Migration für iOS

Methodennamen aktualisieren

Aktualisieren Sie Methodennamen gemäß den folgenden Regeln:

• Klassen des Domaineinstiegspunkts (Vision, NaturalLanguage) sind nicht mehr vorhanden. Sie durch aufgabenspezifische Klassen ersetzt. Ersetzen Sie Aufrufe der verschiedenen Fabrikmethoden zum Abrufen von Detektoren durch direkte Aufrufe an die Factory-Methode jedes Detektors.

• Die Klasse VisionImageMetadata wurde zusammen mit dem VisionDetectorImageOrientation-Enum. Das Attribut orientation von Mit VisionImage kannst du die Ausrichtung eines Bilds festlegen.

• Die Methode onDeviceTextRecognizer, die eine neue TextRecognizer-Instanz abruft, hat in textRecognizer umbenannt.

• Die Eigenschaft „Konfidenz“ wurde aus dem Text entfernt Ergebnisklassen für Erkennung, einschließlich TextElement, TextLine und TextBlock.

• Die Methoden onDeviceImageLabeler und onDeviceImageLabeler(options:) zum Abrufen eines neue ImageLabeler-Instanz zusammengeführt und umbenannt in imageLabeler(options:).

• Die Methode objectDetector zum Abrufen einer neuen ObjectDetector-Instanz wurde entfernt. Verwenden Sie stattdessen objectDetector(options:).

• Die Property type wurde aus ImageLabeler und der Das Attribut entityID wurde aus der Ergebnisklasse ImageLabel für das Labeling von Bildern entfernt.

• Die Barcode Scan API detect(in _:, completion:) wurde umbenannt in process(_:, completion:), um sie mit anderen Vision APIs zu vereinheitlichen.

• Die Natural Language APIs verwenden jetzt den Begriff „Sprach-Tag“. (gemäß den BCP-47-Standard) anstelle von „Sprachcode“.

• TranslateLanguage verwendet jetzt lesbare Namen (z. B. „.english“) als Konstanten anstelle von Sprach-Tags ( z. B. .en).

Hier sind einige Beispiele für alte und neue Swift-Methoden:

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())
    

Hier sind einige Beispiele für alte und neue Objective-C-Methoden:

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-spezifische Änderungen

Objekterkennung und -tracking

Wenn Ihre App die Objektklassifizierung verwendet, sollten Sie beachten, dass sich das neue SDK geändert hat gibt die Klassifizierungskategorie für erkannte Objekte zurück.

VisionObjectCategory in VisionObject wird in ObjectLabel als text zurückgegeben. -Objekt anstelle einer Ganzzahl. Alle möglichen Zeichenfolgenkategorien sind in der DetectedObjectLabel-Enum.

Beachten Sie, dass die Kategorie .unknown entfernt wurde. Wenn die Konfidenz der Klassifizierung niedrig ist, gibt der Klassifikator überhaupt kein Label zurück.

Hier ist ein Beispiel für den alten und den neuen Swift-Code:

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) {
    ...
  }
}

Hier ist ein Beispiel für den alten und den neuen Objective-C-Code:

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

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

Firebase-Abhängigkeiten entfernen (optional)

Dieser Schritt ist nur möglich, wenn die folgenden Bedingungen erfüllt sind:

• Firebase ML Kit ist die einzige Firebase-Komponente, die Sie verwenden,
• Sie verwenden nur On-Device-APIs
• Sie verwenden keine Modellbereitstellung

In diesem Fall können Sie Firebase-Abhängigkeiten nach der Migration entfernen. Gehen Sie so vor:

• Entfernen Sie die Firebase-Konfigurationsdatei, indem Sie die Datei „GoogleService-Info.plist“ löschen. aus dem App-Verzeichnis und Ihrem Xcode-Projekt.
• Entfernen Sie alle Firebase-CocoaPods wie pod 'Firebase/Analytics' aus Ihrer Podfile-Datei.
• Entfernen Sie alle FirebaseApp-Initialisierungen, wie z. B. FirebaseApp.configure(), aus Ihrem Code.
• Löschen Sie Ihre Firebase-App in der Firebase Console unter der Anleitung auf der Firebase-Supportwebsite.

Hilfe erhalten

Besuche unsere Community-Seite, falls Probleme auftreten. Dort findest du die verfügbaren Kanäle, über die Sie mit uns Kontakt aufnehmen können.