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Migrar da Vision para dispositivos móveis para o Kit de ML no Android

Este documento aborda as etapas que você precisa seguir para migrar seus projetos do Google Mobile Vision (GMV) para o Kit de ML no Android.

Alterações gerais na API

Essas mudanças são válidas para todas as APIs:

As APIs GMV retornam um resultado SparseArray<T> de forma síncrona. As APIs do Kit de ML usam a API Task do Google Play Services para retornar resultados de forma assíncrona.
O GMV usa a chamada isOperational() na superfície da API para indicar se o download foi concluído e se está pronto para uso. O Kit de ML não tem esse método. O Kit de ML vai gerar uma exceção MlKitException.UNAVAILABLE se o download de um módulo não tiver sido feito. É possível capturar essa exceção e processar o próximo frame ou definir um tempo limite e tentar novamente com o frame atual.
Os métodos GMV usam Frame para entrada. O Kit de ML usa InputImage.
O GMV fornece os frameworks MultiDetector, MultiProcessor e FocusingProcessor para realizar várias detecções e filtragem de resultados. O Kit de ML não fornece esses mecanismos, mas a mesma funcionalidade pode ser implementada pelo desenvolvedor, se desejado.

Atualizar importações do Gradle

Atualize as dependências das bibliotecas do Android do Kit de ML no arquivo Gradle do módulo (nível do app), que geralmente é app/build.gradle, de acordo com a tabela a seguir:

API	Artefato GMV	Artefato do kit de ML
FaceDetector	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0`
BarcodeDetector	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.0`
TextRecognition	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.0`
CameraSource	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.mlkit:camera:16.0.0-beta3`

Mudanças na API

Esta seção descreve as classes e os métodos GMV e do Kit de ML correspondentes para cada API Vision e mostra como inicializar a API.

FaceDetector

Codifique a inicialização conforme mostrado neste exemplo:

GMV

detector = new FaceDetector.Builder(context)
    .setMode(FaceDetector.ACCURATE_MODE)
    .setLandmarkType(FaceDetector.ALL_LANDMARKS)
    .setClassificationType(FaceDetector.ALL_CLASSIFICATIONS)
    .build();

Kit de ML

FaceDetectorOptions options = new FaceDetectorOptions.Builder()
    .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE)
    .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
    .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)
    .build();

detector = FaceDetection.getClient(options);

Mude os seguintes nomes de classe e método:

`android.gms.vision.face`	`mlkit.vision.face`
`FaceDetector`	`FaceDetector`
`SparseArray<Face> detect(Frame frame)`	`Task<List<Face>> process(@NonNull InputImage image)`
`FaceDetector.Builder.setClassificationType(int classificationType)`	`FaceDetectorOptions.Builder.setClassificationMode(int classificationMode)`
`NO_CLASSIFICATIONS, ALL_CLASSIFICATIONS`	`CLASSIFICATION_MODE_NONE, CLASSIFICATION_MODE_ALL`
`FaceDetector.Builder.setLandmarkType(int landmarkType)`	`FaceDetectorOptions.Builder.setLandmarkMode(int landmarkMode)`
`NO_LANDMARKS, ALL_LANDMARKS, CONTOUR_LANDMARKS`	`LANDMARK_MODE_NONE, LANDMARK_MODE_ALL` use `#setContourMode` para substituir GMV CONTOUR_][=S).
`FaceDetector.Builder.setTrackingEnabled(boolean trackingEnabled)`	`FaceDetectorOptions.Builder.enableTracking()`
`FaceDetector.Builder.setMinFaceSize(float proportionalMinFaceSize)`	`FaceDetectorOptions.Builder.setMinFaceSize(float minFaceSize)`
`FaceDetector.Builder.setMode(int mode)`	`FaceDetectorOptions.Builder.setPerformanceMode(int performanceMode)`
`FAST_MODE, ACCURATE_MODE`	`PERFORMANCE_MODE_FAST, PERFORMANCE_MODE_ACCURATE`
`FaceDetector.Builder.setProminentFaceOnly(boolean prominentFaceOnly)`	Este recurso é coberto pelo modo de contorno de rosto.
`Face`	`Face`
`Contour`	`FaceContour`
`Landmark`	`FaceLandmark`
`Face.getContours()`	`Face.getAllContours()`
`Face.getEulerY()`	`Face.getHeadEulerAngleY()`
`Face.getEulerZ()`	`Face.getHeadEulerAngleZ()`
`Face.getId()`	`Face.getTrackingId()`
`Face.getIsLeftEyeOpenProbability()`	`Face.getLeftEyeOpenProbability()`
`Face.getIsRightEyeOpenProbability()`	`Face.getRightEyeOpenProbability()`
`Face.getIsSmilingProbability()`	`Face.getSmilingProbability()`
`Face.getLandmarks()`	`Face.getLandmark(int landmarkType)`
`Face.getPosition() Face.getHeight() Face.getWidth()`	`Face.getBoundingBox()`

BarcodeDetector

Codifique a inicialização conforme mostrado neste exemplo:

GMV

barcodeDetector = new BarcodeDetector.Builder(context).build());

Kit de ML

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

Mude os seguintes nomes de classe e método:

`android.gms.vision.barcode`	`mlkit.vision.barcode`
`BarcodeDetector`	`BarcodeScanner`
`SparseArray<Barcode> detect(Frame frame)`	`Task<List<Barcode>> process(@NonNull InputImage image)`
`Barcode`	`Barcode`

TextRecognition

Codifique a inicialização conforme mostrado neste exemplo:

GMV

textRecognizer = new TextRecognizer.Builder(context).build();

Kit de ML

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

Mude os seguintes nomes de classe e método:

`android.gms.vision.text`	`mlkit.vision.text`
`TextRecognizer`	`TextRecognizer`
`SparseArray<TextBlock> detect(Frame frame)`	`Task<Text> process(@NonNull InputImage image)`
`SparseArray<TextBlock>`	`Text`
`Line`	`Line`
`TextBlock`	`TextBlock`
`Element`	`Element`
`getLanguage()`	`getRecognizedLanguage()`
`getBoundingBox()`	`getBoundingBox()`
`getCornerPoints()`	`getCornerPoints()`
`TextBlock.getComponents()`	`TextBlock.getLines()`
`TextBlock.getValue()`	`TextBlock.getText()`
`Element.getValue()`	`Element.getText()`

CameraSource

Se você usa a biblioteca CameraSource fornecida pela Google Mobile Vision, é possível migrar facilmente para a biblioteca CameraXSource do Kit de ML, desde que o app esteja sendo executado em uma versão mínima do SDK >= 21.

Mude os seguintes nomes de classe e método:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	O foco automático é fornecido por padrão ao usar o CameraX.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	O foco automático é fornecido por padrão ao usar o CameraX.
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	Obsoleto.
`CameraSource.Builder.setRequestedPreviewSize`	`CameraSourceConfig.Builder.setRequestedPreviewSize`
`CameraSource`	`CameraXSource`
`new CameraSource.Builder(mContext, detector)....build();`	`CameraXSource(CameraSourceConfig, PreviewView)`
`getCameraFacing()`	`getCameraFacing()`
`getPreviewSize()`	`getPreviewSize()`
`release()`	`close()`
`start(SurfaceHolder surfaceHolder)`	`start() // The previewview is set in the CameraSourceConfig`
`start()`	`start()`
`stop()`	`stop()`
`Detector.Processor`	`DetectionTaskCallback`
`receiveDetections(Detections<T> detections)`	`void onDetectionTaskReceived(@NonNull Task<ResultT> detectionTask);`
`release()`	Gerenciado internamente
`CameraSource.PictureCallback`	Descontinuado
`CameraSource.ShutterCallback`	Descontinuado

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