iOS के लिए माइग्रेट करना

मेथड के नाम अपडेट करना

मेथड के नाम इन नियमों के मुताबिक अपडेट करें:

• डोमेन के एंट्री पॉइंट वाली क्लास (Vision, NaturalLanguage) अब मौजूद नहीं हैं. इन्हें, टास्क के हिसाब से बनाई गई क्लास से बदल दिया गया है. डिटेक्टर पाने के लिए, उनके अलग-अलग फ़ैक्ट्री मेथड के कॉल को, हर डिटेक्टर के फ़ैक्ट्री मेथड के डायरेक्ट कॉल से बदलें.

• VisionImageMetadata क्लास को VisionDetectorImageOrientation enum के साथ 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 के लिए, onDeviceTextRecognizer मेथड का नाम बदलकर textRecognizer कर दिया गया है.

• टेक्स्ट की पहचान करने के नतीजों वाली क्लास से, कॉन्फ़िडेंस प्रॉपर्टी हटा दी गई है. इनमें TextElement, TextLine, और TextBlock शामिल हैं.

• ImageLabeler का नया इंस्टेंस पाने के लिए, onDeviceImageLabeler और onDeviceImageLabeler(options:) मेथड को मर्ज कर दिया गया है. साथ ही, इनका नाम बदलकर imageLabeler(options:) कर दिया गया है.

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

• type प्रॉपर्टी को ImageLabeler से हटा दिया गया है. साथ ही, इमेज को लेबल करने के नतीजों वाली क्लास, ImageLabel से entityID प्रॉपर्टी हटा दी गई है.

• बारकोड स्कैन करने के एपीआई detect(in _:, completion:) का नाम बदलकर process(_:, completion:) कर दिया गया है, ताकि यह विज़न एपीआई के साथ काम कर सके.

• नेचुरल लैंग्वेज एपीआई अब "भाषा कोड" के बजाय "भाषा टैग" शब्द का इस्तेमाल करते हैं. भाषा टैग, बीसीपी-47 स्टैंडर्ड के मुताबिक तय किए जाते हैं.

• TranslateLanguage अब अपने कॉन्स्टैंट के लिए, भाषा टैग (जैसे, .en) के बजाय, पढ़ने में आसान नाम ( जैसे, .english) इस्तेमाल करता है.

यहां Swift के पुराने और नए मेथड 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 मेथड 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 लगाने और उसे ट्रैक करने की सुविधा

अगर आपका ऐप्लिकेशन, ऑब्जेक्ट क्लासिफ़िकेशन का इस्तेमाल करता है, तो ध्यान रखें कि नए SDK टूल में, पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के लिए क्लासिफ़िकेशन कैटगरी दिखाने का तरीका बदल गया है.

VisionObject में मौजूद VisionObjectCategory को, इंटिजर के बजाय ObjectLabel ऑब्जेक्ट में text के तौर पर दिखाया जाता है. संभावित सभी स्ट्रिंग कैटगरी, DetectedObjectLabel enum में शामिल हैं.

ध्यान दें कि .unknown कैटगरी हटा दी गई है. किसी ऑब्जेक्ट को क्लासिफ़ाई करने का कॉन्फ़िडेंस कम होने पर, क्लासिफ़ायर कोई लेबल नहीं दिखाता.

यहां Swift के पुराने और नए 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 Objective-C के पुराने और नए कोड का एक उदाहरण दिया गया है:

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

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

Firebase की डिपेंडेंसी हटाना (ज़रूरी नहीं)

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

• Firebase ML Kit, Firebase का वह इकलौता कॉम्पोनेंट हो जिसका इस्तेमाल किया जाता है
• सिर्फ़ डिवाइस पर काम करने वाले एपीआई का इस्तेमाल किया जाता हो
• मॉडल सर्विंग का इस्तेमाल न किया जाता हो

अगर ऐसा है, तो माइग्रेशन के बाद, Firebase की डिपेंडेंसी हटाई जा सकती हैं. यह तरीका अपनाएं:

• Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल हटाएं. इसके लिए, अपने ऐप्लिकेशन की डायरेक्ट्री और Xcode प्रोजेक्ट से GoogleService-Info.plist फ़ाइल मिटाएं.
• अपनी Podfile से, Firebase का कोई भी cocoapod हटाएं. जैसे, pod 'Firebase/Analytics'.
• अपने कोड से, FirebaseApp का कोई भी इनिशियलाइज़ेशन हटाएं. जैसे, FirebaseApp.configure().
• Firebase की सहायता वाली साइट पर दिए गए निर्देशों के मुताबिक, Firebase कंसोल पर अपना Firebase ऐप्लिकेशन मिटाएं.

मदद लेना

अगर आपको कोई समस्या आती है, तो कृपया हमारे कम्यूनिटी पेज पर जाएं. इस पेज पर, हमसे संपर्क करने के लिए उपलब्ध चैनलों की जानकारी दी गई है.