এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে।

Android-এ Firebase ML সহ লেবেল চিত্রগুলি

আপনি একটি ছবিতে শনাক্ত করা বস্তুগুলোকে লেবেল করতে Firebase ML ব্যবহার করতে পারেন। এই API-এর বৈশিষ্ট্যগুলো সম্পর্কে তথ্যের জন্য ওভারভিউ দেখুন।

শুরু করার আগে

যদি আগে থেকে না করে থাকেন, তাহলে আপনার অ্যান্ড্রয়েড প্রজেক্টে ফায়ারবেস যোগ করুন ।
আপনার মডিউল (অ্যাপ-লেভেল) গ্রেডল ফাইলে (সাধারণত <project>/<app-module>/build.gradle.kts অথবা <project>/<app-module>/build.gradle ), অ্যান্ড্রয়েডের জন্য Firebase ML ভিশন লাইব্রেরির ডিপেন্ডেন্সি যোগ করুন। লাইব্রেরির ভার্সনিং নিয়ন্ত্রণের জন্য আমরা Firebase Android BoM ব্যবহার করার পরামর্শ দিই।
```
dependencies {
    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.11.0"))

    // 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'
}
```
Firebase Android BoM ব্যবহার করলে, আপনার অ্যাপ সর্বদা Firebase Android লাইব্রেরিগুলোর সামঞ্জস্যপূর্ণ সংস্করণ ব্যবহার করবে।
(বিকল্প) BoM ব্যবহার না করে ফায়ারবেস লাইব্রেরি নির্ভরতা যোগ করুন
আপনি যদি Firebase BoM ব্যবহার না করার সিদ্ধান্ত নেন, তাহলে আপনাকে প্রতিটি Firebase লাইব্রেরির ভার্সন তার ডিপেন্ডেন্সি লাইনে উল্লেখ করতে হবে।
মনে রাখবেন, আপনি যদি আপনার অ্যাপে একাধিক Firebase লাইব্রেরি ব্যবহার করেন, তাহলে আমরা লাইব্রেরির ভার্সনগুলো পরিচালনা করার জন্য BoM অফ মেটেরিয়ালস) ব্যবহার করার জন্য দৃঢ়ভাবে সুপারিশ করি, যা সব ভার্সনের সামঞ্জস্যতা নিশ্চিত করে।
```
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'
}
```
আপনি যদি আপনার প্রোজেক্টের জন্য এখনও ক্লাউড-ভিত্তিক এপিআই চালু না করে থাকেন, তবে এখনই তা করুন:
1. Firebase কনসোলে Firebase ML APIs পৃষ্ঠাটি খুলুন।
2. আপনি যদি এখনও আপনার প্রজেক্টটি পে-অ্যাজ-ইউ-গো ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে আপগ্রেড না করে থাকেন, তাহলে তা করার জন্য 'আপগ্রেড' বাটনে ক্লিক করুন। (শুধুমাত্র যদি আপনার প্রজেক্টটি ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে না থাকে, তবেই আপনাকে আপগ্রেড করার জন্য অনুরোধ করা হবে।)
  শুধুমাত্র ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে থাকা প্রজেক্টগুলোই ক্লাউড-ভিত্তিক এপিআই ব্যবহার করতে পারে।
3. যদি ক্লাউড-ভিত্তিক এপিআই আগে থেকে সক্রিয় করা না থাকে, তাহলে ‘ক্লাউড-ভিত্তিক এপিআই সক্রিয় করুন’ এ ক্লিক করুন।
ক্লাউড এপিআই ব্যবহার করে এমন কোনো অ্যাপ প্রোডাকশনে ডেপ্লয় করার আগে, অননুমোদিত এপিআই অ্যাক্সেসের প্রভাব প্রতিরোধ ও প্রশমিত করার জন্য আপনার কিছু অতিরিক্ত পদক্ষেপ নেওয়া উচিত।

এখন আপনি ছবিগুলোতে লেবেল লাগানোর জন্য প্রস্তুত।

১. ইনপুট চিত্রটি প্রস্তুত করুন।

আপনার ইমেজ থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন। ইমেজ লেবেলারটি সবচেয়ে দ্রুত চলে যখন আপনি একটি Bitmap ব্যবহার করেন অথবা, যদি আপনি camera2 API ব্যবহার করেন, একটি JPEG-ফরম্যাটের media.Image ব্যবহার করেন, যা সম্ভব হলে ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়।

একটি media.Image অবজেক্ট থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে, যেমন ডিভাইসের ক্যামেরা থেকে ছবি তোলার সময়, FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ফাংশনে media.Image অবজেক্টটি এবং ছবিটির রোটেশন পাস করুন।

আপনি যদি CameraX লাইব্রেরি ব্যবহার করেন, তাহলে OnImageCapturedListener এবং ImageAnalysis.Analyzer ক্লাসগুলো আপনার জন্য রোটেশন ভ্যালু গণনা করে দেয়, তাই FirebaseVisionImage.fromMediaImage() কল করার আগে আপনাকে শুধু রোটেশনটিকে Firebase ML এর ROTATION_ কনস্ট্যান্টগুলোর একটিতে রূপান্তর করতে হবে:

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
        // ...
    }
}

যদি আপনি এমন কোনো ক্যামেরা লাইব্রেরি ব্যবহার না করেন যা আপনাকে ছবির ঘূর্ণন (rotation) দেয়, তাহলে আপনি ডিভাইসের ঘূর্ণন এবং ডিভাইসের ক্যামেরা সেন্সরের অভিমুখ (orientation) থেকে এটি গণনা করতে পারেন:

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

তারপর, media.Image অবজেক্ট এবং রোটেশন ভ্যালুটি FirebaseVisionImage.fromMediaImage() -এ পাস করুন:

Kotlin

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

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);VisionImage.java

একটি ফাইল URI থেকে FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে, FirebaseVisionImage.fromFilePath() -এ অ্যাপ কনটেক্সট এবং ফাইল URI পাস করুন। এটি তখন কাজে আসে যখন আপনি ACTION_GET_CONTENT ইন্টেন্ট ব্যবহার করে ব্যবহারকারীকে তার গ্যালারি অ্যাপ থেকে একটি ছবি বেছে নিতে বলেন।
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
```

ByteBuffer বা বাইট অ্যারে থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে, প্রথমে media.Image ইনপুটের জন্য উপরে বর্ণিত পদ্ধতি অনুযায়ী ছবির ঘূর্ণন গণনা করুন।

এরপর, একটি FirebaseVisionImageMetadata অবজেক্ট তৈরি করুন যাতে ছবিটির উচ্চতা, প্রস্থ, কালার এনকোডিং ফরম্যাট এবং রোটেশন থাকবে:

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

একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে বাফার বা অ্যারে এবং মেটাডেটা অবজেক্ট ব্যবহার করুন:

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

একটি Bitmap অবজেক্ট থেকে একটি FirebaseVisionImage অবজেক্ট তৈরি করতে:
Kotlin
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Bitmap অবজেক্ট দ্বারা উপস্থাপিত চিত্রটি অবশ্যই খাড়া হতে হবে, এর জন্য কোনো অতিরিক্ত ঘূর্ণনের প্রয়োজন নেই।

২. ইমেজ লেবেলারটি কনফিগার ও রান করুন

কোনো ইমেজের অবজেক্টগুলোকে লেবেল করতে, FirebaseVisionImageLabeler এর processImage মেথডে FirebaseVisionImage অবজেক্টটি পাস করুন।

প্রথমে, FirebaseVisionImageLabeler এর একটি ইনস্ট্যান্স নিন।

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);

তারপর, ছবিটি processImage() মেথডে পাঠান:

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
        // ...
      }
    });

৩. চিহ্নিত বস্তুগুলো সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করুন।

যদি ইমেজ লেবেলিং অপারেশনটি সফল হয়, তাহলে FirebaseVisionImageLabel অবজেক্টগুলোর একটি তালিকা সাকসেস লিসেনারে পাঠানো হবে। প্রতিটি FirebaseVisionImageLabel অবজেক্ট ইমেজের মধ্যে লেবেল করা কোনো কিছুকে প্রতিনিধিত্ব করে। প্রতিটি লেবেলের জন্য, আপনি লেবেলটির টেক্সট বিবরণ, এর নলেজ গ্রাফ এনটিটি আইডি (যদি উপলব্ধ থাকে), এবং ম্যাচটির কনফিডেন্স স্কোর পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:

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();
}

পরবর্তী পদক্ষেপ

ক্লাউড এপিআই ব্যবহার করে এমন কোনো অ্যাপ প্রোডাকশনে ডেপ্লয় করার আগে, অননুমোদিত এপিআই অ্যাক্সেসের প্রভাব প্রতিরোধ ও প্রশমিত করার জন্য আপনার কিছু অতিরিক্ত পদক্ষেপ নেওয়া উচিত।