نقل البيانات لنظام التشغيل iOS

تعديل أسماء الطرق

عدِّل أسماء الطرق وفقًا لهذه القواعد:

• لم تعُد فئات نقاط الدخول في النطاق (Vision، وNaturalLanguage) متوفّرة. تم استبدالها بفئات محددة للمهمة. استبدِل الطلبات إلى أساليب المصنع المختلفة للحصول على أدوات الرصد من خلال استدعاءات مباشرة لطريقة الرصد لكل أداة رصد.

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

• وبالتالي، تمت إعادة تسمية الطريقة onDeviceTextRecognizer التي تحصل على مثيل TextRecognizer جديد لتصبح 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 وتمت إعادة تسميتهما ليصبح imageLabeler(options:).

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

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

• تمّت إعادة تسمية واجهة برمجة التطبيقات لفحص الرموز الشريطية detect(in _:, completion:) لتصبح process(_:, completion:) لتتوافق مع واجهات برمجة التطبيقات Vision الأخرى.

• تستخدم واجهات برمجة تطبيقات اللغة الطبيعية الآن مصطلح "علامة اللغة" (على النحو المحدّد في معيار BCP-47) بدلاً من "رمز اللغة".

• يستخدم TranslateLanguage الآن أسماء يمكن قراءتها (مثل .english) للثوابت بدلاً من علامات اللغة ( مثل .en).

فيما 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())
    

فيما يلي بعض الأمثلة على طرق Objective-C 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 العناصر، يُرجى العلم بأنّ حزمة تطوير البرامج (SDK) الجديدة قد غيّرت طريقة عرض فئة التصنيف للعناصر التي تم رصدها.

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

يُرجى العلم أنّه تمت إزالة الفئة .unknown. وعندما تكون الثقة في تصنيف أحد الكائنات منخفضة، لا يقدم المصنِّف 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 على رمز Objective-C القديم والجديد:

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

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

إزالة تبعيات Firebase (اختياري)

لا تسري هذه الخطوة إلا عند استيفاء الشروط التالية:

• إنّ أدوات تعلُّم الآلة في Firebase هي المكوِّن الوحيد الذي تستخدمه في Firebase.
• يجب استخدام واجهات برمجة التطبيقات على الجهاز فقط.
• لا تستخدم نموذج عرض الإعلانات

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

• أزِل ملف الإعداد في Firebase عن طريق حذف ملف GoogleService-Info.plist من دليل تطبيقك ومشروع Xcode.
• عليك إزالة أي ملفات cocoapod في Firebase، مثل pod 'Firebase/Analytics'، من ملف Podfile.
• يجب إزالة أي إعداد لتطبيق Firebase، مثل FirebaseApp.configure()، من رمزك.
• احذف تطبيقك في Firebase من "وحدة تحكُّم Firebase" وفقًا instructions على موقع دعم Firebase.

الحصول على المساعدة

إذا واجهت أيّ مشاكل، يُرجى زيارة صفحة المنتدى حيث نوضّح القنوات المتاحة للتواصل معنا