии библиотек Firebase Android.

    (Альтернатива) Добавьте зависимости библиотеки Firebase без использования BoM

    Если вы решите не использовать Firebase BoM , вам необходимо указать каждую версию библиотеки Firebase в строке ее зависимостей.

    Обратите внимание: если вы используете в своем приложении несколько библиотек Firebase, мы настоятельно рекомендуем использовать BoM для управления версиями библиотек, что гарантирует совместимость всех версий.

    dependencies {
    // Add the dependency for the Firebase ML Vision library
    // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
    implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.1.0'
}
     Ищете модуль библиотеки, специфичный для Kotlin? Начиная с октября 2023 года ( Firebase BoM 32.5.0) разработчики Kotlin и Java смогут полагаться на основной модуль библиотеки (подробности см. в разделе часто задаваемых вопросов об этой инициативе ).

  3. Если вы еще не включили облачные API для своего проекта, сделайте это сейчас:

    1. Откройте страницу API Firebase ML в консоли Firebase .

    2. Если вы еще не обновили свой проект до тарифного плана Blaze с оплатой по мере использования , нажмите «Обновить» , чтобы сделать это. (Вам будет предложено обновиться, только если ваш проект не входит в тарифный план Blaze.)

      Использовать облачные API могут только проекты на тарифном плане Blaze.

    3. Если облачные API еще не включены, нажмите Включить облачные API .

Теперь вы готовы маркировать изображения.

1. Подготовьте входное изображение.

Создайте объект FirebaseVisionImage из вашего изображения. Ярлык изображения работает быстрее всего, когда вы используете Bitmap или, если вы используете API camera2, media.Image в формате JPEG, которые рекомендуются, когда это возможно.

  • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из объекта media.Image , например, при захвате изображения с камеры устройства, передайте объект media.Image и поворот изображения в FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

    Если вы используете библиотеку CameraX , классы OnImageCapturedListener и ImageAnalysis.Analyzer вычисляют значение поворота для вас, поэтому вам просто нужно преобразовать поворот в одну из констант ROTATION_ Firebase ML перед вызовом FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

    Kotlin 

    private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {
    private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) {
        0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.")
    }

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) {
        val mediaImage = imageProxy?.image
        val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees)
        if (mediaImage != null) {
            val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation)
            // Pass image to an ML Vision API
            // ...
        }
    }
}

    Java 

    private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) {
        switch (degrees) {
            case 0:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            case 90:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            case 180:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            case 270:
                return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            default:
                throw new IllegalArgumentException(
                        "Rotation must be 0, 90, 180, or 270.");
        }
    }

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) {
        if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) {
            return;
        }
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees);
        FirebaseVisionImage image =
                FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
        // Pass image to an ML Vision API
        // ...
    }
}

    Если вы не используете библиотеку камеры, которая вычисляет угол поворота изображения, вы можете рассчитать его на основе угла поворота устройства и ориентации датчика камеры в устройстве:

    Kotlin 

    private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180)
}
/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
@Throws(CameraAccessException::class)
private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, context: Context): Int {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
    var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)

    // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
    // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
    // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
    val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
        .getCameraCharacteristics(cameraId)
        .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!
    rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360

    // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
    val result: Int
    when (rotationCompensation) {
        0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
        90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90
        180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180
        270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270
        else -> {
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0
            Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation")
        }
    }
    return result
}
    VisionImage.kt

    Java 

    private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180);
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, Context context)
        throws CameraAccessException {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
    int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);

    // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some
    // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of
    // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);
    rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360;

    // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value.
    int result;
    switch (rotationCompensation) {
        case 0:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            break;
        case 90:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90;
            break;
        case 180:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180;
            break;
        case 270:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270;
            break;
        default:
            result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0;
            Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation);
    }
    return result;
}
    VisionImage.java

    Затем передайте объект media.Image и значение поворота в FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

    Kotlin 

    val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    VisionImage.kt

    Java 

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
    VisionImage.java
  • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из URI файла, передайте контекст приложения и URI файла в FirebaseVisionImage.fromFilePath() . Это полезно, когда вы используете намерение ACTION_GET_CONTENT , чтобы предложить пользователю выбрать изображение из своего приложения галереи.

    Kotlin 

    val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
    VisionImage.kt

    Java 

    FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}
    VisionImage.java
  • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из ByteBuffer или массива байтов, сначала рассчитайте поворот изображения, как описано выше для входных данных media.Image .

    Затем создайте объект FirebaseVisionImageMetadata , содержащий высоту, ширину, формат кодировки цвета и поворот изображения:

    Kotlin 

    val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
    .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
    .setHeight(360) // image recognition
    .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
    .setRotation(rotation)
    .build()
    VisionImage.kt

    Java 

    FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480)   // 480x360 is typically sufficient for
        .setHeight(360)  // image recognition
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build();
    VisionImage.java

    Используйте буфер или массив и объект метаданных для создания объекта FirebaseVisionImage :

    Kotlin 

    val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
    VisionImage.kt

    Java 

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
    VisionImage.java
  • Чтобы создать объект FirebaseVisionImage из объекта Bitmap :

    Kotlin 

    val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
    VisionImage.kt

    Java 

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
    VisionImage.java
    Изображение, представленное объектом Bitmap , должно быть вертикальным, без необходимости дополнительного поворота.

2. Настройте и запустите маркировщик изображений.

Чтобы маркировать объекты на изображении, передайте объект FirebaseVisionImage методу processImage объекта FirebaseVisionImageLabeler .

  1. Сначала получите экземпляр FirebaseVisionImageLabeler .

    Kotlin

    val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// val options = FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
//     .setConfidenceThreshold(0.7f)
//     .build()
// val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler(options)

    Java

    FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
    .getCloudImageLabeler();

// Or, to set the minimum confidence required:
// FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions options =
//     new FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
//         .setConfidenceThreshold(0.7f)
//         .build();
// FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
//     .getCloudImageLabeler(options);

  2. Затем передайте изображение методу processImage() :

    Kotlin

    labeler.processImage(image)
    .addOnSuccessListener { labels ->
      // Task completed successfully
      // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
      // Task failed with an exception
      // ...
    }

    Java

    labeler.processImage(image)
    .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionImageLabel>>() {
      @Override
      public void onSuccess(List<FirebaseVisionImageLabel> labels) {
        // Task completed successfully
        // ...
      }
    })
    .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
      @Override
      public void onFailure(@NonNull Exception e) {
        // Task failed with an exception
        // ...
      }
    });

3. Получить информацию о маркированных объектах

Если операция маркировки изображения прошла успешно, список объектов FirebaseVisionImageLabel будет передан прослушивателю успеха. Каждый объект FirebaseVisionImageLabel представляет собой что-то, что было помечено на изображении. Для каждой метки вы можете получить текстовое описание метки, ее идентификатор сущности Knowledge Graph (если доступен) и оценку достоверности совпадения. Например:

Kotlin

for (label in labels) {
  val text = label.text
  val entityId = label.entityId
  val confidence = label.confidence
}

Java

for (FirebaseVisionImageLabel label: labels) {
  String text = label.getText();
  String entityId = label.getEntityId();
  float confidence = label.getConfidence();
}

Следующие шаги