Migração para iOS

Atualizar nomes de métodos

Atualize os nomes dos métodos de acordo com estas regras:

• As classes de ponto de entrada do domínio (Vision, NaturalLanguage) não existem mais. Eles foram substituídas por classes de tarefas específicas. Substituir as chamadas para os vários métodos de fábrica para conseguir detectores com chamadas diretas para o método de fábrica de cada detector.

• A classe VisionImageMetadata foi removida, assim como o Enumeração VisionDetectorImageOrientation. Use a propriedade orientation de VisionImage para especificar a orientação de exibição de uma imagem.

• O método onDeviceTextRecognizer que recebe uma nova instância TextRecognizer tem foi renomeado como textRecognizer.

• A propriedade de confiança foi removida do texto classes de resultado de reconhecimento, incluindo TextElement, TextLine e TextBlock.

• Os métodos onDeviceImageLabeler e onDeviceImageLabeler(options:) para receber uma A nova instância ImageLabeler foi mesclada e renomeada como imageLabeler(options:).

• O método objectDetector para acessar uma nova instância de ObjectDetector foi removido. Em vez disso, use objectDetector(options:).

• A propriedade type foi removida de ImageLabeler, e o A propriedade entityID foi removida da classe de resultado da rotulagem de imagens, ImageLabel.

• A API de leitura de código de barras detect(in _:, completion:) foi renomeada para process(_:, completion:) para ser consistente com outras APIs de visão.

• As APIs Natural Language agora usam o termo "tag de idioma" (conforme definido pelo padrão BCP-47) em vez de "código do idioma".

• TranslateLanguage agora usa nomes legíveis (como .english) para suas constantes em vez de tags de idioma ( como .en).

Aqui estão alguns exemplos de métodos Swift novos e antigos:

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())
    

Aqui estão alguns exemplos de métodos Objective-C antigos e novos:

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];
    

Mudanças específicas da API

Detecção e rastreamento de objetos

Caso seu app use a classificação de objetos, o novo SDK foi alterado. retorna a categoria de classificação dos objetos detectados.

VisionObjectCategory em VisionObject é retornado como text em ObjectLabel. em vez de um número inteiro. Todas as categorias de string possíveis estão incluídas no Tipo enumerado DetectedObjectLabel.

A categoria .unknown foi removida. Quando a confiança da classificação um objeto estiver baixo, o classificador não retornará nenhum rótulo.

Aqui está um exemplo do código Swift antigo e novo:

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) {
    ...
  }
}

Veja aqui um exemplo do código antigo e novo do Objective-C:

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

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

Remover dependências do Firebase (opcional)

Esta etapa só se aplica quando estas condições são atendidas:

• O Kit de ML do Firebase é o único componente do Firebase que você usa
• Você só usa APIs no dispositivo
• Você não usa a disponibilização de modelos

Se esse for o caso, remova as dependências do Firebase após a migração. Siga estas etapas:

• Para remover o arquivo de configuração do Firebase, exclua o arquivo GoogleService-Info.plist do diretório do seu app e do seu projeto Xcode.
• Remova todos os Cocoapods do Firebase, como pod 'Firebase/Analytics', do seu Podfile.
• Remova qualquer inicialização do FirebaseApp, como FirebaseApp.configure(), do seu código.
• Exclua seu app do Firebase no Console do Firebase que está acessando as instruções no site de suporte do Firebase.

Como receber ajuda

Em caso de problemas, confira nossa Página da comunidade. Nessa página, descrevemos os canais disponíveis para entrar em contato conosco.