Mit Firebase ML für iOS Sehenswürdigkeiten erkennen

Mit Firebase ML können Sie bekannte Sehenswürdigkeiten in einem Bild erkennen.

Hinweis

    Wenn Sie Ihrer App noch nicht Firebase hinzugefügt haben, folgen Sie der Anleitung im Einstiegsleitfaden.

    Verwenden Sie Swift Package Manager, um Firebase-Abhängigkeiten zu installieren und zu verwalten.

    1. Öffnen Sie Ihr App-Projekt und gehen Sie in Xcode zu File > Add Packages (Datei > Pakete hinzufügen).
    2. Fügen Sie bei entsprechender Aufforderung das Firebase Apple Platforms SDK-Repository hinzu:
      3.   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
    3. Wählen Sie die Bibliothek Firebase ML aus.
    4. Fügen Sie das Flag -ObjC dem Abschnitt Other Linker Flags (Weitere Verknüpfungsmerker) in den Build-Einstellungen des Ziels hinzu.
    5. Wenn Sie fertig, beginnt Xcode automatisch, Ihre Abhängigkeiten im Hintergrund aufzulösen und herunterzuladen.

    Führe als Nächstes einige In-App-Einrichtungen durch:

    1. Importieren Sie Firebase in Ihre App:

      Swift

      import FirebaseMLModelDownloader

      Objective-C

      @import FirebaseMLModelDownloader;

  1. Wenn Sie cloudbasierte APIs für Ihr Projekt noch nicht aktiviert haben, tun Sie dies jetzt:

    1. Öffnen Sie in der Firebase-Konsole die Seite Firebase MLAPIs.

    2. Wenn Sie Ihr Projekt noch nicht auf den Blaze-Tarif umgestellt haben, klicken Sie auf Upgrade. Sie werden nur dann zum Umstellen aufgefordert, wenn Ihr Projekt nicht den Blaze-Tarif hat.

      Cloud-basierte APIs können nur in Projekten auf Blaze-Ebene verwendet werden.

    3. Wenn cloudbasierte APIs noch nicht aktiviert sind, klicken Sie auf Cloudbasierte APIs aktivieren.

Wahrzeichen-Erkennung konfigurieren

Standardmäßig verwendet der Cloud-Detektor die stabile Version des Modells und gibt bis zu 10 Ergebnisse zurück. Wenn Sie eine dieser Einstellungen ändern möchten, geben Sie sie mit einem VisionCloudDetectorOptions-Objekt an, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

Swift

let options = VisionCloudDetectorOptions()
options.modelType = .latest
options.maxResults = 20
ViewController.swift

Objective-C

  FIRVisionCloudDetectorOptions *options =
      [[FIRVisionCloudDetectorOptions alloc] init];
  options.modelType = FIRVisionCloudModelTypeLatest;
  options.maxResults = 20;

Übergeben Sie im nächsten Schritt das VisionCloudDetectorOptions-Objekt, wenn Sie das Cloud-Detektorobjekt erstellen.

Landmark-Erkennung ausführen

Wenn Sie Sehenswürdigkeiten in einem Bild erkennen möchten, übergeben Sie das Bild als UIImage oder CMSampleBufferRef an die detect(in:)-Methode der VisionCloudLandmarkDetector:

  1. Instanz von VisionCloudLandmarkDetector abrufen:

    Swift

    lazy var vision = Vision.vision()

let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector(options: options)
// Or, to use the default settings:
// let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector()
    ViewController.swift

    Objective-C

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
// Or, to change the default settings:
// FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
//     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
  2. Damit Cloud Vision aufgerufen werden kann, muss das Bild als base64-codierter String formatiert sein. So verarbeiten Sie eine UIImage:

    Swift

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

    Objective-C

    NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f);
NSString *base64encodedImage =
  [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
  3. Übergeben Sie dann das Bild an die detect(in:)-Methode:

    Swift

    cloudDetector.detect(in: visionImage) { landmarks, error in
  guard error == nil, let landmarks = landmarks, !landmarks.isEmpty else {
    // ...
    return
  }

  // Recognized landmarks
  // ...
}
    ViewController.swift

    Objective-C

    [landmarkDetector detectInImage:image
                     completion:^(NSArray<FIRVisionCloudLandmark *> *landmarks,
                                  NSError *error) {
  if (error != nil) {
    return;
  } else if (landmarks != nil) {
    // Got landmarks
  }
}];

Informationen zu den erkannten Sehenswürdigkeiten abrufen

Wenn die Landmark-Erkennung erfolgreich war, wird dem Abschluss-Handler ein Array von VisionCloudLandmark-Objekten übergeben. Für jedes Objekt können Sie Informationen zu einer im Bild erkannten Sehenswürdigkeit abrufen.

Beispiel:

Swift

for landmark in landmarks {
  let landmarkDesc = landmark.landmark
  let boundingPoly = landmark.frame
  let entityId = landmark.entityId

  // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image
  // was taken, and the location of the landmark depicted.
  for location in landmark.locations {
    let latitude = location.latitude
    let longitude = location.longitude
  }

  let confidence = landmark.confidence
}

Objective-C

for (FIRVisionCloudLandmark *landmark in landmarks) {
   NSString *landmarkDesc = landmark.landmark;
   CGRect frame = landmark.frame;
   NSString *entityId = landmark.entityId;

   // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image
   // was taken, and the location of the landmark depicted.
   for (FIRVisionLatitudeLongitude *location in landmark.locations) {
     double latitude = [location.latitude doubleValue];
     double longitude = [location.longitude doubleValue];
   }

   float confidence = [landmark.confidence floatValue];
}

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