iOS के लिए माइग्रेट करना

अपडेट करने के तरीके के नाम अपडेट करना

इन नियमों के मुताबिक, तरीके के नाम अपडेट करें:

• डोमेन एंट्री पॉइंट क्लास (Vision, NaturalLanguage) अब मौजूद नहीं हैं. इन्हें, टास्क के हिसाब से बनाई गई क्लास से बदल दिया गया है. डिटेक्टर पाने के लिए, उनके अलग-अलग फ़ैक्ट्री तरीकों के कॉल को, हर डिटेक्टर के फ़ैक्ट्री तरीके के डायरेक्ट कॉल से बदलें.

• VisionImageMetadata क्लास और VisionDetectorImageOrientation एनम को हटा दिया गया है. किसी इमेज के डिसप्ले ओरिएंटेशन की जानकारी देने के लिए, VisionImage की orientation प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करें.

• onDeviceTextRecognizer का वह तरीका जिससे नया TextRecognizer इंस्टेंस मिलता है उसका नाम बदलकर textRecognizer कर दिया गया है.

• कॉन्फ़िडेंस प्रॉपर्टी को टेक्स्ट की पहचान करने की नतीजों की क्लास से हटा दिया गया है. इनमें TextElement, TextLine, और TextBlock शामिल हैं.

• नया ImageLabeler इंस्टेंस पाने के लिए, onDeviceImageLabeler और onDeviceImageLabeler(options:) तरीकों को मर्ज कर दिया गया है और उनका 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 और entityID प्रॉपर्टी को इमेज लेबल करने के नतीजे की 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 मुताबिक हो.

• नेचुरल लैंग्वेज एपीआई अब "भाषा कोड" के बजाय, "भाषा टैग" (जैसा कि बीसीपी-47 स्टैंडर्ड में बताया गया है) का इस्तेमाल करते हैं.

• TranslateLanguage अब कॉन्स्टेंट के लिए, भाषा टैग (जैसे कि .en) के बजाय, पढ़े जा सकने वाले नामों ( जैसे कि .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 ट्रैक करना

अगर आपका ऐप्लिकेशन ऑब्जेक्ट की कैटगरी तय करने की सुविधा का इस्तेमाल करता है, तो ध्यान रखें कि नए SDK टूल में, डिटेक्ट किए गए ऑब्जेक्ट की कैटगरी तय करने 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. किसी ऑब्जेक्ट को क्लासिफ़ाइ करने का भरोसा कम होने पर, क्लासिफ़ायर कोई लेबल नहीं दिखाता.

यहां पुराने और नए Swift 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:

• Firebase ML Kit, Firebase का एकमात्र ऐसा कॉम्पोनेंट है जिसका इस्तेमाल किया जाता है
• सिर्फ़ डिवाइस पर मौजूद एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है
• मॉडल दिखाने की सुविधा का इस्तेमाल न किया जा रहा हो

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

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

मदद लेना

अगर आपको कोई समस्या आती है, तो कृपया हमारा कम्यूनिटी पेज देखें. यहां हमने उन चैनलों के बारे में बताया है जिन पर हमसे संपर्क किया जा सकता है.