Migrazione per iOS

Aggiorna nomi dei metodi

Aggiorna i nomi dei metodi in base a queste regole:

• Le classi del punto di ingresso del dominio (Vision, NaturalLanguage) non esistono più. Loro sono stati sostituiti da classi specifiche di attività. Sostituisci le chiamate ai vari metodi di fabbrica per ottenere i rilevatori con di chiamate dirette al metodo di fabbrica di ogni rilevatore.

• Il corso VisionImageMetadata è stato rimosso, insieme al 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 ha è stato rinominato textRecognizer.

• La proprietà affidabilità è stata rimossa dal testo Classi di risultati del riconoscimento, tra cui TextElement, TextLine e TextBlock.

• I metodi onDeviceImageLabeler e onDeviceImageLabeler(options:) per ottenere la nuova istanza ImageLabeler è stata unita e rinominata in imageLabeler(options:).

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

• La proprietà type è stata rimossa da ImageLabeler e la La proprietà entityID è stata rimossa dalla classe del risultato dell'etichettatura delle immagini, ImageLabel.

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

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

• TranslateLanguage ora utilizza nomi leggibili (ad esempio .english) per le sue costanti anziché i tag di lingua ( ad es. .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 è cambiato restituisce la categoria di classificazione degli oggetti rilevati.

VisionObjectCategory in VisionObject viene restituito come text in ObjectLabel anziché un numero intero. Tutte le possibili categorie di stringhe sono incluse nel Enum. DetectedObjectLabel

Tieni presente che la categoria .unknown è stata rimossa. Quando l'affidabilità della classificazione se un oggetto è basso, 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 vecchio e del nuovo codice Objective-C:

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

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

Rimuovi le dipendenze Firebase (facoltativo)

Questo passaggio è valido solo se vengono soddisfatte le seguenti condizioni:

• Firebase ML Kit è l'unico componente Firebase che utilizzi
• Utilizzi solo API on-device
• Non usi la pubblicazione del modello

In questo caso, puoi rimuovere le dipendenze di Firebase dopo la migrazione. Segui questi passaggi:

• Rimuovi il file di configurazione Firebase eliminando GoogleService-Info.plist dalla directory dell'app al progetto Xcode.
• Rimuovi qualsiasi cocoapod Firebase, ad esempio pod 'Firebase/Analytics', dal podfile.
• Rimuovi dal codice qualsiasi inizializzazione di FirebaseApp, ad esempio FirebaseApp.configure().
• Elimina l'app Firebase nella console Firebase in modo da segui le istruzioni sul sito di assistenza Firebase.

Risorse di assistenza

Se riscontri problemi, consulta la pagina della community, dove troverai i canali disponibili per contattarci.