iOS için taşıma

Yöntem adlarını güncelleme

Yöntem adlarını şu kurallara göre güncelleyin:

• Alan giriş noktası sınıfları (Vision, NaturalLanguage) artık mevcut değil. Onlar yerini göreve özgü sınıflar aldı. Algılayıcıların çağrıları her bir algılayıcının fabrika yöntemine yönlendirmeye çalışır.

• VisionImageMetadata sınıfı ve VisionDetectorImageOrientation sıralaması Şunun orientation özelliğini kullan: Bir resmin ekran yönünü belirtmek için VisionImage.

• Yeni bir TextRecognizer örneği alan onDeviceTextRecognizer yöntemi , textRecognizer olarak yeniden adlandırıldı.

• Güven özelliği metinden kaldırıldı TextElement, TextLine ve TextBlock dahil olmak üzere tanıma sonuç sınıfları.

• onDeviceImageLabeler ve onDeviceImageLabeler(options:) yöntemleri yeni ImageLabeler örneği birleştirildi ve şu şekilde yeniden adlandırıldı: imageLabeler(options:).

• Yeni bir ObjectDetector örneği almak için kullanılan objectDetector yöntemi kaldırıldı. Bunun yerine objectDetector(options:) politikasını kullanın.

• type özelliği ImageLabeler alan adından kaldırıldı ve entityID özelliği, ImageLabel resim etiketleme sonucu sınıfından kaldırıldı.

• detect(in _:, completion:) barkod tarama API'si şu şekilde yeniden adlandırıldı: process(_:, completion:) kullanın.

• Natural Language API'lerinde artık "language tag" terimi kullanılıyor ( BCP-47 standardı) kullanın.

• TranslateLanguage artık sabit değerleri için okunabilir adlar (ör. .english) kullanıyor .

Aşağıda eski ve yeni Swift yöntemlerine ilişkin bazı örnekler verilmiştir:

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())
    

Aşağıda eski ve yeni Objective-C yöntemlerine ilişkin bazı örnekler verilmiştir:

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'ye özel değişiklikler

Nesne algılama ve izleme

Uygulamanızda nesne sınıflandırması kullanılıyorsa yeni SDK'nın değiştiğini unutmayın yöntemi, algılanan nesneler için sınıflandırma kategorisini döndürür.

VisionObject öğesindeki VisionObjectCategory, ObjectLabel içinde text olarak döndürülür. nesnesini ifade eder. Olası tüm dize kategorileri DetectedObjectLabel sıralaması.

.unknown kategorisinin kaldırıldığını unutmayın. Sınıflandırmanın güvenilirliği bir nesne düşükse sınıflandırıcı hiç etiket döndürmemiştir.

Aşağıda eski ve yeni Swift koduna bir örnek verilmiştir:

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) {
    ...
  }
}

Aşağıda, eski ve yeni Objective-C koduna bir örnek verilmiştir:

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

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

Firebase bağımlılıklarını kaldırın (İsteğe bağlı)

Bu adım yalnızca aşağıdaki koşullar karşılandığında geçerlidir:

• Firebase ML Kit, kullandığınız tek Firebase bileşenidir
• Yalnızca cihaz üzerindeki API'leri kullanıyorsunuz
• Model sunmayı kullanmıyorsunuz

Bu durumda, taşıma işleminden sonra Firebase bağımlılıklarını kaldırabilirsiniz. Şu adımları uygulayın:

• Firebase yapılandırma dosyasını, GoogleService-Info.plist dosyasını silerek kaldırın. dosyanızı uygulamanızın dizininden ve Xcode projenizden kaldırın.
• pod 'Firebase/Analytics' gibi Firebase cocoapod'larını Podfile'ınızdan kaldırın.
• Kodunuzdan FirebaseApp.configure() gibi FirebaseApp başlatma işlemlerini kaldırın.
• Şu tarihe göre Firebase uygulamanızı Firebase konsolundan silin: Firebase destek sitesindeki talimatları uygulayın.

Yardım Alma

Herhangi bir sorunla karşılaşırsanız lütfen şurada açıklanan Topluluk sayfamıza göz atın: bağlantı kurabileceğimiz kanalları görürsünüz.