Vous pouvez utiliser Firebase ML pour ajouter des libellés aux objets reconnus dans une image. Pour en savoir plus sur les fonctionnalités de cette API, consultez la présentation.
Avant de commencer
- Si ce n'est pas encore fait, ajoutez Firebase à votre projet Android.
-
Dans votre fichier Gradle de votre module (au niveau de l'application) (généralement
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
ou<project>/<app-module>/build.gradle
), ajoutez la dépendance pour la bibliothèque Vision Firebase ML pour Android. Nous vous recommandons d'utiliser Firebase Android BoM pour contrôler le contrôle des versions de la bibliothèque.dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.7.0")) // 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' }
En utilisant Firebase Android BoM, votre application utilisera toujours des versions compatibles des bibliothèques Firebase Android.
(Alternative) Ajoutez des dépendances de bibliothèque Firebase sans utiliser BoM.
Si vous choisissez de ne pas utiliser Firebase BoM, vous devez spécifier chaque version de la bibliothèque Firebase dans sa ligne de dépendance.
Notez que si vous utilisez plusieurs bibliothèques Firebase dans votre application, nous vous recommandons vivement d'utiliser BoM pour gérer les versions de la bibliothèque, ce qui garantit que toutes les versions sont compatibles.
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' }
-
Si vous n'avez pas encore activé les API basées sur le cloud pour votre projet, faites-le maintenant:
- Ouvrez la page API Firebase ML de la console Firebase.
-
Si vous n'avez pas encore migré votre projet vers le forfait Blaze, cliquez sur Mettre à niveau pour le faire. (Vous ne serez invité à effectuer la migration que si votre projet n'est pas associé au forfait Blaze.)
Seuls les projets de niveau Blaze peuvent utiliser les API basées sur le cloud.
- Si les API cloud ne sont pas déjà activées, cliquez sur Activer les API cloud.
Vous êtes maintenant prêt à ajouter des libellés aux images.
1. Préparer l'image d'entrée
Créez un objetFirebaseVisionImage
à partir de votre image.
L'outil de libellé d'image s'exécute plus rapidement lorsque vous utilisez un Bitmap
ou, si vous utilisez l'API camera2, un media.Image
au format JPEG, qui sont recommandés dans la mesure du possible.
-
Pour créer un objet
FirebaseVisionImage
à partir d'un objetmedia.Image
, par exemple lorsque vous capturez une image à partir de l'appareil photo d'un appareil, transmettez l'objetmedia.Image
et la rotation de l'image àFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.Si vous utilisez la bibliothèque CameraX, les classes
OnImageCapturedListener
etImageAnalysis.Analyzer
calculent la valeur de rotation à votre place. Il vous suffit donc de convertir la rotation en l'une des constantesROTATION_
de Firebase ML avant d'appelerFirebaseVisionImage.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 // ... } }
Si vous n'utilisez pas de bibliothèque d'appareil photo qui vous indique la rotation de l'image, vous pouvez la calculer à partir de la rotation de l'appareil et de l'orientation du capteur de l'appareil photo dans l'appareil:
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 }
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; }
Transmettez ensuite l'objet
media.Image
et la valeur de rotation àFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImage
à partir d'un URI de fichier, transmettez le contexte de l'application et l'URI de fichier àFirebaseVisionImage.fromFilePath()
. Cela est utile lorsque vous utilisez un intentACTION_GET_CONTENT
pour inviter l'utilisateur à sélectionner une image dans son application Galerie.Kotlin
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImage
à partir d'unByteBuffer
ou d'un tableau d'octets, commencez par calculer la rotation de l'image comme décrit ci-dessus pour l'entréemedia.Image
.Créez ensuite un objet
FirebaseVisionImageMetadata
contenant la hauteur, la largeur, le format d'encodage des couleurs et la rotation de l'image:Kotlin
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
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();
Utilisez le tampon ou le tableau, ainsi que l'objet de métadonnées, pour créer un objet
FirebaseVisionImage
:Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
- Pour créer un objet
FirebaseVisionImage
à partir d'un objetBitmap
:Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
doit être à l'endroit, sans rotation supplémentaire requise.
2. Configurer et exécuter l'outil de libellé d'image
Pour ajouter des libellés aux objets d'une image, transmettez l'objetFirebaseVisionImage
à la méthode processImage
de FirebaseVisionImageLabeler
.
Commencez par obtenir une instance de
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);
Transmettez ensuite l'image à la méthode
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. Obtenir des informations sur les objets libellés
Si l'opération de libellé d'image aboutit, une liste d'objetsFirebaseVisionImageLabel
est transmise à l'écouteur de réussite. Chaque objet FirebaseVisionImageLabel
représente un élément qui a été libellé dans l'image. Pour chaque étiquette, vous pouvez obtenir sa description textuelle, son ID d'entité Knowledge Graph (le cas échéant) et le score de confiance de la correspondance. Exemple :
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();
}
Étapes suivantes
- Avant de déployer en production une application qui utilise une API Cloud, vous devez prendre des mesures supplémentaires pour empêcher et atténuer l'impact d'un accès non autorisé à l'API.