Requisitos previos
Antes de comenzar a migrar tu código, asegúrate de cumplir con los siguientes requisitos:
- ML Kit es compatible con Xcode 13.2.1 o versiones posteriores.
- El ML Kit es compatible con iOS 10 o versiones posteriores.
- ML Kit no es compatible con arquitecturas de 32 bits (i386 y armv7). El ML Kit es compatible con arquitecturas de 64 bits (x86_64 y arm64).
- La biblioteca del ML Kit solo se proporciona como CocoaPods. No puedes mezclar frameworks y cocoapods, así que, para usar esta biblioteca, primero debes migrar para usar cocoapods.
Actualizar CocoaPods
Actualiza las dependencias para los CocoaPods de iOS con el Kit de AA en el Podfile de tu app:
API | Nombres de Pods anteriores | Nombres de grupos nuevos |
---|---|---|
Escaneo de códigos de barras | Firebase/MLVision Firebase/MLVisionBarcodeModel |
GoogleMLKit/BarcodeScanning |
Detección de rostro | Firebase/MLVision Firebase/MLVisionFaceModel |
GoogleMLKit/FaceDetection |
Etiquetado de imágenes | Firebase/MLVision Firebase/MLVisionLabelModel |
GoogleMLKit/ImageLabeling |
Detección y seguimiento de objetos | Firebase/MLVisionObjectDetection | GoogleMLKit/ObjectDetection |
Reconocimiento de texto | Firebase/MLVision Firebase/MLVisionTextModel |
GoogleMLKit/Reconocimiento de texto |
Etiquetado de imágenes de AutoML (modelo agrupado) | Firebase/MLVisionAutoML | GoogleMLKit/ImageLabelingCustom |
Etiquetado de imágenes de AutoML (descarga de modelos desde Firebase) | Firebase/MLVisionAutoML | GoogleMLKit/ImageLabelingCustom GoogleMLKit/LinkFirebase |
ID de idioma | Firebase/MLNaturalLanguage Firebase/MLNLLanguageID |
GoogleMLKit/LanguageID |
Respuesta inteligente | Firebase/MLNaturalLanguage Firebase/MLNLSmartReply |
GoogleMLKit/Respuesta inteligente |
Traductor | Firebase/MLNaturalLanguage Firebase/MLNLTranslate |
GoogleMLKit/Traductor |
Actualiza los nombres de clases, enumeraciones y tipos
En general, las clases , enums y tipos deben cambiarse de la siguiente manera:
- Swift: Quita el prefijo
Vision
de los nombres de clase y las enumeraciones - Objective-C: Reemplaza el nombre de clase
FIRVision
yFIR
y los prefijos de enumeración porMLK
Esta regla general no se aplica para algunos nombres y tipos de clases:
Swift
Clase o tipo anterior | Clase o tipo nuevo |
---|---|
AutoMLLocalModel | LocalModel |
AutoMLRemoteModel | CustomRemoteModel |
VisionBarcodeDetectionCallback | BarcodeScanningCallback |
VisionBarcodeDetector | BarcodeScanner |
VisionBarcodeDetectorOptions | BarcodeScannerOptions |
VisionImage | VisionImage (sin cambios) |
VisionPoint | VisionPoint (sin cambios) |
VisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions | CustomImageLabelerOptions |
VisionOnDeviceImageLabelerOptions | ImageLabelerOptions |
Objective‑C
Clase o tipo anterior | Clase o tipo nuevo |
---|---|
FIRAutoMLLocalModel | MLKLocalModel |
FIRAutoMLRemoteModel | MLKCustomRemoteModel |
FIRVisionBarcodeDetectionCallback | MLKBarcodeScanningCallback |
FIRVisionBarcodeDetector | MLKBarcodeScanner |
FIRVisionBarcodeDetectorOptions | MLKBarcodeScannerOptions |
FIRVisionImage | MLKVisionImage |
FIRVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions | MLKCustomImageLabelerOptions |
FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions | MLKImageLabelerOptions |
FIRVisionPoint | MLKVisionPoint |
Objective‑C
Actualiza los nombres de los métodos
Actualiza los nombres de métodos según estas reglas:
Las clases de punto de entrada del 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 la enumVisionDetectorImageOrientation
. Usa la propiedadorientation
deVisionImage
para especificar la orientación de visualización de una imagen.El nombre del método
onDeviceTextRecognizer
que obtiene una nueva instancia deTextRecognizer
cambió su nombre atextRecognizer
.Se quitó la propiedad de confianza de las clases de resultados de reconocimiento de texto, incluidas
TextElement
,TextLine
yTextBlock
.Se combinaron los métodos
onDeviceImageLabeler
yonDeviceImageLabeler(options:)
para obtener una instanciaImageLabeler
nueva, y se cambió su nombre porimageLabeler(options:)
.Se quitó el método
objectDetector
para obtener una nueva instancia deObjectDetector
. UtilizaobjectDetector(options:)
en lugar de esta función.Se quitó la propiedad
type
deImageLabeler
y la propiedadentityID
se quitó 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:)
porprocess(_:, completion:)
para que sea coherente con otras APIs de Vision.Las APIs de Natural Language ahora usan el término "etiqueta de idioma" (como 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 antiguos y nuevos:
Antiguo
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()
Nuevo
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 antiguos y nuevos:
Antiguo
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];
Nuevo
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 su forma de mostrar 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. En la enumeración DetectedObjectLabel
, se incluyen todas las categorías de cadenas posibles.
Ten en cuenta que se quitó la categoría .unknown
. Cuando la confianza para clasificar un objeto es baja, el clasificador no muestra ninguna etiqueta.
Este es un ejemplo del código SWIFT antiguo y nuevo:
Antiguo
if (object.classificationCategory == .food) { ... }
Nuevo
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) { ... } }
A continuación, se muestra un ejemplo del código de Objective-C antiguo y el nuevo:
Antiguo
if (object.classificationCategory == FIRVisionObjectCategoryFood) { ... }
Nuevo
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 las siguientes condiciones:
- El ML Kit de Firebase es el único componente de Firebase que usas.
- Solo usas APIs integradas en el dispositivo
- No usas la entrega de modelos
Si este es el caso, puedes quitar las dependencias de Firebase después de la migración. Lleve a cabo los pasos siguientes:
- Para quitar el archivo de configuración de Firebase, borra el archivo GoogleService-Info.plist del directorio de la app y del proyecto de Xcode.
- Quita cualquier CocoaPod de Firebase, como
pod 'Firebase/Analytics'
, del Podfile. - Quita cualquier inicialización de FirebaseApp, como
FirebaseApp.configure()
. - Borra tu app de Firebase en Firebase console, de acuerdo con las instructions del sitio de asistencia de Firebase.
Cómo obtener ayuda
Si tienes algún problema, visita nuestra página de la Comunidad, en la que se describen los canales disponibles para comunicarte con nosotros.