דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

זיהוי ציוני דרך באמצעות למידת מכונה ב-Firebase ל-Android

אתם יכולים להשתמש ב-Firebase ML כדי לזהות ציוני דרך מוכרים בתמונה.

לפני שמתחילים

אם עדיין לא עשיתם זאת, מוסיפים את Firebase לפרויקט Android.
בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל <project>/<app-module>/build.gradle.kts או <project>/<app-module>/build.gradle), מוסיפים את התלות של ספריית Vision ל-Android.Firebase ML מומלץ להשתמש ב-Firebase Android BoM כדי לשלוט בניהול הגרסאות של הספריות.
```
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'
}
```
באמצעות Firebase Android BoM, האפליקציה תמיד תשתמש בגרסאות תואמות של ספריות Firebase ל-Android.
(חלופה) מוסיפים תלויות של ספריות Firebase בלי להשתמש ב-BoM

אם לא משתמשים ב-Firebase BoM, צריך לציין את הגרסה של כל ספריית Firebase בשורת התלות שלה.

הערה: אם אתם משתמשים בכמה ספריות Firebase באפליקציה, מומלץ מאוד להשתמש ב-BoM כדי לנהל את גרסאות הספריות, וכך לוודא שכל הגרסאות תואמות.
```
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'
}
```
אם עדיין לא הפעלתם ממשקי API מבוססי-Cloud בפרויקט, עכשיו הזמן לעשות זאת:
1. פותחים את Firebase ML הדף APIs במסוף Firebase.
2. אם עדיין לא שדרגתם את הפרויקט לתוכנית התמחור Blaze עם תשלום לפי שימוש, לוחצים על שדרוג כדי לעשות זאת. (ההודעה לשדרוג תוצג רק אם הפרויקט לא נמצא בתוכנית התמחור Blaze).
  
  רק בפרויקטים שמוגדרת בהם תוכנית התמחור Blaze אפשר להשתמש בממשקי API מבוססי-Cloud.
3. אם ממשקי API מבוססי-ענן לא מופעלים כבר, לוחצים על הפעלת ממשקי API מבוססי-ענן.
לפני שמבצעים פריסה של אפליקציה שמשתמשת ב-Cloud API בסביבת ייצור, מומלץ לבצע כמה פעולות נוספות כדי למנוע גישה לא מורשית ל-API ולצמצם את ההשפעה שלה.

הגדרת גלאי ציוני הדרך

כברירת מחדל, גלאי הענן משתמש בגרסה STABLE של המודל ומחזיר עד 10 תוצאות. אם רוצים לשנות אחת מההגדרות האלה, צריך לציין אותן באמצעות אובייקט FirebaseVisionCloudDetectorOptions.

לדוגמה, כדי לשנות את שתי הגדרות ברירת המחדל, יוצרים אובייקט FirebaseVisionCloudDetectorOptions כמו בדוגמה הבאה:

Kotlin

val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
    .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
    .setMaxResults(15)
    .build()MainActivity.kt

Java

FirebaseVisionCloudDetectorOptions options =
        new FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
                .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
                .setMaxResults(15)
                .build();MainActivity.java

כדי להשתמש בהגדרות ברירת המחדל, אפשר להשתמש ב-FirebaseVisionCloudDetectorOptions.DEFAULT בשלב הבא.

הרצת זיהוי ציוני דרך

כדי לזהות ציוני דרך בתמונה, יוצרים אובייקט FirebaseVisionImage מ-Bitmap,‏ media.Image,‏ ByteBuffer, מערך בייטים או קובץ במכשיר. לאחר מכן, מעבירים את האובייקט FirebaseVisionImage לשיטה detectInImage של FirebaseVisionCloudLandmarkDetector.

יוצרים אובייקט FirebaseVisionImage מהתמונה.

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט media.Image, למשל כשמצלמים תמונה ממצלמת המכשיר, מעבירים את אובייקט media.Image ואת סיבוב התמונה אל FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

אם אתם משתמשים בספריית CameraX, המחלקות OnImageCapturedListener ו-ImageAnalysis.Analyzer מחשבות את ערך הסיבוב בשבילכם, כך שאתם רק צריכים להמיר את הסיבוב לאחד מהקבועים של Firebase ML ROTATION_ לפני שאתם קוראים ל-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
        // ...
    }
}

אם לא משתמשים בספריית מצלמה שמספקת את סיבוב התמונה, אפשר לחשב את הסיבוב מסיבוב המכשיר ומכיוון חיישן המצלמה במכשיר:

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

לאחר מכן מעבירים את האובייקט media.Image ואת ערך הסיבוב אל FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מ-URI של קובץ, מעבירים את הקשר של האפליקציה ואת ה-URI של הקובץ אל FirebaseVisionImage.fromFilePath(). האפשרות הזו שימושית כשמשתמשים ב-ACTION_GET_CONTENT intent כדי להנחות את המשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.
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
```

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מ-ByteBuffer או ממערך בייטים, קודם מחשבים את סיבוב התמונה כמו שמתואר למעלה לגבי קלט media.Image.

לאחר מכן, יוצרים FirebaseVisionImageMetadataאובייקט שמכיל את הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע והסיבוב של התמונה:

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

משתמשים במאגר או במערך ובאובייקט המטא-נתונים כדי ליצור אובייקט 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

כדי ליצור אובייקט FirebaseVisionImage מאובייקט Bitmap:
Kotlin
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
התמונה שמיוצגת על ידי אובייקט Bitmap צריכה להיות זקופה, בלי שיהיה צורך בסיבוב נוסף.

קבלת מופע של FirebaseVisionCloudLandmarkDetector:

Kotlin

val detector = FirebaseVision.getInstance()
    .visionCloudLandmarkDetector
// Or, to change the default settings:
// val detector = FirebaseVision.getInstance()
//         .getVisionCloudLandmarkDetector(options)LandmarkRecognitionActivity.kt

Java

FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getVisionCloudLandmarkDetector();
// Or, to change the default settings:
// FirebaseVisionCloudLandmarkDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
//         .getVisionCloudLandmarkDetector(options);LandmarkRecognitionActivity.java

לבסוף, מעבירים את התמונה לשיטה detectInImage:

Kotlin

val result = detector.detectInImage(image)
    .addOnSuccessListener { firebaseVisionCloudLandmarks ->
        // Task completed successfully
        // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        // Task failed with an exception
        // ...
    }LandmarkRecognitionActivity.kt

Java

Task<List<FirebaseVisionCloudLandmark>> result = detector.detectInImage(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionCloudLandmark>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<FirebaseVisionCloudLandmark> firebaseVisionCloudLandmarks) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });LandmarkRecognitionActivity.java

קבלת מידע על ציוני הדרך שזוהו

אם פעולת הזיהוי של נקודת הציון תצליח, רשימה של אובייקטים מסוג FirebaseVisionCloudLandmark תועבר למאזין ההצלחה. כל אובייקט FirebaseVisionCloudLandmark מייצג ציון דרך שזוהה בתמונה. לכל נקודת ציון אפשר לקבל את קואורדינטות התיחום שלה בתמונת הקלט, את השם של נקודת הציון, את קו הרוחב וקו האורך שלה, את מזהה הישות בתרשים הידע (אם זמין) ואת ציון הביטחון של ההתאמה. לדוגמה:

Kotlin

for (landmark in firebaseVisionCloudLandmarks) {
    val bounds = landmark.boundingBox
    val landmarkName = landmark.landmark
    val entityId = landmark.entityId
    val confidence = landmark.confidence

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (loc in landmark.locations) {
        val latitude = loc.latitude
        val longitude = loc.longitude
    }
}LandmarkRecognitionActivity.kt

Java

for (FirebaseVisionCloudLandmark landmark: firebaseVisionCloudLandmarks) {

    Rect bounds = landmark.getBoundingBox();
    String landmarkName = landmark.getLandmark();
    String entityId = landmark.getEntityId();
    float confidence = landmark.getConfidence();

    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (FirebaseVisionLatLng loc: landmark.getLocations()) {
        double latitude = loc.getLatitude();
        double longitude = loc.getLongitude();
    }
}LandmarkRecognitionActivity.java

השלבים הבאים

לפני שמבצעים פריסה לייצור של אפליקציה שמשתמשת ב-Cloud API, כדאי לבצע כמה שלבים נוספים כדי למנוע גישה לא מורשית ל-API ולצמצם את ההשפעה שלה.

זיהוי ציוני דרך באמצעות למידת מכונה ב-Firebase ל-Android קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

לפני שמתחילים

הגדרת גלאי ציוני הדרך

Kotlin

Java

הרצת זיהוי ציוני דרך

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

קבלת מידע על ציוני הדרך שזוהו

Kotlin

Java

השלבים הבאים

זיהוי ציוני דרך באמצעות למידת מכונה ב-Firebase ל-Android