Puoi utilizzare Firebase ML per etichettare gli oggetti riconosciuti in un'immagine. Consulta la panoramica per informazioni sulle funzionalità di questa API.
Prima di iniziare
- Se non l'hai ancora fatto, aggiungi Firebase al tuo progetto Android.
-
Nel file Gradle (a livello di app) del modulo
(di solito
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
o<project>/<app-module>/build.gradle
), aggiungi la dipendenza per la libreria Firebase ML Vision per Android. Ti consigliamo di utilizzare Firebase Android BoM per controllare il controllo delle versioni della libreria.dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.0.0")) // 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' }
Utilizzando la Firebase Android BoM, la tua app utilizzerà sempre versioni compatibili delle librerie Firebase Android.
(Alternativa) Aggiungi le dipendenze della libreria Firebase senza utilizzare BoM
Se scegli di non utilizzare la Firebase BoM, devi specificare ogni versione della libreria Firebase nella riga della dipendenza.
Tieni presente che se utilizzi più librerie Firebase nella tua app, ti consigliamo vivamente di utilizzare la BoM per gestire le versioni delle librerie, in modo da garantire la compatibilità di tutte le versioni.
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' }
-
Se non hai ancora abilitato le API basate sul cloud per il tuo progetto, fallo ora:
- Apri la pagina Firebase ML API nella console Firebase.
-
Se non hai ancora eseguito l'upgrade del progetto al piano tariffario Blaze con pagamento a consumo, fai clic su Esegui upgrade. (Ti verrà chiesto di eseguire l'upgrade solo se il tuo progetto non è incluso nel piano tariffario Blaze.)
Solo i progetti con il piano tariffario Blaze possono utilizzare le API basate sul cloud.
- Se le API basate sul cloud non sono già abilitate, fai clic su Abilita API basate sul cloud.
Ora puoi etichettare le immagini.
1. Prepara l'immagine di input
Crea un oggettoFirebaseVisionImage
dalla tua immagine.
L'etichettatore di immagini funziona più velocemente quando utilizzi un Bitmap
o, se utilizzi l'API camera2, un media.Image
in formato JPEG, che sono consigliati quando possibile.
-
Per creare un oggetto
FirebaseVisionImage
da un oggettomedia.Image
, ad esempio quando acquisisci un'immagine dalla fotocamera di un dispositivo, passa l'oggettomedia.Image
e la rotazione dell'immagine aFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.Se utilizzi la libreria CameraX, le classi
OnImageCapturedListener
eImageAnalysis.Analyzer
calcolano il valore di rotazione per te, quindi devi solo convertire la rotazione in una delle costantiROTATION_
di Firebase ML prima di chiamareFirebaseVisionImage.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 // ... } }
Se non utilizzi una libreria di fotocamere che ti fornisce la rotazione dell'immagine, puoi calcolarla dalla rotazione del dispositivo e dall'orientamento del sensore della fotocamera nel dispositivo:
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; }
Poi, passa l'oggetto
media.Image
e il valore di rotazione aFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
- Per creare un oggetto
FirebaseVisionImage
da un URI file, passa il contesto dell'app e l'URI file aFirebaseVisionImage.fromFilePath()
. Questa funzionalità è utile quando utilizzi un intentACTION_GET_CONTENT
per chiedere all'utente di selezionare un'immagine dalla sua app galleria.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(); }
- Per creare un oggetto
FirebaseVisionImage
da unByteBuffer
o da un array di byte, calcola prima la rotazione dell'immagine come descritto sopra per l'inputmedia.Image
.Poi, crea un oggetto
FirebaseVisionImageMetadata
che contenga altezza, larghezza, formato di codifica del colore e rotazione dell'immagine: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();
Utilizza il buffer o l'array e l'oggetto metadati per creare un oggetto
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);
- Per creare un oggetto
FirebaseVisionImage
da un oggettoBitmap
:Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Bitmap
deve essere verticale, senza necessità di rotazione aggiuntiva.
2. Configura ed esegui l'etichettatore di immagini
Per etichettare gli oggetti in un'immagine, passa l'oggettoFirebaseVisionImage
al
metodo processImage
di FirebaseVisionImageLabeler
.
Per prima cosa, ottieni un'istanza di
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);
Quindi, passa l'immagine al metodo
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. Ricevere informazioni sugli oggetti etichettati
Se l'operazione di etichettatura delle immagini va a buon fine, un elenco di oggettiFirebaseVisionImageLabel
verrà passato al listener di successo. Ogni oggetto FirebaseVisionImageLabel
rappresenta qualcosa
che è stato etichettato nell'immagine. Per ogni etichetta, puoi ottenere la descrizione testuale, l'ID entità Knowledge Graph (se disponibile) e il punteggio di affidabilità della corrispondenza. Ad esempio:
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();
}
Passaggi successivi
- Prima di eseguire il deployment in produzione di un'app che utilizza un'API Cloud, devi adottare alcune misure aggiuntive per prevenire e mitigare l'effetto dell'accesso non autorizzato all'API.