דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

מעבר מ-Mobile Vision ל-ML Kit ב-Android

במסמך הזה מוסבר איך להעביר את הפרויקטים מ-Google Mobile Vision‏ (GMV) ל-ML Kit ב-Android.

שינויים כלליים ב-API

השינויים האלה חלים על כל ממשקי ה-API:

ממשקי GMV API מחזירים תוצאה של SparseArray<T> באופן סינכרוני. ממשקי ה-API של ML Kit משתמשים ב-Task API של Google Play Services כדי להחזיר תוצאות באופן אסינכרוני.
‏GMV משתמש בקריאה isOperational() בממשק ה-API כדי לציין אם המודול הועלה בהצלחה והוא מוכן לשימוש. ל-ML Kit אין שיטה כזו. אם לא הורדתם מודול, מערכת ML Kit תשליך חריגה מסוג MlKitException.UNAVAILABLE. אפשר לתפוס את החריגה הזו ולעבד את המסגרת הבאה, או להגדיר זמן קצוב לתפוגה ולנסות שוב עם המסגרת הנוכחית.
שיטות GMV משתמשות ב-Frame לצורך קלט. ב-ML Kit נעשה שימוש ב-InputImage.
GMV מספק מסגרות MultiDetector, ‏ MultiProcessor ו-FocusingProcessor לביצוע זיהויים מרובים וסינון תוצאות. ‏ML Kit לא מספק מנגנונים כאלה, אבל המפתחים יכולים להטמיע את אותה פונקציונליות אם הם רוצים.

עדכון ייבוא Gradle

מעדכנים את יחסי התלות של ספריות ML Kit ל-Android בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה), בדרך כלל app/build.gradle, בהתאם לטבלה הבאה:

API	ארטיפקט של GMV	פריט מידע שנוצר בתהליך פיתוח (Artifact) של ML Kit
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:18.3.1`
TextRecognition	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1`
CameraSource	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.mlkit:camera:16.0.0-beta3`

שינויים ב-API

בקטע הזה מתוארות הכיתות והשיטות התואמות של GMV ו-ML Kit לכל אחד מ-Vision API, ומוסבר איך לאתחל את ה-API.

FaceDetector

מקודדים מחדש את האתחול כמו בדוגמה הבאה:

GMV

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

ML Kit

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);

משנים את שמות הכיתה והשיטה הבאים:

`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` משתמשים ב-`#setContourMode` כדי להחליף את GMV CONTOUR_LANDMARKS)
`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)`	התכונה הזו מכוסה במצב 'קווי מתאר הפנים'.
`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

מקודדים מחדש את האתחול כמו בדוגמה הבאה:

GMV

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

ML Kit

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

משנים את שמות הכיתה והשיטה הבאים:

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

TextRecognition

מקודדים מחדש את האתחול כמו בדוגמה הבאה:

GMV

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

ML Kit

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

משנים את שמות הכיתה והשיטה הבאים:

`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

אם אתם משתמשים בספרייה CameraSource ש-Google Mobile Vision מספקת, תוכלו לעבור בקלות לספרייה CameraXSource של ML Kit, בתנאי שהאפליקציה שלכם פועלת בגרסה מינימלית של SDK‏ >= 21.

משנים את שמות הכיתה והשיטה הבאים:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	כשמשתמשים ב-CameraX, הפוקוס האוטומטי מופעל כברירת מחדל.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	כשמשתמשים ב-CameraX, הפוקוס האוטומטי מופעל כברירת מחדל.
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	הוצא משימוש.
`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()`	טיפול פנימי
`CameraSource.PictureCallback`	הוצא משימוש
`CameraSource.ShutterCallback`	הוצא משימוש

קבלת עזרה

אם נתקלתם בבעיות, תוכלו להיכנס לדף הקהילה שלנו, שבו מפורטים הערוצים שבהם אפשר ליצור איתנו קשר.