iOS için taşıma

Yöntem adlarını güncelleme

Yöntem adlarını aşağıdaki kurallara göre güncelleyin:

• Alan giriş noktası sınıfları (Vision, NaturalLanguage) artık mevcut değildir. Bunlar, göreve özel sınıflarla değiştirildi. Dedektör almak için çeşitli fabrika yöntemlerine yapılan çağrıları, her dedektörün fabrika yöntemine yapılan doğrudan çağrılarla değiştirin.

• VisionImageMetadata sınıfı, VisionDetectorImageOrientation enum ile birlikte kaldırıldı. Bir resmin görüntüleme yönünü belirtmek için VisionImage öğesinin orientation özelliğini kullanın.

• Yeni bir TextRecognizer örneği alan onDeviceTextRecognizer yöntemi, textRecognizer olarak yeniden adlandırıldı.

• Güven özelliği, TextElement, TextLine ve TextBlock dahil olmak üzere metin tanıma sonucu sınıflarından kaldırıldı.

• Yeni bir ImageLabeler örneği almak için kullanılan onDeviceImageLabeler ve onDeviceImageLabeler(options:) yöntemleri birleştirildi ve imageLabeler(options:) olarak yeniden adlandırıldı.

• Yeni bir ObjectDetector örneği almak için kullanılan objectDetector yöntemi kaldırıldı. Bunun yerine objectDetector(options:) politikasını kullanın.

• type özelliği ImageLabeler'ten, entityID özelliği ise resim etiketleme sonucu sınıfı ImageLabel'tan kaldırıldı.

• Barkod tarama API'si detect(in _:, completion:), diğer görüntüleme API'leriyle tutarlı olması için process(_:, completion:) olarak yeniden adlandırıldı.

• Natural Language API'ler artık "dil kodu" yerine "dil etiketi" (BCP-47 standardında tanımlandığı şekilde) terimini kullanıyor.

• TranslateLanguage artık sabitleri için dil etiketleri (ör. .en) yerine okunabilir adlar ( ör. .english) kullanıyor.

Eski ve yeni Swift yöntemlerine dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:

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())
    

Eski ve yeni Objective-C yöntemlerine dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:

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'ye özgü değişiklikler

Nesne algılama ve izleme

Uygulamanız nesne sınıflandırması kullanıyorsa yeni SDK'nın, algılanan nesneler için sınıflandırma kategorisini döndürme şeklini değiştirdiğini unutmayın.

VisionObject içindeki VisionObjectCategory, tam sayı yerine ObjectLabel nesnesinde text olarak döndürülür. Olası tüm dize kategorileri DetectedObjectLabel enum'una dahildir.

.unknown kategorisinin kaldırıldığını unutmayın. Bir nesnenin sınıflandırılma güveni düşük olduğunda sınıflandırıcı hiç etiket döndürmez.

Eski ve yeni Swift kodunun bir örneğini aşağıda bulabilirsiniz:

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) {
    ...
  }
}

Aşağıda eski ve yeni Objective-C kodunun bir örneği verilmiştir:

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

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

Firebase bağımlılıkları kaldırma (İsteğe bağlı)

Bu adım yalnızca aşağıdaki koşullar karşılandığında geçerlidir:

• Kullandığınız tek Firebase bileşeni Firebase ML Kit ise
• Yalnızca cihaz üzerindeki API'leri kullanıyorsanız
• Model yayınlamayı kullanmıyorsanız

Bu durumda, taşıma işleminden sonra Firebase bağımlılıkları kaldırabilirsiniz. Şu adımları uygulayın:

• Uygulamanızın dizininden ve Xcode projenizden GoogleService-Info.plist dosyasını silerek Firebase yapılandırma dosyasını kaldırın.
• Pod dosyanızdan pod 'Firebase/Analytics' gibi Firebase cocoapod'larını kaldırın.
• FirebaseApp.configure() gibi FirebaseApp başlatma kodlarını kodunuzdan kaldırın.
• Firebase destek sitesindeki talimatları uygulayarak Firebase konsolunda Firebase uygulamanızı silin.

Yardım Alma

Herhangi bir sorunla karşılaşırsanız lütfen bizimle iletişime geçebileceğiniz kanalları açıkladığımız Topluluk sayfamıza göz atın.