Migracja na iOS

Aktualizowanie nazw metod

Zaktualizuj nazwy metod zgodnie z tymi regułami:

• Klasy punktów wejścia do domeny (Vision, NaturalLanguage) już nie istnieją. Zastąpiły je klasy przeznaczone do konkretnych zadań. Zastąp wywołania różnych metod fabrycznych służących do uzyskiwania detektorów bezpośrednimi wywołaniami metod fabrycznych poszczególnych detektorów.

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

• Metoda onDeviceTextRecognizer, która pobiera nową instancję TextRecognizer, została zmieniona 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 połączone i zmieniono ich nazwę na imageLabeler(options:).

• Metoda objectDetector służąca do uzyskiwania nowej instancji ObjectDetector została usunięta. Zamiast niej używaj 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 zmieniony na process(_:, completion:), aby zachować spójność z innymi interfejsami Vision API.

• Interfejsy Natural Language API używają teraz terminu „tag języka” (zgodnie ze standardem BCP-47) zamiast „kodu języka”.

• TranslateLanguage używa teraz czytelnych nazw (np. .english) dla swoich stałych zamiast tagów języka ( np. .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 przykłady 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 interfejsu 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 zwracana jako text w obiekcie ObjectLabel zamiast liczby całkowitej. Wszystkie możliwe kategorie ciągów znaków są uwzględnione w wyliczeniu DetectedObjectLabel.

Pamiętaj, że kategoria .unknown została usunięta. Gdy ufność 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 w języku Objective-C:

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

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

Usuwanie zależności Firebase (opcjonalnie)

Ten krok jest wykonywany tylko wtedy, gdy są spełnione te warunki:

• używasz tylko Firebase ML Kit;
• używasz tylko interfejsów API na urządzeniu;
• nie używasz obsługi modelu,

W takim przypadku po migracji możesz usunąć zależności Firebase. Wykonaj te czynności:

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

Uzyskiwanie pomocy

Jeśli napotkasz jakiekolwiek problemy, zajrzyj na naszą stronę społeczności, na której opisujemy kanały, za pomocą których możesz się z nami skontaktować.