iOS için taşıma

Yöntem adlarını güncelleme

Yöntem adlarını şu kurallara göre güncelleyin:

• Alan giriş noktası sınıfları (Vision, NaturalLanguage) artık mevcut değil. Bunların yerine, göreve özgü sınıflar kullanıma sunulmuştur. Çeşitli fabrika yöntemlerinin dedektörleri alma çağrılarını, her dedektörün fabrika yöntemine yapılan doğrudan çağrılarla değiştirin.

• VisionImageMetadata sınıfı ve VisionDetectorImageOrientation enum'u 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 birleştirilerek imageLabeler(options:) olarak yeniden adlandırıldı.

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

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

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

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

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

Eski ve yeni Swift yöntemlerine ilişkin 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

Uygulamanızda nesne sınıflandırması kullanılıyorsa 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 dahil edilir.

.unknown kategorisinin kaldırıldığını unutmayın. Bir nesneyi sınıflandırma güvenilirliği düşük olduğunda sınıflandırıcı hiç etiket döndürmez.

Eski ve yeni Swift kodu 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) {
    ...
  }
}

Eski ve yeni Objective-C kodunun bir örneğini aşağıda bulabilirsiniz:

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

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

Firebase bağımlılıklarını kaldırma (isteğe bağlı)

Bu adım yalnızca aşağıdaki koşullar karşılandığında geçerlidir:

• Kullandığınız tek Firebase bileşeni Firebase ML Kit ise
• Yalnızca cihazdaki API'leri kullanıyorsanız
• Model sunma özelliğini kullanmıyorsanız

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

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

Yardım Alma

Herhangi bir sorunla karşılaşırsanız lütfen topluluk sayfamızı ziyaret edin. Bu sayfada, bizimle iletişime geçebileceğiniz kanallar açıklanmaktadır.