Migración para iOS

Actualiza los nombres de los métodos

Actualiza los nombres de los métodos según estas reglas:

• Las clases de punto de entrada de dominio (Vision, NaturalLanguage) ya no existen. Se reemplazaron por clases específicas de tareas. Reemplaza las llamadas a sus diversos métodos de fábrica para obtener detectores con llamadas directas al método de fábrica de cada detector.

• Se quitó la clase VisionImageMetadata, junto con el enum VisionDetectorImageOrientation. Usa la propiedad orientation de VisionImage para especificar la orientación de visualización de una imagen.

• Se cambió el nombre del método onDeviceTextRecognizer que obtiene una nueva instancia de TextRecognizer a textRecognizer.

• Se quitó la propiedad de confianza de las clases de resultados de reconocimiento de texto, incluidas TextElement, TextLine y TextBlock.

• Se combinaron los métodos onDeviceImageLabeler y onDeviceImageLabeler(options:) para obtener una nueva instancia de ImageLabeler y se cambió su nombre a imageLabeler(options:).

• Se quitó el método objectDetector para obtener una nueva instancia de ObjectDetector. En su lugar, usa objectDetector(options:).

• Se quitó la propiedad type de ImageLabeler y la propiedad entityID de la clase de resultado de etiquetado de imágenes, ImageLabel.

• Se cambió el nombre de la API de escaneo de códigos de barras detect(in _:, completion:) a process(_:, completion:) para que sea coherente con otras APIs de Vision.

• Las APIs de Natural Language ahora usan el término "etiqueta de idioma" (según lo define el estándar BCP-47) en lugar de "código de idioma".

• TranslateLanguage ahora usa nombres legibles (como .english) para sus constantes en lugar de etiquetas de idioma ( como .en).

Estos son algunos ejemplos de métodos de Swift anteriores y nuevos:

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())
    

Estos son algunos ejemplos de métodos de Objective-C anteriores y nuevos:

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];
    

Cambios específicos de la API

Detección y seguimiento de objetos

Si tu app usa la clasificación de objetos, ten en cuenta que el nuevo SDK cambió la forma en que devuelve la categoría de clasificación para los objetos detectados.

VisionObjectCategory en VisionObject se muestra como text en un objeto ObjectLabel, en lugar de un número entero. Todas las categorías de cadenas posibles se incluyen en el enum DetectedObjectLabel.

Ten en cuenta que se quitó la categoría .unknown. Cuando la confianza de clasificar un objeto es baja, el clasificador no muestra ninguna etiqueta.

Este es un ejemplo del código Swift anterior y nuevo:

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) {
    ...
  }
}

Este es un ejemplo del código Objective-C anterior y nuevo:

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

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

Quita las dependencias de Firebase (opcional)

Este paso solo se aplica cuando se cumplen estas condiciones:

• El Kit de AA de Firebase es el único componente de Firebase que usas.
• Solo usas APIs alojadas en el dispositivo.
• No usas la entrega de modelos.

Si es así, puedes quitar las dependencias de Firebase después de la migración. Sigue estos pasos:

• Para quitar el archivo de configuración de Firebase, borra el archivo GoogleService-Info.plist del directorio de tu app y de tu proyecto de Xcode.
• Quita cualquier CocoaPod de Firebase, como pod 'Firebase/Analytics', de tu Podfile.
• Quita cualquier inicialización de FirebaseApp, como FirebaseApp.configure() de tu código.
• Borra tu app de Firebase en Firebase console según las instrucciones del sitio de asistencia de Firebase.

Cómo obtener ayuda

Si tienes algún problema, consulta nuestra página de la comunidad, en la que se describen los canales disponibles para comunicarte con nosotros.