Migration für iOS

Methodennamen aktualisieren

Aktualisieren Sie die Methodennamen gemäß den folgenden Regeln:

• Die Klassen für den Domain-Einstiegspunkt (Vision, NaturalLanguage) sind nicht mehr vorhanden. Sie wurden durch aufgabenspezifische Klassen ersetzt. Ersetzen Sie Aufrufe der verschiedenen Factory-Methoden zum Abrufen von Detektoren durch direkte Aufrufe der Factory-Methode jedes Detektors.

• Die Klasse VisionImageMetadata wurde zusammen mit dem Enum VisionDetectorImageOrientation entfernt. Verwenden Sie das Attribut orientation von VisionImage, um die Ausrichtung eines Bildes festzulegen.

• Die Methode onDeviceTextRecognizer, mit der eine neue TextRecognizer-Instanz abgerufen wird, wurde in textRecognizer umbenannt.

• Die Property „confidence“ wurde aus den Ergebnisklassen für die Texterkennung entfernt, darunter TextElement, TextLine und TextBlock.

• Die Methoden onDeviceImageLabeler und onDeviceImageLabeler(options:) zum Abrufen einer neuen ImageLabeler-Instanz wurden zusammengeführt und in imageLabeler(options:) umbenannt.

• Die objectDetector-Methode zum Abrufen einer neuen ObjectDetector-Instanz wurde entfernt. Verwenden Sie stattdessen objectDetector(options:).

• Das Attribut type wurde aus ImageLabeler entfernt und das Attribut entityID wurde aus der Bildkennzeichnungsergebnisklasse ImageLabel entfernt.

• Die Barcode-Scanning-API detect(in _:, completion:) wurde in process(_:, completion:) umbenannt, um sie an andere Vision-APIs anzugleichen.

• In den Natural Language APIs wird jetzt der Begriff „Sprachtag“ (gemäß BCP-47-Standard) anstelle von „Sprachcode“ verwendet.

• TranslateLanguage verwendet jetzt lesbare Namen (z. B. .english) für seine Konstanten anstelle von Sprach-Tags ( z. B. .en).

Hier sind einige Beispiele für alte und neue Swift-Methoden:

let options = VisionOnDeviceImageLabelerOptions()
options.confidenceThreshold = 0.75
let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler(options: options)

let detector = Vision.vision().faceDetector(options: options)

let localModel = AutoMLLocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json")
let options = VisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions(localModel: localModel)
options.confidenceThreshold = 0.75
let labeler = vision.onDeviceAutoMLImageLabeler(options: options)

let detector = Vision.vision().objectDetector()
    

let options = ImageLabelerOptions()
options.confidenceThreshold = NSNumber(value:0.75)
let labeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

let detector = FaceDetector.faceDetector(options: options)

let localModel = LocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json")
let options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
options.confidenceThreshold = NSNumber(value:0.75)
let labeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

let detector = ObjectDetector.objectDetector(options: ObjectDetectorOptions())
    

Hier sind einige Beispiele für alte und neue Objective-C-Methoden:

FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions *options = 
    [[FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions alloc] init];
options.confidenceThreshold = 0.75;
FIRVisionImageLabeler *labeler = 
    [[FIRVision vision] onDeviceImageLabelerWithOptions:options];

FIRVisionFaceDetector *detector =
    [[FIRVision vision] faceDetectorWithOptions: options];

FIRAutoMLLocalModel *localModel =
    [[FIRAutoMLLocalModel alloc] initWithManifestPath:@"automl/manifest.json"];
FIRVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions *options =
    [[FIRVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions alloc]
        initWithLocalModel: localModel];
options.confidenceThreshold = 0.75
FIRVisionImageLabeler *labeler =
    [[FIRVision vision] onDeviceAutoMLImageLabelerWithOptions:options];

FIRVisionObjectDetector *detector =
    [[FIRVision vision] objectDetector];
    

MLKImageLabelerOptions *options =
    [[MLKImageLabelerOptions alloc] init];
options.confidenceThreshold = @(0.75);
MLKImageLabeler *labeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

MLKFaceDetector *detector =
    [MLKFaceDetector faceDetectorWithOptions:options];

MLKLocalModel *localModel =
    [[MLKLocalModel alloc]
        initWithManifestPath:@"automl/manifest.json"];
MLKCustomImageLabelerOptions *options =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.confidenceThreshold = @(0.75)
MLKImageLabeler *labeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

MLKObjectDetectorOptions *options = [[MLKObjectDetectorOptions alloc] init];
MLKObjectDetector *detector = [MLKObjectDetector objectDetectorWithOptions:options];
    

API-spezifische Änderungen

Objekterkennung und -tracking

Wenn Ihre App die Objektklassifizierung verwendet, beachten Sie bitte, dass sich die Art und Weise geändert hat, wie das neue SDK die Klassifizierungskategorie für erkannte Objekte zurückgibt.

VisionObjectCategory in VisionObject wird als text in einem ObjectLabel-Objekt anstelle einer Ganzzahl zurückgegeben. Alle möglichen Stringkategorien sind im Enum DetectedObjectLabel enthalten.

Die Kategorie .unknown wurde entfernt. Wenn die Konfidenz für die Klassifizierung eines Objekts gering ist, gibt der Classifier überhaupt kein Label zurück.

Hier ein Beispiel für den alten und den neuen Swift-Code:

if (object.classificationCategory == .food) {
    ...
}

if let label = object.labels.first {
  if (label.text == DetectedObjectLabel.food.rawValue) {
    ...
  }
}
// or
if let label = object.labels.first {
  if (label.index == DetectedObjectLabelIndex.food.rawValue) {
    ...
  }
}

Hier ein Beispiel für den alten und neuen Objective-C-Code:

if (object.classificationCategory == FIRVisionObjectCategoryFood) {
    ...
}

if ([object.labels[0].text isEqualToString:MLKDetectedObjectLabelFood]) {
  ...
}
// or
if ([object.labels[0].index == MLKDetectedObjectLabelIndexFood]) {
  ...
}

Firebase-Abhängigkeiten entfernen (optional)

Dieser Schritt gilt nur, wenn die folgenden Bedingungen erfüllt sind:

• Firebase ML Kit ist die einzige Firebase-Komponente, die Sie verwenden.
• Sie verwenden nur APIs auf dem Gerät.
• Sie verwenden keine Modellbereitstellung

Wenn dies der Fall ist, können Sie Firebase-Abhängigkeiten nach der Migration entfernen. Gehen Sie so vor:

• Entfernen Sie die Firebase-Konfigurationsdatei, indem Sie die Datei „GoogleService-Info.plist“ aus dem Verzeichnis Ihrer App und aus Ihrem Xcode-Projekt löschen.
• Entfernen Sie alle Firebase-Cocoapods, z. B. pod 'Firebase/Analytics', aus Ihrer Podfile.
• Entfernen Sie alle FirebaseApp-Initialisierungen wie FirebaseApp.configure() aus Ihrem Code.
• Löschen Sie Ihre Firebase-App in der Firebase Console gemäß der Anleitung auf der Firebase-Supportwebsite.

Hilfe erhalten

Sollten Probleme auftreten, findest du auf unserer Community-Seite Informationen dazu, wie du uns kontaktieren kannst.