এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে।

Apple প্ল্যাটফর্মগুলিতে Firebase প্রমাণীকরণ এবং ফাংশনগুলি ব্যবহার করে ক্লাউড ভিশনের সাথে সুরক্ষিতভাবে ছবিগুলিকে লেবেল করুন৷

Firebase ML ভিশন এসডিকে এর জন্য labeling objects ইমেজে অন্তর্ভুক্ত করার পদ্ধতিটি এখন অপ্রচলিত (পুরানো ডকুমেন্টেশন এখানে দেখুন)। এই পৃষ্ঠায় বর্ণনা করা হয়েছে যে, অপ্রচলিত SDK-এর বিকল্প হিসেবে, কীভাবে আপনি Firebase Auth এবং Firebase Functions ব্যবহার করে Cloud Vision API-গুলিকে কল করতে পারেন, যাতে শুধুমাত্র প্রমাণীকৃত ব্যবহারকারীরাই API অ্যাক্সেস করতে পারে।

আপনার অ্যাপ থেকে গুগল ক্লাউড এপিআই কল করার জন্য, আপনাকে একটি মধ্যবর্তী REST API তৈরি করতে হবে যা অনুমোদন পরিচালনা করে এবং এপিআই কী-এর মতো গোপনীয় মান সুরক্ষিত রাখে। এরপর, এই মধ্যবর্তী পরিষেবাটির সাথে প্রমাণীকরণ ও যোগাযোগের জন্য আপনাকে আপনার মোবাইল অ্যাপে কোড লিখতে হবে।

এই REST API তৈরি করার একটি উপায় হলো Firebase Authentication and Functions ব্যবহার করা, যা আপনাকে Google Cloud API-এর জন্য একটি পরিচালিত, সার্ভারবিহীন গেটওয়ে প্রদান করে। এই গেটওয়েটি অথেনটিকেশন পরিচালনা করে এবং আগে থেকে তৈরি SDK ব্যবহার করে আপনার মোবাইল অ্যাপ থেকে এটিকে কল করা যায়।

এই নির্দেশিকাটি দেখায় কিভাবে আপনার অ্যাপ থেকে ক্লাউড ভিশন এপিআই কল করার জন্য এই কৌশলটি ব্যবহার করতে হয়। এই পদ্ধতিটি সমস্ত প্রমাণীকৃত ব্যবহারকারীকে আপনার ক্লাউড প্রকল্পের মাধ্যমে ক্লাউড ভিশনের বিলযোগ্য পরিষেবাগুলি অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেবে, তাই এগিয়ে যাওয়ার আগে বিবেচনা করুন যে এই প্রমাণীকরণ ব্যবস্থাটি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে যথেষ্ট কিনা।

শুরু করার আগে

আপনার প্রজেক্ট কনফিগার করুন

আপনি যদি এখনও আপনার অ্যাপে Firebase যোগ না করে থাকেন, তাহলে গেটিং স্টার্টেড গাইডের ধাপগুলো অনুসরণ করে তা করে নিন।

ফায়ারবেস ডিপেন্ডেন্সিগুলো ইনস্টল ও পরিচালনা করতে সুইফট প্যাকেজ ম্যানেজার ব্যবহার করুন।

Xcode-এ আপনার অ্যাপ প্রজেক্টটি খুলে, File > Add Packages- এ যান।
অনুরোধ করা হলে, Firebase Apple প্ল্যাটফর্ম SDK রিপোজিটরিটি যোগ করুন:

  https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git

Firebase ML লাইব্রেরিটি নির্বাচন করুন।
আপনার টার্গেটের বিল্ড সেটিংসের ' Other Linker Flags' সেকশনে -ObjC ফ্ল্যাগটি যোগ করুন।
কাজ শেষ হলে, Xcode স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যাকগ্রাউন্ডে আপনার ডিপেন্ডেন্সিগুলো রিজলভ ও ডাউনলোড করা শুরু করবে।

এরপর, অ্যাপের ভেতরে কিছু সেটআপ সম্পন্ন করুন:

আপনার অ্যাপে Firebase ইম্পোর্ট করুন:
সুইফট
```
import FirebaseMLModelDownloader
```
উদ্দেশ্য-সি
```
@import FirebaseMLModelDownloader;
```

আরও কয়েকটি কনফিগারেশন ধাপ বাকি, এবং আমরা প্রস্তুত:

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 ভিশন এপিআই-তে অ্যাক্সেস নিষিদ্ধ করতে আপনার বিদ্যমান ফায়ারবেস এপিআই কীগুলি কনফিগার করুন:
1. ক্লাউড কনসোলের ক্রেডেনশিয়ালস পৃষ্ঠাটি খুলুন।
2. তালিকার প্রতিটি এপিআই কী-এর জন্য, এডিটিং ভিউ খুলুন এবং 'কী রেস্ট্রিকশনস' বিভাগে ক্লাউড ভিশন এপিআই ছাড়া বাকি সমস্ত উপলব্ধ এপিআই তালিকায় যুক্ত করুন।

কলযোগ্য ফাংশনটি স্থাপন করুন

এরপরে, আপনার অ্যাপ এবং ক্লাউড ভিশন এপিআই-এর মধ্যে সংযোগ স্থাপনের জন্য যে ক্লাউড ফাংশনটি ব্যবহার করবেন, সেটি ডিপ্লয় করুন। functions-samples রিপোজিটরিতে একটি উদাহরণ রয়েছে যা আপনি ব্যবহার করতে পারেন।

ডিফল্টরূপে, এই ফাংশনের মাধ্যমে ক্লাউড ভিশন এপিআই অ্যাক্সেস করলে শুধুমাত্র আপনার অ্যাপের প্রমাণীকৃত ব্যবহারকারীরাই এটি ব্যবহার করতে পারবেন। আপনি বিভিন্ন প্রয়োজন অনুযায়ী ফাংশনটি পরিবর্তন করতে পারেন।

ফাংশনটি স্থাপন করতে:

functions-samples রিপোটি ক্লোন বা ডাউনলোড করুন এবং Node-1st-gen/vision-annotate-image ডিরেক্টরিতে যান:
```
git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
```
নির্ভরতা ইনস্টল করুন:
```
cd functions
npm install
cd ..
```
আপনার যদি Firebase CLI না থাকে, তবে এটি ইনস্টল করুন ।
vision-annotate-image ডিরেক্টরিতে একটি Firebase প্রজেক্ট শুরু করুন। অনুরোধ করা হলে, তালিকা থেকে আপনার প্রজেক্টটি নির্বাচন করুন।
```
firebase init
```
ফাংশনটি স্থাপন করুন:
```
firebase deploy --only functions:annotateImage
```

আপনার অ্যাপে Firebase Auth যোগ করুন

উপরে ব্যবহৃত কলযোগ্য ফাংশনটি আপনার অ্যাপের প্রমাণীকৃত নয় এমন ব্যবহারকারীদের যেকোনো অনুরোধ প্রত্যাখ্যান করবে। যদি আপনি ইতিমধ্যে তা না করে থাকেন, তাহলে আপনাকে আপনার অ্যাপে Firebase Auth যোগ করতে হবে।

আপনার অ্যাপে প্রয়োজনীয় নির্ভরতা যোগ করুন

Swift Package Manager ব্যবহার করে Cloud Functions for Firebase লাইব্রেরিটি ইনস্টল করুন।

এখন আপনি ছবিগুলোতে লেবেল লাগানোর জন্য প্রস্তুত।

১. ইনপুট চিত্রটি প্রস্তুত করুন।

ক্লাউড ভিশন কল করার জন্য, ছবিটিকে অবশ্যই একটি বেস৬৪-এনকোডেড স্ট্রিং হিসাবে ফরম্যাট করতে হবে। একটি UIImage প্রসেস করতে:

সুইফট

guard let imageData = uiImage.jpegData(compressionQuality: 1.0) else { return }
let base64encodedImage = imageData.base64EncodedString()

উদ্দেশ্য-সি

NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];

২. ছবিটিতে লেবেল দেওয়ার জন্য কলযোগ্য ফাংশনটি আহ্বান করুন।

একটি ইমেজের অবজেক্টগুলোকে লেবেল করতে, একটি JSON ক্লাউড ভিশন রিকোয়েস্ট পাস করে কলযোগ্য ফাংশনটি চালু করুন।

প্রথমে, ক্লাউড ফাংশনসের একটি ইনস্ট্যান্স তৈরি করুন:
সুইফট
```
lazy var functions = Functions.functions()
```
উদ্দেশ্য-সি
```
@property(strong, nonatomic) FIRFunctions *functions;
```

টাইপকে LABEL_DETECTION হিসেবে সেট করে একটি অনুরোধ তৈরি করুন:

সুইফট

let requestData = [
  "image": ["content": base64encodedImage],
  "features": ["maxResults": 5, "type": "LABEL_DETECTION"]
]

উদ্দেশ্য-সি

NSDictionary *requestData = @{
  @"image": @{@"content": base64encodedImage},
  @"features": @{@"maxResults": @5, @"type": @"LABEL_DETECTION"}
};

অবশেষে, ফাংশনটি কল করুন:

সুইফট

do {
  let result = try await functions.httpsCallable("annotateImage").call(requestData)
  print(result)
} catch {
  if let error = error as NSError? {
    if error.domain == FunctionsErrorDomain {
      let code = FunctionsErrorCode(rawValue: error.code)
      let message = error.localizedDescription
      let details = error.userInfo[FunctionsErrorDetailsKey]
    }
    // ...
  }
}

উদ্দেশ্য-সি

[[_functions HTTPSCallableWithName:@"annotateImage"]
                          callWithObject:requestData
                              completion:^(FIRHTTPSCallableResult * _Nullable result, NSError * _Nullable error) {
        if (error) {
          if ([error.domain isEqualToString:@"com.firebase.functions"]) {
            FIRFunctionsErrorCode code = error.code;
            NSString *message = error.localizedDescription;
            NSObject *details = error.userInfo[@"details"];
          }
          // ...
        }
        // Function completed succesfully
        // Get information about labeled objects

      }];

৩. চিহ্নিত বস্তুগুলো সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করুন।

যদি ইমেজ লেবেলিং অপারেশনটি সফল হয়, তাহলে টাস্কের ফলাফলে BatchAnnotateImagesResponse নামের একটি JSON রেসপন্স ফেরত দেওয়া হবে। labelAnnotations অ্যারের প্রতিটি অবজেক্ট ইমেজে লেবেল করা কোনো বিষয়কে নির্দেশ করে। প্রতিটি লেবেলের জন্য, আপনি লেবেলটির টেক্সট বিবরণ, এর নলেজ গ্রাফ এনটিটি আইডি (যদি থাকে), এবং ম্যাচটির কনফিডেন্স স্কোর পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:

সুইফট

if let labelArray = (result?.data as? [String: Any])?["labelAnnotations"] as? [[String:Any]] {
  for labelObj in labelArray {
    let text = labelObj["description"]
    let entityId = labelObj["mid"]
    let confidence = labelObj["score"]
  }
}

উদ্দেশ্য-সি

NSArray *labelArray = result.data[@"labelAnnotations"];
for (NSDictionary *labelObj in labelArray) {
  NSString *text = labelObj[@"description"];
  NSString *entityId = labelObj[@"mid"];
  NSNumber *confidence = labelObj[@"score"];
}