iOS के लिए माइग्रेट करना

तरीकों के नाम अपडेट करें

इन नियमों के मुताबिक तरीकों के नाम अपडेट करें:

• डोमेन एंट्री पॉइंट क्लास (Vision, NaturalLanguage) अब मौजूद नहीं हैं. इनकी जगह, टास्क के लिए तय की गई क्लास ने ले ली है. कॉल की जगह डिटेक्टर के तौर पर इस्तेमाल होने वाले अलग-अलग फ़ैक्ट्री तरीकों का इस्तेमाल करें, ताकि डिटेक्टर के तौर पर चुने गए हर डिटेक्टर के फ़ैक्ट्री तरीके से डायरेक्ट कॉल किया जा सके.

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

• नया TextRecognizer इंस्टेंस पाने वाले onDeviceTextRecognizer तरीके का नाम बदलकर, textRecognizer कर दिया गया है.

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

• नया ImageLabeler इंस्टेंस पाने के लिए, onDeviceImageLabeler और onDeviceImageLabeler(options:) तरीकों को मर्ज करके, उनका नाम बदलकर imageLabeler(options:) कर दिया गया है.

• नया ObjectDetector इंस्टेंस पाने का objectDetector तरीका हटा दिया गया है. इसके बजाय, objectDetector(options:) का इस्तेमाल करें.

• type प्रॉपर्टी को ImageLabeler से हटा दिया गया है. साथ ही, entityID प्रॉपर्टी को इमेज लेबल वाले 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 वह अन्य विज़न एपीआई से मेल खाए.

• Natural Language API अब "भाषा कोड" के बजाय, "भाषा टैग" शब्द का इस्तेमाल करता है. BCP-47 स्टैंडर्ड में बताया गया है.

• TranslateLanguage अब भाषा के टैग (जैसे कि .en) के बजाय, अपने कॉन्सटेंट के लिए आसानी से पढ़े जा सकने वाले नाम ( जैसे .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 उसे ट्रैक करना

अगर आपका ऐप्लिकेशन ऑब्जेक्ट क्लासिफ़िकेशन का इस्तेमाल करता है, तो ध्यान रखें कि नए SDK टूल ने पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के लिए, कैटगरी तय करने का तरीका बदल दिया है.

VisionObject में VisionObjectCategory, पूर्णांक के बजाय ObjectLabel ऑब्जेक्ट में text के तौर पर दिखता है. DetectedObjectLabel ईनम में, स्ट्रिंग की सभी संभावित कैटगरी शामिल होती हैं.

ध्यान दें कि .unknown कैटगरी हटा दी गई है. जब किसी ऑब्जेक्ट को कैटगरी में बांटने का भरोसा कम होता है, तो क्लासिफ़ायर कोई लेबल नहीं दिखाता है.

यहां पुराने और नए Swift कोड का एक 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 पुराने और नए Objective-C 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 डिपेंडेंसी हटाएं (ज़रूरी नहीं)

यह चरण सिर्फ़ तब लागू होता है, जब ये शर्तें पूरी होती हैं:

• Firebase ML किट ही वह Firebase कॉम्पोनेंट है जिसका आप इस्तेमाल करते हैं
• सिर्फ़ डिवाइस पर मौजूद एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है
• मॉडल सर्विंग का इस्तेमाल नहीं किया जाता

अगर ऐसा है, तो माइग्रेशन के बाद Firebase डिपेंडेंसी हटाएं. यह तरीका अपनाएं:

• Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल को हटाने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन की डायरेक्ट्री और Xcode प्रोजेक्ट से GoogleService-Info.plist फ़ाइल को मिटाएं.
• अपनी Podfile से, pod 'Firebase/Analytics' जैसे किसी भी Firebase कोकोपॉड को हटाएं.
• अपने कोड से, Firebaseऐप्लिकेशन शुरू करने की कोई भी सुविधा हटाएं, जैसे कि FirebaseApp.configure().
• Firebase सहायता साइट पर दिए गए instructions के हिसाब से अपना Firebase ऐप्लिकेशन मिटाएं.

मदद लेना

अगर आपको कोई समस्या होती है, तो कृपया हमारे कम्यूनिटी पेज पर जाएं. यहां हमने उन चैनलों के बारे में बताया है जो हमसे संपर्क करने के लिए उपलब्ध हैं.