iOS के लिए माइग्रेट करना

अपडेट करने के तरीके के नाम

इन नियमों के मुताबिक, तरीके के नाम अपडेट करें:

• डोमेन एंट्री पॉइंट क्लास (Vision, NaturalLanguage) अब मौजूद नहीं हैं. इन्हें टास्क के हिसाब से क्लास में बदल दिया गया है. डिटेक्टर पाने के लिए, उनकी अलग-अलग फ़ैक्ट्री के तरीकों को कॉल करने के बजाय, हर डिटेक्टर के फ़ैक्ट्री के तरीके को सीधे कॉल करें.

• VisionImageMetadata क्लास को VisionDetectorImageOrientation enum के साथ हटा दिया गया है. किसी इमेज के डिसप्ले ओरिएंटेशन के बारे में बताने के लिए, VisionImage की orientation प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करें.

• onDeviceTextRecognizer मेथड का नाम बदलकर textRecognizer कर दिया गया है. यह मेथड, TextRecognizer का नया इंस्टेंस देता है.

• कॉन्फ़िडेंस प्रॉपर्टी को टेक्स्ट पहचानने के नतीजे की क्लास से हटा दिया गया है. इनमें TextElement, TextLine, और TextBlock शामिल हैं.

• ImageLabeler का नया इंस्टेंस पाने के लिए, onDeviceImageLabeler और onDeviceImageLabeler(options:) तरीकों को मर्ज कर दिया गया है. साथ ही, इनका नाम बदलकर imageLabeler(options:) कर दिया गया है.

• नया ObjectDetector इंस्टेंस पाने के लिए, objectDetector तरीका हटा दिया गया है. इसके बजाय, objectDetector(options:) का इस्तेमाल करें.

• type प्रॉपर्टी को ImageLabeler से हटा दिया गया है. साथ ही, entityID प्रॉपर्टी को इमेज लेबलिंग के नतीजे वाली क्लास, ImageLabel से हटा दिया गया है.

• बारकोड स्कैनिंग एपीआई detect(in _:, completion:) का नाम बदलकर process(_:, completion:) कर दिया गया है, ताकि यह अन्य विज़न एपीआई के साथ काम कर सके.

• नेचुरल लैंग्वेज एपीआई अब "भाषा कोड" के बजाय "भाषा टैग" शब्द का इस्तेमाल करते हैं. "भाषा टैग" की परिभाषा BCP-47 स्टैंडर्ड के मुताबिक दी गई है.

• TranslateLanguage अब भाषा टैग (जैसे, .en) के बजाय, अपने कॉन्स्टेंट के लिए पढ़ने में आसान नाम ( जैसे, .english) का इस्तेमाल करता है.

यहां Swift के पुराने और नए तरीकों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

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())
    

यहां Objective-C के पुराने और नए तरीकों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

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];
    

एपीआई से जुड़े बदलाव

ऑब्जेक्ट का पता लगाना और उसे ट्रैक करना

अगर आपका ऐप्लिकेशन ऑब्जेक्ट क्लासिफ़िकेशन का इस्तेमाल करता है, तो ध्यान रखें कि नए एसडीके में, ऑब्जेक्ट का पता लगाने के बाद क्लासिफ़िकेशन कैटगरी को दिखाने का तरीका बदल गया है.

VisionObject में मौजूद VisionObjectCategory को पूर्णांक के बजाय, ObjectLabel ऑब्जेक्ट में text के तौर पर दिखाया जाता है. DetectedObjectLabel enum में, स्ट्रिंग की सभी संभावित कैटगरी शामिल होती हैं.

ध्यान दें कि .unknown कैटगरी हटा दी गई है. जब किसी ऑब्जेक्ट को क्लासिफ़ाई करने का कॉन्फ़िडेंस लेवल कम होता है, तो क्लासिफ़ायर कोई भी लेबल नहीं दिखाता है.

यहां पुराने और नए स्विफ़्ट कोड का उदाहरण दिया गया है:

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) {
    ...
  }
}

यहां Objective-C के पुराने और नए कोड का उदाहरण दिया गया है:

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

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

Firebase की डिपेंडेंसी हटाएं (ज़रूरी नहीं)

यह चरण सिर्फ़ तब लागू होता है, जब ये शर्तें पूरी होती हैं:

• सिर्फ़ Firebase ML Kit का इस्तेमाल किया जा रहा हो
• सिर्फ़ डिवाइस पर मौजूद एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है
• मॉडल सर्विंग का इस्तेमाल न किया जा रहा हो

अगर ऐसा है, तो माइग्रेट करने के बाद Firebase डिपेंडेंसी हटाई जा सकती हैं. यह तरीका अपनाएं:

• Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल को हटाएं. इसके लिए, अपने ऐप्लिकेशन की डायरेक्ट्री और Xcode प्रोजेक्ट से GoogleService-Info.plist फ़ाइल मिटाएं.
• अपने Podfile से, pod 'Firebase/Analytics' जैसे किसी भी Firebase cocoapod को हटाएं.
• अपने कोड से FirebaseApp शुरू करने का कोई भी कोड हटाएं. जैसे, FirebaseApp.configure().
• Firebase की सहायता साइट पर दिए गए निर्देशों के मुताबिक, Firebase कंसोल से अपना Firebase ऐप्लिकेशन मिटाएं.

मदद लेना

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