Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Android'de Firebase ML ile Resim Etiketleme

Firebase ML simgesini kullanarak resimde tanınan nesneleri etiketleyebilirsiniz. Bu API'nin özellikleri hakkında bilgi edinmek için genel bakış bölümüne bakın.

Başlamadan önce

Henüz yapmadıysanız Firebase'i Android projenize ekleyin.
Modülünüzün (uygulama düzeyinde) Gradle dosyasında (genellikle <project>/<app-module>/build.gradle.kts veya <project>/<app-module>/build.gradle), Android için Firebase ML Vision kitaplığına olan bağımlılığı ekleyin. Kitaplık sürüm oluşturmayı kontrol etmek için Firebase Android BoM kullanmanızı öneririz.
```
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'
}
```
Firebase Android BoM kullanıldığında uygulamanız Firebase Android kitaplıklarının daima uyumlu sürümlerini kullanır.
(Alternatif) Firebase kitaplığı bağımlılıklarını BoM kullanmadan ekleyin.

Firebase BoM kullanmamayı tercih ederseniz her Firebase kitaplık sürümünü bağımlılık satırında belirtmeniz gerekir.

Uygulamanızda birden fazla Firebase kitaplığı kullanıyorsanız kitaplık sürümlerini yönetmek için BoM kullanmanızı önemle tavsiye ederiz. Bu sayede tüm sürümlerin uyumlu olması sağlanır.
```
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'
}
```
Projeniz için henüz etkinleştirmediyseniz Cloud tabanlı API'leri şimdi etkinleştirin:
1. Firebase konsolunda Firebase ML API'ler sayfasını açın.
2. Projenizi henüz kullandıkça öde Blaze fiyatlandırma planına yükseltmediyseniz yükseltmek için Yükselt'i tıklayın. (Yalnızca projeniz Blaze fiyatlandırma planında değilse yükseltmeniz istenir.)
  
  Yalnızca Blaze fiyatlandırma planındaki projeler bulut tabanlı API'leri kullanabilir.
3. Bulut tabanlı API'ler henüz etkinleştirilmediyse Bulut tabanlı API'leri etkinleştir'i tıklayın.
Cloud API kullanan bir uygulamayı üretime dağıtmadan önce yetkisiz API erişiminin etkisini önlemek ve azaltmak için bazı ek adımlar atmanız gerekir.

Artık resimleri etiketlemeye hazırsınız.

1. Giriş resmini hazırlama

Resminizden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturun. Resim etiketleyici, mümkün olduğunda önerilen Bitmap veya camera2 API'yi kullanıyorsanız JPEG biçimli media.Image ile en hızlı şekilde çalışır.

Bir media.Image nesnesinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için (ör. bir cihazın kamerasından görüntü yakalarken) media.Image nesnesini ve görüntünün dönüşünü FirebaseVisionImage.fromMediaImage()'ye iletin.

CameraX kitaplığını kullanıyorsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları sizin için döndürme değerini hesaplar. Bu nedenle, döndürmeyi FirebaseVisionImage.fromMediaImage() işlevini çağırmadan önce Firebase ML sınıfının ROTATION_ sabitlerinden birine dönüştürmeniz yeterlidir:

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
        // ...
    }
}

Resmin dönüşünü sağlayan bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız, cihazın dönüşünden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden hesaplayabilirsiniz:

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

Ardından, media.Image nesnesini ve dönüş değerini FirebaseVisionImage.fromMediaImage()'ye iletin:

Kotlin

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

Java

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

Dosya URI'sinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini FirebaseVisionImage.fromFilePath()'ye iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT amacını kullandığınızda yararlıdır.

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

FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için öncelikle ByteBuffer veya bayt dizisinden media.Image girişi için yukarıda açıklandığı şekilde görüntü döndürme işlemini hesaplayın.

Ardından, resmin yüksekliğini, genişliğini, renk kodlama biçimini ve dönüşünü içeren bir FirebaseVisionImageMetadata nesnesi oluşturun:

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

Bir FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için arabelleği veya diziyi ve meta veri nesnesini kullanın:

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

FirebaseVisionImage nesnesinden Bitmap nesnesi oluşturmak için:
Kotlin
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Bitmap nesnesiyle gösterilen resim dik olmalı ve ek döndürme işlemi gerektirmemelidir.

2. Görüntü etiketleyicisini yapılandırma ve çalıştırma

Resimdeki nesneleri etiketlemek için FirebaseVisionImage nesnesini FirebaseVisionImageLabeler'nin processImage yöntemine iletin.

Öncelikle FirebaseVisionImageLabeler örneği alın.

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);

Ardından, resmi processImage() yöntemine iletin:

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. Etiketlenmiş nesneler hakkında bilgi alma

Resim etiketleme işlemi başarılı olursa FirebaseVisionImageLabel nesnelerinin listesi başarı dinleyicisine iletilir. Her FirebaseVisionImageLabel nesnesi, resimde etiketlenmiş bir şeyi temsil eder. Her etiket için etiketin metin açıklamasını, bilgi grafiği varlık kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örneğin:

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();
}

Sonraki adımlar

Cloud API kullanan bir uygulamayı üretime dağıtmadan önce yetkisiz API erişiminin etkisini önlemek ve azaltmak için bazı ek adımlar atmanız gerekir.

Android'de Firebase ML ile Resim Etiketleme Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

Başlamadan önce

1. Giriş resmini hazırlama

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. Görüntü etiketleyicisini yapılandırma ve çalıştırma

Kotlin

Java

Kotlin

Java

3. Etiketlenmiş nesneler hakkında bilgi alma

Kotlin

Java

Sonraki adımlar

Android'de Firebase ML ile Resim Etiketleme