Migracja na iOS

Aktualizowanie nazw metod

Zaktualizuj nazwy metod zgodnie z tymi regułami:

• Klasy punktów wejścia do domeny (Vision, NaturalLanguage) już nie istnieją. Zastąpiły je klasy specyficzne dla zadań. Zastąp wywołania różnych metod fabrycznych służących do uzyskiwania detektorów bezpośrednimi wywołaniami metody fabrycznej każdego detektora.

• Klasa VisionImageMetadata została usunięta wraz z wyliczeniem VisionDetectorImageOrientation. Aby określić orientację wyświetlania obrazu, użyj właściwości orientation klasy VisionImage.

• Metoda onDeviceTextRecognizer, która pobiera nową instancję TextRecognizer, została zmieniona na textRecognizer.

• Właściwość confidence została usunięta z klas wyników rozpoznawania tekstu, w tym TextElement, TextLine i TextBlock.

• Metody onDeviceImageLabeler i onDeviceImageLabeler(options:) służące do uzyskiwania nowej instancji ImageLabeler zostały połączone i zmienione na imageLabeler(options:).

• Metoda objectDetector służąca do uzyskiwania nowej instancji ObjectDetector została usunięta. Zamiast niej użyj metody objectDetector(options:).

• Właściwość type została usunięta z klasy ImageLabeler, a właściwość entityID została usunięta z klasy wyników dodawania etykiet do obrazów ImageLabel.

• Interfejs API skanowania kodów kreskowych detect(in _:, completion:) został zmieniony na process(_:, completion:), aby zachować spójność z innymi interfejsami API Vision.

• Interfejsy API Natural Language używają teraz terminu „tag języka” (zgodnie ze standardem BCP-47) zamiast „kodu języka”.

• Klasa TranslateLanguage używa teraz czytelnych nazw (np. .english) dla swoich stałych zamiast tagów języka ( np. .en).

Oto kilka przykładów starych i nowych metod 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())
    

Oto kilka przykładów starych i nowych metod 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];
    

Zmiany specyficzne dla interfejsu API

Wykrywanie i śledzenie obiektów

Jeśli Twoja aplikacja korzysta z klasyfikacji obiektów, pamiętaj, że nowy pakiet SDK zmienił sposób, w jaki zwraca kategorię klasyfikacji wykrytych obiektów.

VisionObjectCategory w VisionObject jest zwracana jako text w obiekcie ObjectLabel zamiast jako liczba całkowita. Wszystkie możliwe kategorie ciągów znaków są uwzględnione w wyliczeniu DetectedObjectLabel.

Pamiętaj, że kategoria .unknown została usunięta. Gdy ufność klasyfikacji obiektu jest niska, klasyfikator nie zwraca żadnej etykiety.

Oto przykład starego i nowego kodu 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) {
    ...
  }
}

Oto przykład starego i nowego kodu Objective-C:

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

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

Usuwanie zależności Firebase (opcjonalnie)

Ten krok ma zastosowanie tylko wtedy, gdy spełnione są te warunki:

• Firebase ML Kit to jedyny komponent Firebase, którego używasz.
• Używasz tylko interfejsów API działających na urządzeniu.
• Nie używasz udostępniania modeli.

W takim przypadku po migracji możesz usunąć zależności Firebase. Aby to zrobić:

• Usuń plik konfiguracyjny Firebase, usuwając plik GoogleService-Info.plist z katalogu aplikacji i projektu Xcode.
• Usuń z pliku Podfile wszystkie cocoapods Firebase, np. pod 'Firebase/Analytics'.
• Usuń z kodu wszystkie inicjowanie FirebaseApp, np. FirebaseApp.configure().
• Usuń aplikację w Firebase w konsoli Firebase zgodnie z instrukcjami na stronie pomocy Firebase.

Uzyskiwanie pomocy

Jeśli napotkasz jakieś problemy, zajrzyj na stronę społeczności, na której znajdziesz informacje o kanałach, za pomocą których możesz się z nami skontaktować.