Перенос данных на устройство iOS

В этом руководстве рассказывается, как перейти с ML Kit для Firebase для iOS.

Требования

Прежде чем начать перенос кода, убедитесь, что соблюдены следующие требования:

• ML Kit поддерживает Xcode 13.2.1 и более поздних версий.
• ML Kit поддерживает iOS 15.5 и более поздние версии.
• ML Kit не поддерживает 32-разрядные архитектуры (i386 и armv7). ML Kit поддерживает 64-разрядные архитектуры (x86_64 и arm64).
• Библиотека ML Kit предоставляется только в виде cocoapods. Нельзя использовать одновременно фреймворки и Cocoapods, поэтому, чтобы использовать эту библиотеку, сначала нужно перейти на Cocoapods.

Как обновить Cocoapods

Обновите зависимости для cocoapods ML Kit для iOS в файле Podfile вашего приложения:

Обновление названий классов, перечислений и типов

В общем случае классы, перечисления и типы нужно переименовать следующим образом:

• Swift: удалите префикс Vision из названий классов и перечислений.
• Objective-C: замените префиксы класса и перечисления FIRVision и FIR на MLK.

Для некоторых названий и типов классов это общее правило не применяется:

Обновление названий методов

Названия методов должны соответствовать следующим правилам:

• Классы точек входа домена (Vision, NaturalLanguage) больше не существуют. Они были заменены классами, предназначенными для решения определенных задач. Замените вызовы различных заводских методов для получения детекторов прямыми вызовами заводского метода каждого детектора.

• Класс VisionImageMetadata был удален вместе с перечислением VisionDetectorImageOrientation. Чтобы задать ориентацию изображения, используйте свойство orientation объекта VisionImage.

• Метод onDeviceTextRecognizer, который получает новый экземпляр TextRecognizer, переименован в textRecognizer.

• Свойство confidence удалено из классов результатов распознавания текста, включая TextElement, TextLine и TextBlock.

• Методы onDeviceImageLabeler и onDeviceImageLabeler(options:) для получения нового экземпляра ImageLabeler были объединены и переименованы в imageLabeler(options:).

• Удален метод objectDetector, позволяющий получить новый экземпляр ObjectDetector. Используйте вместо него objectDetector(options:).

• Свойство type удалено из ImageLabeler, а свойство entityID – из класса результатов маркировки изображений ImageLabel.

• API сканирования штрихкодов detect(in _:, completion:) переименован в process(_:, completion:), чтобы соответствовать другим API Vision.

• В Natural Language API теперь используется термин "языковой тег" (как определено в стандарте BCP-47) вместо "код языка".

• В TranslateLanguage теперь используются понятные названия констант (например, .english) вместо языковых тегов (например, .en).

Вот несколько примеров старых и новых методов Swift:

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())
    

Вот несколько примеров старых и новых методов Objective-C:

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];
    

Изменения, связанные с API

Обнаружение и отслеживание объектов

Если в вашем приложении используется классификация объектов, обратите внимание, что в новом SDK изменился способ возврата категории классификации для обнаруженных объектов.

VisionObjectCategory в VisionObject возвращается как text в объекте ObjectLabel, а не как целое число. Все возможные категории строк включены в перечисление DetectedObjectLabel.

Обратите внимание, что категория .unknown удалена. Если уверенность в классификации объекта низкая, классификатор не возвращает ярлык.

Вот пример старого и нового кода 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) {
    ...
  }
}

Ниже приведен пример старого и нового кода Objective-C.

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

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

Как удалить зависимости Firebase

После переноса удалите зависимости Firebase. Для этого выполните следующие действия:

• Удалите файл конфигурации Firebase, удалив файл GoogleService-Info.plist из каталога приложения и проекта Xcode.
• Удалите из файла Podfile все CocoaPods, связанные с Firebase, например pod 'Firebase/Analytics'.
• Удалите из кода все инициализации FirebaseApp, например FirebaseApp.configure().
• Удалите приложение Firebase в консоли Firebase, следуя инструкциям на сайте поддержки Firebase.

Если вам нужна помощь

Если у вас возникнут проблемы, ознакомьтесь с информацией на странице сообщества, где перечислены доступные способы связи с нами.