iOS için taşıma

Yöntem adlarını güncelleme

Yöntem adlarını şu kurallara göre güncelleyin:

• Alan giriş noktası sınıfları (Vision, NaturalLanguage) artık mevcut değil. Bunların yerine göreve özel sınıflar geldi. Dedektörlerin her bir algılayıcının fabrika yöntemine doğrudan çağrılması için çeşitli fabrika yöntemlerine yapılan çağrıların yerine kullanılır.

• VisionImageMetadata sınıfı ve VisionDetectorImageOrientation sıralaması kaldırıldı. Bir resmin görüntüleme yönünü belirtmek için VisionImage öğesinin orientation özelliğini kullanın.

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

• Güven özelliği; TextElement, TextLine ve TextBlock dahil olmak üzere metin tanıma sonuç sınıflarından kaldırıldı.

• Yeni bir ImageLabeler örneği almak için kullanılan onDeviceImageLabeler ve onDeviceImageLabeler(options:) yöntemleri birleştirildi ve imageLabeler(options:) olarak yeniden adlandırıldı.

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

• type özelliği ImageLabeler öğesinden ve entityID özelliği de ImageLabel resim etiketleme sonuç sınıfından kaldırıldı.

• Barkod tarama API'si detect(in _:, completion:), diğer görüntü API'leriyle tutarlı olacak şekilde process(_:, completion:) olarak yeniden adlandırıldı.

• Natural Language API'lerinde artık "dil kodu" yerine "dil etiketi" (BCP-47 standardı tarafından tanımlandığı şekilde) kullanılıyor.

• TranslateLanguage, dil etiketleri (.en gibi) yerine sabit değerleri için artık okunabilir adlar (.english gibi) 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 algılanan nesneler için sınıflandırma kategorisini döndürme şeklini değiştirdiğini unutmayın.

VisionObject içindeki VisionObjectCategory, ObjectLabel nesnesinde tam sayı yerine text olarak döndürülür. Olası tüm dize kategorileri DetectedObjectLabel sıralamasına dahildir.

.unknown kategorisinin kaldırıldığını unutmayın. Bir nesneyi sınıflandırma güveni düşük olduğunda sınıflandırıcı, hiç etiket döndürmez.

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:

• GoogleService-Info.plist dosyasını uygulamanızın dizininden ve Xcode projenizden silerek Firebase yapılandırma dosyasını kaldırın.
• pod 'Firebase/Analytics' gibi Firebase cocoapod'larını Podfile'ınızdan kaldırın.
• Kodunuzdan FirebaseApp.configure() gibi FirebaseApp başlatma işlemlerini kaldırın.
• Firebase destek sitesindeki instructions uygun şekilde Firebase uygulamanızı Firebase konsolundan silin.

Yardım Alma

Herhangi bir sorunla karşılaşırsanız bizimle iletişime geçmek için uygun kanalları özetlediğimiz Topluluk sayfamıza göz atın.