Migracja na iOS

Z tego przewodnika dowiesz się, jak przejść z ML Kit dla Firebase na iOS.

Wymagania wstępne

Zanim zaczniesz migrację kodu, upewnij się, że spełniasz te wymagania:

• Zestaw ML Kit obsługuje Xcode w wersji 13.2.1 lub nowszej.
• Zestaw ML Kit obsługuje system iOS w wersji 15.5 lub nowszej.
• Zestaw ML Kit nie obsługuje architektur 32-bitowych (i386 i armv7). Zestaw ML Kit obsługuje architektury 64-bitowe (x86_64 i arm64).
• Biblioteka ML Kit jest dostępna tylko jako cocoapods. Nie można łączyć platform i CocoaPods, więc aby korzystać z tej biblioteki, musisz najpierw przejść na CocoaPods.

Aktualizowanie Cocoapods

Zaktualizuj zależności dla cocoapods ML Kit na iOS w pliku Podfile aplikacji:

Aktualizowanie nazw klas, typów wyliczeniowych i typów

Ogólnie rzecz biorąc, nazwy klas, typów wyliczeniowych i typów należy zmienić w następujący sposób:

• Swift: usuń prefiks Vision z nazw klas i typów wyliczeniowych.
• Objective-C: zastąp prefiksy nazw klas i typów wyliczeniowych FIRVision i FIR prefiksem MLK

W przypadku niektórych nazw i typów klas ta ogólna zasada nie obowiązuje:

Zaktualizuj nazwy metod

Zaktualizuj nazwy metod zgodnie z tymi regułami:

• Klasy punktów wejścia domeny (Vision, NaturalLanguage) już nie istnieją. Zostały zastąpione klasami przeznaczonymi do konkretnych zadań. Zastąp wywołania różnych metod fabrycznych, które służą do pobierania detektorów, bezpośrednimi wywołaniami metody fabrycznej każdego detektora.

• Klasa VisionImageMetadata została usunięta wraz z typem wyliczeniowym VisionDetectorImageOrientation. Aby określić orientację wyświetlania obrazu, użyj właściwości orientation elementu VisionImage.

• Metoda onDeviceTextRecognizer, która pobiera nową instancję TextRecognizer, została przemianowana na textRecognizer.

• Właściwość „confidence” została usunięta z klas wyników rozpoznawania tekstu, w tym TextElement, TextLine i TextBlock.

• Metody onDeviceImageLabeler i onDeviceImageLabeler(options:) służące do uzyskiwania nowej instancji ImageLabeler zostały scalone i przemianowane na imageLabeler(options:).

• Metoda objectDetector do pobierania nowej instancji ObjectDetector została usunięta. Użyj w zamian zasady objectDetector(options:).

• Właściwość type została usunięta z ImageLabeler, a właściwość entityID została usunięta z klasy wyników etykietowania obrazów ImageLabel.

• Interfejs API do skanowania kodów kreskowych detect(in _:, completion:) został przemianowany na process(_:, completion:), aby zachować spójność z innymi interfejsami API do rozpoznawania obrazów.

• Interfejsy Natural Language API używają teraz terminu „tag języka” (zgodnie z definicją w standardzie BCP-47) zamiast „kod języka”.

• TranslateLanguage używa teraz czytelnych nazw (takich jak .english) dla stałych zamiast tagów języka (takich jak .en).

Oto kilka przykładów starych i nowych metod Swift:

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())
    

Oto kilka przykładów starych i nowych metod Objective-C:

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];
    

Zmiany dotyczące interfejsów API

Wykrywanie i śledzenie obiektów

Jeśli Twoja aplikacja korzysta z klasyfikacji obiektów, pamiętaj, że nowy pakiet SDK zmienił sposób zwracania kategorii klasyfikacji wykrytych obiektów.

VisionObjectCategory w VisionObject jest zwracany jako text w obiekcie ObjectLabel, a nie jako liczba całkowita. Wszystkie możliwe kategorie ciągów znaków są uwzględnione w typie wyliczeniowym DetectedObjectLabel.

Pamiętaj, że kategoria .unknown została usunięta. Jeśli pewność klasyfikacji obiektu jest niska, klasyfikator nie zwraca żadnej etykiety.

Oto przykład starego i nowego kodu Swift:

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) {
    ...
  }
}

Oto przykład starego i nowego kodu Objective-C:

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

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

Usuwanie zależności Firebase

Po migracji usuń zależności Firebase. Wykonaj te czynności:

• Usuń plik konfiguracji Firebase, usuwając plik GoogleService-Info.plist z katalogu aplikacji i projektu Xcode.
• Usuń z pliku Podfile wszystkie pakiety CocoaPod Firebase, takie jak pod 'Firebase/Analytics'.
• Usuń z kodu inicjowanie FirebaseApp, np. FirebaseApp.configure().
• Usuń aplikację w Firebase w konsoli Firebase zgodnie z instrukcjami na stronie pomocy Firebase.

Uzyskiwanie pomocy

Jeśli napotkasz jakiekolwiek problemy, odwiedź naszą stronę społeczności, na której znajdziesz informacje o dostępnych kanałach kontaktu z nami.