Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Android'de Mobile Vision'dan ML Kit'e Geçiş

Bu dokümanda, projelerinizi Google Mobile Vision'dan (GMV) Android'deki ML Kit'e taşımak için uygulamanız gereken adımlar ele alınmaktadır.

Genel API Değişiklikleri

Bu değişiklikler tüm API'ler için geçerlidir:

GMV API'ler eşzamanlı olarak bir SparseArray<T> sonucu döndürür. ML Kit API'leri, sonuçları eşzamansız olarak döndürmek için Google Play Hizmetleri Task API'sini kullanır.
GMV, bir modülün başarıyla indirilip kullanılmaya hazır olup olmadığını belirtmek için API yüzeyindeki isOperational() çağrısını kullanır. ML Kit'in böyle bir yöntemi yoktur. Bir modül indirilmemişse makine öğrenimi MlKitException.UNAVAILABLE istisnası atar. Bu istisnayı yakalayıp sonraki kareyi işleyebilir veya bir zaman aşımı belirleyip geçerli kareyle yeniden deneyebilirsiniz.
GMV yöntemleri, giriş için Frame kullanır. ML Kit InputImage kullanır.
GMV, MultiDetector, MultiProcessor ve FocusingProcessor sistemlerini birden fazla algılama ve sonuç filtrelemesi için kullanır. ML Kit bu tür mekanizmalar sağlamaz, ancak isterseniz aynı işlev geliştirici tarafından da uygulanabilir.

Gradle İçe Aktarmalarını Güncelleme

Modül (uygulama düzeyi) Gradle dosyanızdaki ML Kit Android kitaplıklarına yönelik bağımlılıkları güncelleyin. Bu dosya, genellikle app/build.gradle şeklindedir:

API	GMV Yapısı	ML Kit Yapısı
Yüz Algılayıcı	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0`
Barkod Algılayıcı	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.1.0`
Metin Tanıma	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:18.0.2`
KameraKaynağı	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.mlkit:camera:16.0.0-beta3`

API Değişiklikleri

Bu bölümde, her Vision API için ilgili GMV ve ML Kit sınıfları ile yöntemleri ve API'nin nasıl başlatılacağı açıklanmaktadır.

Yüz Algılayıcı

İlk kullanıma hazırlamayı, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi yeniden kodla:

GMV'ler

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

ML Kiti

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);

Aşağıdaki sınıf ve yöntem adlarını değiştirin:

`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` GMV CONTour_FEMALES) yerine `#setContourMode` kullanın
`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)`	Bu özellik, yüz kontur modu kapsamındadır.
`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()`

Barkod Algılayıcı

İlk kullanıma hazırlamayı, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi yeniden kodla:

GMV'ler

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

ML Kiti

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

Aşağıdaki sınıf ve yöntem adlarını değiştirin:

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

Metin Tanıma

İlk kullanıma hazırlamayı, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi yeniden kodla:

GMV'ler

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

ML Kiti

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

Aşağıdaki sınıf ve yöntem adlarını değiştirin:

`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()`

KameraKaynağı

Google Mobile Vision tarafından sağlanan CameraSource kitaplığını kullanıyorsanız uygulamanızın min. SDK sürümünde ve >= 21 adresinde çalışıyor olması şartıyla ML Kit'in CameraXSource kitaplığına kolayca geçiş yapabilirsiniz.

Aşağıdaki sınıf ve yöntem adlarını değiştirin:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	CameraX kullanılırken varsayılan olarak otomatik odaklama sağlanır.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	CameraX kullanılırken varsayılan olarak otomatik odaklama sağlanır.
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	Kullanımdan kaldırıldı.
`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()`	Dahili olarak işlendi
`CameraSource.PictureCallback`	Kullanımdan kaldırıldı
`CameraSource.ShutterCallback`	Kullanımdan kaldırıldı

Yardım alma

Herhangi bir sorunla karşılaşırsanız bizimle iletişime geçmek için kullanabileceğiniz kanalları ana hatlarıyla belirten Topluluk sayfamıza göz atın.