نقل البيانات لنظام التشغيل iOS

تعديل أسماء الطرق

عدِّل أسماء الطرق وفقًا للقواعد التالية:

• لم تعُد فئات نقاط إدخال النطاق (Vision وNaturalLanguage) متوفّرة. تم استبدالها بفئات محددة للمهام. استبدال عمليات الاستدعاء بطرق المصنع المختلفة للحصول على الأجهزة الكاشفة باستدعاء مباشر لطريقة المصنع لكل كاشف.

• تمّت إزالة الفئة VisionImageMetadata إلى جانب التعداد VisionDetectorImageOrientation. استخدِم السمة orientation في VisionImage لتحديد اتجاه عرض الصورة.

• تمت إعادة تسمية طريقة onDeviceTextRecognizer التي تحصل على مثيل TextRecognizer جديد إلى textRecognizer.

• تمت إزالة خاصية الثقة من فئات نتائج التعرّف على النص، بما في ذلك TextElement وTextLine وTextBlock.

• تم دمج الطريقتين onDeviceImageLabeler وonDeviceImageLabeler(options:) للحصول على مثيل ImageLabeler جديد وإعادة تسميتها إلى imageLabeler(options:).

• تمت إزالة طريقة objectDetector للحصول على مثيل ObjectDetector جديد. يمكنك استخدام objectDetector(options:) كبديل.

• تمت إزالة السمة type من ImageLabeler وتمت إزالة السمة entityID من فئة نتائج تصنيف الصور، ImageLabel.

• تمت إعادة تسمية واجهة برمجة تطبيقات فحص الرمز الشريطي detect(in _:, completion:) لتصبح process(_:, completion:) لتتوافق مع واجهات برمجة تطبيقات الرؤية الأخرى.

• تستخدم واجهات برمجة التطبيقات للغة الطبيعية الآن المصطلح "علامة اللغة" (كما هو موضح في معيار BCP-47) بدلاً من "رمز اللغة".

• يستخدم TranslateLanguage الآن أسماء قابلة للقراءة (مثل .english) كثابته بدلاً من علامات اللغة ( مثل .en).

في ما يلي بعض الأمثلة على طرق Swift القديمة والجديدة:

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())
    

وفي ما يلي بعض الأمثلة على طرق الهدف-ج القديمة والجديدة:

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];
    

التغييرات الخاصة بواجهة برمجة التطبيقات

رصد العناصر وتتبُّعها

إذا كان تطبيقك يستخدم تصنيف الكائنات، يُرجى العلم أنّ حزمة تطوير البرامج (SDK) الجديدة قد غيّرت طريقة عرض فئة التصنيف للعناصر التي يتم رصدها.

يتم عرض VisionObjectCategory في VisionObject على أنّه text في كائن ObjectLabel، بدلاً من عدد صحيح. يتم تضمين جميع فئات السلاسل الممكنة في التعداد DetectedObjectLabel.

يُرجى العِلم أنّه تمت إزالة الفئة .unknown. وعندما تكون الثقة في تصنيف كائن منخفضة، لا ينتج عن المُصنِّف أي تسمية على الإطلاق.

فيما يلي مثال على رمز Swift القديم والجديد:

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) {
    ...
  }
}

فيما يلي مثال لرمز الهدف-C القديم والجديد:

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

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

إزالة اعتماديات Firebase (اختياري)

لا تنطبق هذه الخطوة إلا عند استيفاء الشروط التالية:

• إنّ Firebase ML Kit هو المكوّن الوحيد الذي تستخدمه في Firebase.
• استخدام واجهات برمجة التطبيقات على الجهاز فقط
• لا تستخدم نموذج عرض

في هذه الحالة، يمكنك إزالة تبعيات Firebase بعد نقل البيانات. يُرجى اتّباع الخطوات التالية:

• أزِل ملف إعداد Firebase من خلال حذف ملف GoogleService-Info.plist من دليل تطبيقك ومشروع Xcode.
• أزِل أي ملف cocoapod في Firebase، مثل pod 'Firebase/Analytics'، من Podfile.
• أزِل أي إعداد لتطبيق Firebase، مثل FirebaseApp.configure()، من الرمز.
• احذف تطبيق Firebase من "وحدة تحكُّم Firebase" وفقًا instructions الواردة على الموقع الإلكتروني لدعم Firebase.

الحصول على المساعدة

إذا واجهت أيّ مشاكل، يُرجى زيارة صفحة المنتدى حيث نوضّح القنوات التي يمكنك التواصل معنا من خلالها.