iOS için taşıma

Bu kılavuzda, iOS için Firebase için ML Kiti'nden nasıl geçiş yapılacağı açıklanmaktadır.

Ön koşullar

Kodunuzu taşımaya başlamadan önce aşağıdaki koşulları karşıladığınızdan emin olun:

• ML Kiti, Xcode 13.2.1 veya sonraki sürümleri destekler.
• ML Kiti, iOS 15.5 veya sonraki sürümleri destekler.
• ML Kiti, 32 bit mimarileri (i386 ve armv7) desteklemez. ML Kiti, 64 bit mimarileri (x86_64 ve arm64) destekler.
• ML Kit kitaplığı yalnızca cocoapods olarak sağlanır. Framework'leri ve CocoaPods'u birlikte kullanamazsınız. Bu nedenle, bu kitaplığı kullanmak için önce CocoaPods'a geçmeniz gerekir.

Cocoapods'u güncelleme

Uygulamanızın Podfile dosyasında ML Kit iOS CocoaPods bağımlılıklarını güncelleyin:

Sınıf, enum ve tür adlarını güncelleme

Genel olarak sınıflar, enum'lar ve türler aşağıdaki gibi yeniden adlandırılmalıdır:

• Swift: Sınıf adlarından ve enum'lardan Vision ön ekini kaldırın.
• Objective-C: Hem FIRVision hem de FIR sınıf adını ve enum ön eklerini MLK ile değiştirin.

Bu genel kural, bazı sınıf adları ve türleri için geçerli değildir:

Yöntem adlarını güncelleme

Yöntem adlarını şu kurallara göre güncelleyin:

• Alan giriş noktası sınıfları (Vision, NaturalLanguage) artık mevcut değil. Bunların yerini göreve özel sınıflar aldı. Dedektörleri 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 öğesinden, entityID özelliği ise resim etiketleme sonucu sınıfından (ImageLabel) kaldırıldı.

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

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

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

Eski ve yeni Swift yöntemlerine dair bazı örnekler:

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 nesnelerin sınıflandırma kategorisini döndürme şeklini değiştirdiğini unutmayın.

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

.unknown kategorisinin kaldırıldığını unutmayın. Bir nesneyi sınıflandırma güveni düşük olduğunda sınıflandırıcı hiçbir etiket döndürmez.

Aşağıda eski ve yeni Swift koduna bir örnek verilmiştir:

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) {
    ...
  }
}

Eski ve yeni Objective-C koduna bir örnek:

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

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

Firebase bağımlılıklarını kaldırma

Taşıma işleminden sonra Firebase bağımlılıklarını kaldırın. Şu adımları uygulayın:

• Uygulamanızın dizininden ve Xcode projenizden GoogleService-Info.plist dosyasını silerek Firebase yapılandırma dosyasını kaldırın.
• Podfile'ınızdan pod 'Firebase/Analytics' gibi Firebase CocoaPod'larını kaldırın.
• FirebaseApp.configure() gibi FirebaseApp başlatma işlemlerini kodunuzdan kaldırın.
• Firebase destek sitesindeki talimatlara göre Firebase konsolunda Firebase uygulamanızı silin.

Yardım Alma

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