此页面由 Cloud Translation API 翻译。

从 Mobile Vision 迁移到 Android 上的机器学习套件

本文档介绍了将项目从 Google 移动视觉 (GMV) 迁移到 Android 版机器学习套件 (ML Kit) 所需执行的步骤。

整体 API 变更

以下更改适用于所有 API：

GMV API 会同步返回 SparseArray<T> 结果。ML Kit API 使用 Google Play 服务 Task API 异步返回结果。
GMV 会在 API 接口中使用 isOperational() 调用来指明模块是否已成功下载且可以使用。机器学习套件没有此类方法。如果模块尚未下载，机器学习套件会抛出 MlKitException.UNAVAILABLE 异常。您可以捕获此异常并处理下一帧，也可以设置超时并针对当前帧重试。
GMV 方法使用 Frame 作为输入。机器学习套件使用 InputImage。
GMV 提供了 MultiDetector、MultiProcessor 和 FocusingProcessor 框架，用于执行多重检测和结果过滤。ML Kit 不提供此类机制，但开发者可以根据需要实现相同的功能。

更新 Gradle 导入

根据下表更新模块（应用级）Gradle 文件（通常为 app/build.gradle）中 Android 版机器学习套件库的依赖项：

API	GMV 工件	机器学习套件工件
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`

API 更改

本部分介绍了每个 Vision API 对应的 GMV 和 ML Kit 类和方法，并介绍了如何初始化 API。

FaceDetector

重新编码初始化，如以下示例所示：

GMV

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

机器学习套件

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);

更改了以下类和方法名称：

`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` 使用 `#setContourMode` 替换 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)`	此功能已纳入面部轮廓模式。
`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

重新编码初始化，如以下示例所示：

GMV

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

机器学习套件

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

更改了以下类和方法名称：

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

TextRecognition

重新编码初始化，如以下示例所示：

GMV

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

机器学习套件

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

更改了以下类和方法名称：

`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

如果您使用 Google Mobile Vision 提供的 CameraSource 库，则可以轻松迁移到 ML Kit 的 CameraXSource 库，前提是您的应用在运行最低 SDK 版本 21 或更高版本。

更改了以下类和方法名称：

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	使用 CameraX 时，系统会默认提供自动对焦功能。
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	使用 CameraX 时，系统会默认提供自动对焦功能。
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	已废弃。
`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()`	由内部处理
`CameraSource.PictureCallback`	已弃用
`CameraSource.ShutterCallback`	已弃用

获取帮助

如果您遇到任何问题，请访问我们的“社区”页面，其中列出了可用于与我们联系的渠道。