Migrazione per iOS

Questa guida spiega come eseguire la migrazione da ML Kit per Firebase per iOS.

Prerequisiti

Prima di iniziare la migrazione del codice, assicurati di soddisfare i seguenti requisiti:

• ML Kit supporta Xcode 13.2.1 o versioni successive.
• ML Kit supporta iOS versione 15.5 o successive.
• ML Kit non supporta le architetture a 32 bit (i386 e armv7). ML Kit supporta le architetture a 64 bit (x86_64 e arm64).
• La libreria ML Kit viene fornita solo come cocoapods. Non puoi combinare framework e cocoapods, quindi per utilizzare questa libreria devi prima eseguire la migrazione per utilizzare cocoapods.

Aggiornare CocoaPods

Aggiorna le dipendenze per i cocoapod ML Kit iOS nel Podfile della tua app:

Aggiorna i nomi di classi, enumerazioni e tipi

In generale, le classi, le enumerazioni e i tipi devono essere rinominati come segue:

• Swift: rimuovi il prefisso Vision dai nomi di classi ed enum
• Objective-C: sostituisci sia il nome della classe FIRVision sia il prefisso dell'enumerazione FIR con MLK

Per alcuni nomi e tipi di classi, questa regola generale non si applica:

Aggiornare i nomi dei metodi

Aggiorna i nomi dei metodi in base a queste regole:

• Le classi del punto di accesso al dominio (Vision, NaturalLanguage) non esistono più. Sono state sostituite da classi specifiche per attività. Sostituisci le chiamate ai vari metodi di fabbrica per ottenere i rilevatori con chiamate dirette al metodo di fabbrica di ciascun rilevatore.

• La classe VisionImageMetadata è stata rimossa insieme all'enum VisionDetectorImageOrientation. Utilizza la proprietà orientation di VisionImage per specificare l'orientamento di visualizzazione di un'immagine.

• Il metodo onDeviceTextRecognizer che ottiene una nuova istanza TextRecognizer è stato rinominato in textRecognizer.

• La proprietà di confidenza è stata rimossa dalle classi dei risultati del riconoscimento del testo, tra cui TextElement, TextLine e TextBlock.

• I metodi onDeviceImageLabeler e onDeviceImageLabeler(options:) per ottenere una nuova istanza ImageLabeler sono stati uniti e rinominati imageLabeler(options:).

• Il metodo objectDetector per ottenere una nuova istanza ObjectDetector è stato rimosso. Utilizza invece objectDetector(options:).

• La proprietà type è stata rimossa da ImageLabeler e la proprietà entityID è stata rimossa dalla classe di risultati di etichettatura delle immagini, ImageLabel.

• L'API per la scansione di codici a barre detect(in _:, completion:) è stata rinominata process(_:, completion:) per coerenza con le altre API Vision.

• Le API Natural Language ora utilizzano il termine "tag lingua" (come definito dallo standard BCP-47) anziché "codice lingua".

• TranslateLanguage ora utilizza nomi leggibili (come .english) per le costanti anziché tag di lingua (come .en).

Ecco alcuni esempi di metodi Swift vecchi e nuovi:

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())
    

Ecco alcuni esempi di metodi Objective-C vecchi e nuovi:

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];
    

Modifiche specifiche dell'API

Rilevamento e monitoraggio degli oggetti

Se la tua app utilizza la classificazione degli oggetti, tieni presente che il nuovo SDK ha modificato il modo in cui restituisce la categoria di classificazione per gli oggetti rilevati.

VisionObjectCategory in VisionObject viene restituito come text in un oggetto ObjectLabel anziché come numero intero. Tutte le possibili categorie di stringhe sono incluse nell'enumerazione DetectedObjectLabel.

Tieni presente che la categoria .unknown è stata rimossa. Quando la confidenza della classificazione di un oggetto è bassa, il classificatore non restituisce alcuna etichetta.

Ecco un esempio del vecchio e del nuovo codice 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) {
    ...
  }
}

Ecco un esempio del codice Objective-C precedente e nuovo:

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

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

Rimuovere le dipendenze di Firebase

Rimuovi le dipendenze di Firebase dopo la migrazione. Procedi nel seguente modo:

• Rimuovi il file di configurazione di Firebase eliminando il file GoogleService-Info.plist dalla directory dell'app e dal progetto Xcode.
• Rimuovi eventuali cocoapod Firebase, ad esempio pod 'Firebase/Analytics', dal tuo Podfile.
• Rimuovi qualsiasi inizializzazione di FirebaseApp, ad esempio FirebaseApp.configure() dal tuo codice.
• Elimina l'app Firebase nella console Firebase seguendo le istruzioni riportate sul sito di assistenza Firebase.

Risorse di assistenza

Se riscontri problemi, consulta la nostra pagina della community, in cui sono indicati i canali disponibili per contattarci.