Von Mobile Vision zu ML Kit für iOS migrieren

In diesem Dokument werden die Schritte beschrieben, die Sie ausführen müssen, um Ihre Projekte von Google Mobile Vision (GMV) zu ML Kit unter iOS zu migrieren.

Voraussetzungen

Stellen Sie vor der Migration des Codes sicher, dass Sie die folgenden Anforderungen erfüllen:

• ML Kit unterstützt Xcode 13.2.1 oder höher.
• ML Kit unterstützt iOS 10 oder höher.
• ML Kit unterstützt keine 32-Bit-Architekturen (i386 und armv7). ML Kit unterstützt 64-Bit-Architekturen (x86_64 und arm64).

CocoaPods aktualisieren

Aktualisieren Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit-iOS-CocoaPods in der Podfile Ihrer App:

Allgemeine Änderungen an der API

Diese Änderungen gelten für alle APIs:

• Die Inferenz-APIs von GMV erhalten UIImage oder CMSampleBufferRef als Eingabe. ML Kit schließt sie in eine MLKVisionImage ein und verwendet diese als Eingabe.
• Der Bruttowarenwert (BWW) verwendet NSDictionary, um verschiedene Detektoroptionen zu übergeben. ML Kit verwendet zu diesem Zweck spezielle Optionsklassen.
• Die GMV übergibt den Detektortyp beim Erstellen eines Detektors an die einzelne GMVDetector-Klasse. ML Kit verwendet spezielle Klassen, um separate Detektor-, Scanner- und Erkennungsinstanzen zu erstellen.
• Die APIs von GMV unterstützen nur die synchrone Erkennung. Die Inferenz-APIs von ML Kit können synchron und asynchron aufgerufen werden.
• GMV erweitert AVCaptureVideoDataOutput und bietet ein Multi-Detektor-Framework für die gleichzeitige Durchführung mehrerer Erkennungen. ML Kit bietet keine solchen Mechanismen, aber bei Bedarf kann der Entwickler dieselben Funktionen implementieren.

API-spezifische Änderungen

In diesem Abschnitt werden die entsprechenden GMV- und ML Kit-Klassen und -Methoden für jede Vision API beschrieben. Außerdem wird gezeigt, wie die API initialisiert wird.

FaceDetector

Codieren Sie die Initialisierung wie in diesem Beispiel neu:

NSDictionary *options = @{
    GMVDetectorFaceMode : @(GMVDetectorFaceAccurateMode),
    GMVDetectorFaceClassificationType : @(GMVDetectorFaceClassificationAll),
    GMVDetectorFaceLandmarkType : @(GMVDetectorFaceLandmarkAll)
};
GMVDetector *faceDetector =
    [GMVDetector detectorOfType:GMVDetectorTypeFace options:options];

MLKFaceDetectorOptions *options = [[MLKFaceDetectorOptions alloc] init];
options.performanceMode = MLKFaceDetectorPerformanceModeAccurate;
options.classificationMode = MLKFaceDetectorClassificationModeAll;
options.landmarkMode = MLKFaceDetectorLandmarkModeAll;
MLKFaceDetector *faceDetector = [MLKFaceDetector faceDetectorWithOptions:options];

GMVDetector hat zwei verschiedene Erkennungs-APIs. Beide sind synchrone Vorgänge:

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInImage:(UIImage *)image
            options:(nullable NSDictionary *)options;

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
             options:(nullable NSDictionary *)options;

Ersetzen Sie GMVDetector durch MLKFaceDetector. Die Inferenz-API kann synchron oder asynchron aufgerufen werden.

- (nullable NSArray<MLKFace *> *)
    resultsInImage:(MLKVisionImage *)image
             error:(NSError **)error;

- (void)processImage:(MLKVisionImage *)image
    Completion:
        (MLKFaceDetectionCallback)completion
    NS_SWIFT_NAME(process(_:completion:));

Ändern Sie die folgenden Klassen, Methoden und Namen:

BarcodeDetector

Codieren Sie die Initialisierung wie in diesem Beispiel neu:

NSDictionary *options = @{
    GMVDetectorBarcodeFormats : @(GMVDetectorBarcodeFormatCode128 |
                                  GMVDetectorBarcodeFormatQRCode)
};
GMVDetector *barcodeDetector =
    [GMVDetector detectorOfType:GMVDetectorTypeBarcode options:options];

MLKBarcodeScannerOptions *options = [[MLKBarcodeScannerOptions alloc] init];
options.formats = MLKBarcodeFormatCode128 | MLKBarcodeFormatQRCode;
MLKBarcodeScanner *barcodeScanner =
    [MLKBarcodeScanner barcodeScannerWithOptions:options];

GMVDetector hat zwei verschiedene Erkennungs-APIs. Beide sind synchrone Vorgänge:

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInImage:(UIImage *)image
            options:(nullable NSDictionary *)options;

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
             options:(nullable NSDictionary *)options;

Ersetzen Sie GMVDetector durch MLKBarcodeScanner. Die Inferenz-API kann synchron oder asynchron aufgerufen werden.

- (nullable NSArray<MLKBarcode *> *)
    resultsInImage:(MLKVisionImage *)image
             error:(NSError **)error;

- (void)processImage:(MLKVisionImage *)image
    Completion:
        (MLKBarcodeScanningCallback)completion
    NS_SWIFT_NAME(process(_:completion:));

Ändern Sie die folgenden Klassen, Methoden und Namen:

TextRecognition

Codieren Sie die Initialisierung wie in diesem Beispiel neu:

GMVDetector *textDetector =
    [GMVDetector detectorOfType:GMVDetectorTypeText options:nil];

MLKTextRecognizer *textRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizer];

GMVDetector hat zwei verschiedene Erkennungs-APIs. Beide sind synchrone Vorgänge:

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInImage:(UIImage *)image
            options:(nullable NSDictionary *)options;

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
             options:(nullable NSDictionary *)options;

Ersetzen Sie GMVDetector durch MLKTextRecognizer. Die Inferenz-API kann synchron oder asynchron aufgerufen werden.

- (nullable MLKText *)
    resultsInImage:(MLKVisionImage *)image
             error:(NSError **)error;

- (void)processImage:(MLKVisionImage *)image
    Completion:
        (MLKTextRecognitionCallback)completion
    NS_SWIFT_NAME(process(_:completion:));

Ändern Sie die folgenden Klassen, Methoden und Namen:

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