Migração para iOS

Atualizar nomes de métodos

Atualize os nomes dos métodos de acordo com estas regras:

• As classes de ponto de entrada de domínio (Vision, NaturalLanguage) não existem mais. Elas foram substituídas por classes específicas de tarefas. Substitua as chamadas aos vários métodos de fábrica para receber detectores com chamadas diretas ao método de fábrica de cada detector.

• A classe VisionImageMetadata foi removida, assim como o enum VisionDetectorImageOrientation. Use a propriedade orientation de VisionImage para especificar a orientação de exibição de uma imagem.

• O método onDeviceTextRecognizer que recebe uma nova instância de TextRecognizer foi renomeado como textRecognizer.

• A propriedade de confiança foi removida das classes de resultado de reconhecimento de texto, incluindo TextElement, TextLine e TextBlock.

• Os métodos onDeviceImageLabeler e onDeviceImageLabeler(options:) para receber uma nova instância de ImageLabeler foram mesclados e renomeados como imageLabeler(options:).

• O método objectDetector para receber uma nova instância de ObjectDetector foi removido. Em vez disso, use objectDetector(options:).

• A propriedade type foi removida de ImageLabeler, e a propriedade entityID foi removida da classe de resultado de marcação de imagens, ImageLabel.

• A API de leitura de código de barras detect(in _:, completion:) foi renomeada como process(_:, completion:) para ser consistente com outras APIs de visão.

• As APIs Natural Language agora usam o termo "tag de idioma" (conforme definido pelo padrão BCP-47) em vez de "código de idioma".

• TranslateLanguage agora usa nomes legíveis (como .english) para as constantes em vez de tags de idioma ( como .en).

Confira alguns exemplos de métodos Swift antigos e novos:

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())
    

Confira alguns exemplos de métodos Objective-C antigos e novos:

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];
    

Mudanças específicas da API

Detecção e rastreamento de objetos

Se o app usa a classificação de objetos, saiba que o novo SDK mudou a maneira como retorna a categoria de classificação para objetos detectados.

VisionObjectCategory em VisionObject é retornado como text em um objeto ObjectLabel, em vez de um número inteiro. Todas as categorias de string possíveis estão incluídas no enum DetectedObjectLabel.

A categoria .unknown foi removida. Quando a confiança da classificação de um objeto é baixa, o classificador não retorna nenhum rótulo.

Confira um exemplo do código Swift antigo e novo:

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) {
    ...
  }
}

Confira um exemplo do código Objective-C antigo e novo:

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

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

Remover dependências do Firebase (opcional)

Esta etapa só se aplica quando estas condições forem atendidas:

• O Kit de ML para Firebase é o único componente do Firebase que você usa.
• Você só usa APIs no dispositivo.
• Você não usa a disponibilização do modelo.

Nesse caso, é possível remover as dependências do Firebase após a migração. Siga estas etapas:

• Remova o arquivo de configuração do Firebase excluindo o arquivo GoogleService-Info.plist do diretório do app e do projeto do Xcode.
• Remova qualquer cocoapod do Firebase, como pod 'Firebase/Analytics', do seu Podfile.
• Remova qualquer inicialização do FirebaseApp, como FirebaseApp.configure(), do seu código.
• Exclua o app do Firebase no console do Firebase de acordo com as instruções no site de suporte do Firebase.

Como receber ajuda

Se você tiver problemas, consulte nossa página da comunidade, em que descrevemos os canais disponíveis para entrar em contato conosco.