Bermigrasi untuk iOS

Memperbarui nama metode

Perbarui nama metode sesuai dengan aturan berikut:

• Class titik entri domain (Vision, NaturalLanguage) tidak lagi ada. Mereka telah diganti dengan kelas khusus tugas. Mengganti panggilan ke berbagai metode factory untuk mendapatkan pendeteksi dengan mengarahkan panggilan ke metode factory setiap detektor.

• Class VisionImageMetadata telah dihapus, bersama dengan Enum VisionDetectorImageOrientation. Gunakan properti orientation dari VisionImage untuk menentukan orientasi tampilan gambar.

• Metode onDeviceTextRecognizer yang mendapatkan instance TextRecognizer baru memiliki diganti namanya menjadi textRecognizer.

• Properti keyakinan telah dihapus dari teks class hasil pengenalan, termasuk TextElement, TextLine, dan TextBlock.

• Metode onDeviceImageLabeler dan onDeviceImageLabeler(options:) untuk mendapatkan instance ImageLabeler baru telah digabungkan dan diganti namanya menjadi imageLabeler(options:).

• Metode objectDetector untuk mendapatkan instance ObjectDetector baru telah dihapus. Gunakan objectDetector(options:) sebagai gantinya.

• Properti type telah dihapus dari ImageLabeler dan Properti entityID telah dihapus dari class hasil pelabelan gambar, ImageLabel.

• API pemindaian kode batang detect(in _:, completion:) telah diganti namanya menjadi process(_:, completion:) agar konsisten dengan vision API lainnya.

• Natural Language API kini menggunakan istilah "tag bahasa" (sebagaimana didefinisikan oleh Standar BCP-47), bukan "kode bahasa".

• TranslateLanguage kini menggunakan nama yang dapat dibaca (seperti .english) untuk konstantanya alih-alih tag bahasa ( seperti .en).

Berikut adalah beberapa contoh metode Swift lama dan baru:

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())
    

Berikut adalah beberapa contoh metode Objective-C lama dan yang baru:

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];
    

Perubahan khusus API

Deteksi dan pelacakan objek

Jika aplikasi Anda menggunakan klasifikasi objek, perlu diketahui bahwa SDK baru telah berubah cara mengembalikan kategori klasifikasi untuk objek yang terdeteksi.

VisionObjectCategory di VisionObject ditampilkan sebagai text dalam ObjectLabel , bukan bilangan bulat. Semua kategori string yang mungkin disertakan dalam Enum DetectedObjectLabel.

Perlu diketahui bahwa kategori .unknown telah dihapus. Ketika tingkat keyakinan klasifikasi sebuah objek rendah, pengklasifikasi tidak menampilkan label sama sekali.

Berikut adalah contoh kode Swift lama dan baru:

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) {
    ...
  }
}

Berikut adalah contoh kode Objective-C lama dan yang baru:

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

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

Menghapus dependensi Firebase (Opsional)

Langkah ini hanya berlaku jika ketentuan berikut terpenuhi:

• Firebase ML Kit adalah satu-satunya komponen Firebase yang Anda gunakan
• Anda hanya menggunakan API di perangkat
• Anda tidak menggunakan penayangan model

Jika demikian, Anda dapat menghapus dependensi Firebase setelah migrasi. Ikuti langkah-langkah berikut:

• Hapus file konfigurasi Firebase dengan menghapus file GoogleService-Info.plist dari direktori aplikasi dan project Xcode Anda.
• Hapus semua cocoapod Firebase, seperti pod 'Firebase/Analytics', dari Podfile Anda.
• Hapus semua inisialisasi FirebaseApp, seperti FirebaseApp.configure() dari kode Anda.
• Hapus aplikasi Firebase di Firebase console di petunjuk di situs dukungan Firebase.

Mendapatkan Bantuan

Jika Anda mengalami masalah, lihat halaman Komunitas yang kami jelaskan saluran yang tersedia untuk menghubungi kami.