Миграция для iOS

Обновить названия методов

Обновите названия методов в соответствии со следующими правилами:

• Классы точек входа в предметную область ( Vision , NaturalLanguage ) больше не существуют. Они были заменены классами, специфичными для конкретных задач. Замените вызовы их различных фабричных методов для получения детекторов прямыми вызовами фабричных методов каждого детектора.

• Класс VisionImageMetadata был удален, как и перечисление VisionDetectorImageOrientation . Используйте свойство orientation класса VisionImage для указания ориентации изображения на экране.

• Метод onDeviceTextRecognizer , который получает новый экземпляр TextRecognizer был переименован в textRecognizer .

• Свойство confidence было удалено из классов результатов распознавания текста, включая TextElement , TextLine и TextBlock .

• Методы onDeviceImageLabeler и onDeviceImageLabeler(options:) , позволяющие получить новый экземпляр ImageLabeler были объединены и переименованы в imageLabeler(options:) .

• Метод objectDetector для получения нового экземпляра ObjectDetector был удален. Используйте objectDetector(options:) вместо него.

• Свойство type было удалено из ImageLabeler , а свойство entityID — из класса результатов разметки изображений ImageLabel .

• API сканирования штрихкодов detect(in _:, completion:) был переименован в process(_:, completion:) для обеспечения согласованности с другими API обработки изображений.

• В API обработки естественного языка теперь используется термин «языковой тег» (как определено в стандарте BCP-47 ) вместо «языковой код».

• Теперь TranslateLanguage использует читаемые имена (например, .english) для своих констант вместо языковых тегов (например, .en).

Вот несколько примеров старых и новых методов 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())
    

Вот несколько примеров старых и новых методов 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];
    

изменения, специфичные для API

Обнаружение и отслеживание объектов

Если ваше приложение использует классификацию объектов, имейте в виду, что в новом SDK изменился способ возврата категории классификации для обнаруженных объектов.

VisionObjectCategory в VisionObject возвращается в виде text в объекте ObjectLabel , а не целого числа. Все возможные строковые категории включены в перечисление DetectedObjectLabel .

Обратите внимание, что категория .unknown была удалена. Когда уверенность в классификации объекта низка, классификатор не возвращает никакой метки.

Вот пример старого и нового кода на 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) {
    ...
  }
}

Вот пример старого и нового кода на Objective-C:

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

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

Удалите зависимости Firebase (необязательно)

Этот шаг применяется только при соблюдении следующих условий:

• Firebase ML Kit — это единственный компонент Firebase, который вы используете.
• Вы используете только API, встроенные в устройство.
• Вы не используете подачу моделей.

В этом случае вы можете удалить зависимости Firebase после миграции. Выполните следующие шаги:

• Удалите файл конфигурации Firebase, удалив файл GoogleService-Info.plist из каталога вашего приложения и из проекта Xcode.
• Удалите из вашего Podfile все Cocoapod-файлы Firebase, например, pod 'Firebase/Analytics' .
• Удалите из кода все инициализации FirebaseApp, например, FirebaseApp.configure() .
• Удалите приложение Firebase в консоли Firebase в соответствии с инструкциями на сайте поддержки Firebase.

Получение помощи

Если у вас возникнут какие-либо проблемы, пожалуйста, посетите нашу страницу «Сообщество» , где мы описываем доступные каналы связи с нами.