מיגרציה ל-iOS

עדכון שמות השיטות

מעדכנים את שמות השיטות בהתאם לכללים הבאים:

• המחלקות של נקודות הכניסה לדומיין (Vision, NaturalLanguage) לא קיימות יותר. הם הוחלפו במחלקות ספציפיות למשימה. להחליף את הקריאות לשיטות המפעל השונות להשגת מזהים שיחות ישירות לשיטה של היצרן של כל מזהה.

• הכיתה VisionImageMetadata הוסרה, יחד עם VisionDetectorImageOrientation enum. צריך להשתמש במאפיין orientation של VisionImage כדי לציין את כיוון התצוגה של תמונה.

• ל-method onDeviceTextRecognizer שמקבלת מופע TextRecognizer חדש יש השם השתנה ל-textRecognizer.

• מאפיין המהימנות הוסר מהטקסט סיווגי תוצאות הזיהוי, כולל TextElement, TextLine ו-TextBlock.

• השיטות onDeviceImageLabeler ו-onDeviceImageLabeler(options:) כדי לקבל מופע ImageLabeler החדש מוזג ושמו שונה ל- imageLabeler(options:)

• הוסרה השיטה objectDetector לקבלת מופע חדש של ObjectDetector. במקומה צריך להשתמש במדיניות objectDetector(options:).

• הנכס type הוסר מ-ImageLabeler וגם המאפיין entityID הוסר מסיווג התוצאות של הוספת תוויות לתמונות, ImageLabel.

• השם של ה-API לסריקת ברקוד detect(in _:, completion:) השתנה ל- process(_:, completion:) בהתאם לממשקי API אחרים של ראייה ממוחשבת.

• Natural Language APIs משתמשים עכשיו במונח 'תג שפה' (כפי שמוגדר על ידי תקן BCP-47) במקום 'קוד שפה'.

• TranslateLanguage משתמש עכשיו בשמות קריאים (כמו .english) לקביעות במקום בתגי שפה ( כמו en.).

הנה כמה דוגמאות לשיטות Swift הישנות והחדשות:

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())
    

לפניכם כמה דוגמאות לשיטות ישנות וחדשות של 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];
    

שינויים ספציפיים ל-API

זיהוי אובייקטים ומעקב אחריהם

אם האפליקציה משתמשת בסיווג אובייקטים, חשוב לדעת שה-SDK החדש השתנה בדרך מחזירה את קטגוריית הסיווג של האובייקטים שזוהו.

VisionObjectCategory ב-VisionObject מוחזר בתור text ב-ObjectLabel במקום מספר שלם. כל קטגוריות המחרוזת האפשריות נכללות DetectedObjectLabel enum.

לתשומת ליבך, הקטגוריה .unknown הוסרה. מתי יש ביטחון בסיווג הערך של האובייקט נמוך, המסווג לא מחזיר תווית בכלל.

הנה דוגמה לקוד SWIFT הישן והחדש:

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) {
    ...
  }
}

הנה דוגמה לקוד Objective-C הישן והחדש:

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

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

הסרת יחסי תלות של Firebase (אופציונלי)

השלב הזה רלוונטי רק כשהתנאים הבאים מתקיימים:

• Firebase ML Kit הוא רכיב Firebase היחיד שבו אתם משתמשים
• אתם משתמשים רק בממשקי API שנמצאים במכשיר
• לא משתמשים בהצגת מודלים

במקרה כזה, אפשר להסיר את יחסי התלות של Firebase אחרי ההעברה. כך עושים זאת:

• מסירים את קובץ התצורה של Firebase על-ידי מחיקת הקובץ GoogleService-Info.plist מספריית האפליקציה ומפרויקט Xcode.
• מסירים מה-Podfile כל קא-פוד של Firebase, כמו pod 'Firebase/Analytics'.
• מסירים מהקוד אתחולים של אפליקציית Firebase, כמו FirebaseApp.configure().
• מוחקים את אפליקציית Firebase במסוף Firebase באמצעות קידוד של ההוראות באתר התמיכה של Firebase.

קבלת עזרה

אם נתקלת בבעיות, אפשר לעיין בדף הקהילה שלנו, שבו ניתן למצוא הערוצים הזמינים ליצירת קשר איתנו.