تستخدم Google تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لترجمة المحتوى إلى لغتك المفضّلة، وقد تتضمّن بعض الأخطاء.

الانتقال من Mobile Vision إلى ML Kit على نظام التشغيل Android

يتناول هذا المستند الخطوات التي يجب اتّباعها لنقل مشاريعك من Google Mobile Vision (GMV) إلى حزمة تعلّم الآلة على Android.

التغييرات العامة في واجهة برمجة التطبيقات

تنطبق هذه التغييرات على جميع واجهات برمجة التطبيقات:

تعرض واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ GMV نتيجة SparseArray<T> بشكل متزامن. تستخدم واجهات برمجة التطبيقات في "حزمة تعلّم الآلة" واجهة برمجة التطبيقات Task API في "خدمات Google Play" لعرض النتائج بشكل غير متزامن.
تستخدم واجهة GMV طلب isOperational() في واجهة برمجة التطبيقات للإشارة إلى ما إذا تم تنزيل الوحدة بنجاح وأصبحت جاهزة للاستخدام. لا تتضمّن "حزمة تعلّم الآلة" هذه الطريقة. تُظهر "حزمة تعلّم الآلة" استثناء MlKitException.UNAVAILABLE في حال عدم تنزيل وحدة. يمكنك رصد هذا الاستثناء ومعالجة الإطار التالي أو ضبط مهلة وإعادة المحاولة باستخدام الإطار الحالي.
تستخدم طرق GMV السمة Frame للإدخال. تستخدم "حزمة تعلّم الآلة" InputImage.
يوفّر GMV أُطر عمل MultiDetector وMultiProcessor وFocusingProcessor لإجراء عمليات رصد متعددة وفلترة النتائج. لا توفّر "حزمة تعلّم الآلة" هذه الآليات، ولكن يمكن للمطوّر تنفيذ الوظيفة نفسها إذا أراد ذلك.

تعديل عمليات استيراد Gradle

عدِّل الاعتماديات لمكتبات حزمة تعلّم الآلة على Android في ملف Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق)، والذي يكون عادةً app/build.gradle، وفقًا للجدول التالي:

واجهة برمجة التطبيقات	GMV Artifact	عنصر حزمة تعلّم الآلة
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:19.0.2`
CameraSource	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.mlkit:camera:16.0.0-beta3`

التغييرات في واجهة برمجة التطبيقات

يصف هذا القسم فئات وأساليب GMV وML Kit المقابلة لكل واجهة برمجة تطبيقات Vision API، ويوضح كيفية تهيئة واجهة برمجة التطبيقات.

FaceDetector

أعِد ترميز عملية الإعداد كما هو موضّح في هذا المثال:

GMV

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

حزمة تعلّم الآلة

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);

غيِّر أسماء الفئات والطرق التالية:

`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` استخدام `#setContourMode` لاستبدال 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)`	تتوفّر هذه الميزة في وضع "تحديد ملامح الوجه".
`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

أعِد ترميز عملية الإعداد كما هو موضّح في هذا المثال:

GMV

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

حزمة تعلّم الآلة

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

غيِّر أسماء الفئات والطرق التالية:

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

TextRecognition

أعِد ترميز عملية الإعداد كما هو موضّح في هذا المثال:

GMV

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

حزمة تعلّم الآلة

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

غيِّر أسماء الفئات والطرق التالية:

`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

إذا كنت تستخدم مكتبة CameraSource التي توفّرها Google Mobile Vision، يمكنك بسهولة نقل البيانات إلى مكتبة CameraXSource في حزمة تعلّم الآلة، بشرط أن يكون تطبيقك يعمل على إصدار حزمة تطوير برامج (SDK) أدنى >= 21.

غيِّر أسماء الفئات والطرق التالية:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	يتم توفير ميزة "التركيز التلقائي" تلقائيًا عند استخدام CameraX.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	يتم توفير ميزة "التركيز التلقائي" تلقائيًا عند استخدام CameraX.
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	تمّ الإيقاف.
`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()`	تتم معالجتها داخليًا
`CameraSource.PictureCallback`	منهي العمل به
`CameraSource.ShutterCallback`	منهي العمل به

الحصول على المساعدة

إذا واجهت أي مشاكل، يمكنك الاطّلاع على صفحة المنتدى حيث نوضّح القنوات المتاحة للتواصل معنا.

الانتقال من Mobile Vision إلى ML Kit على نظام التشغيل Android تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.

التغييرات العامة في واجهة برمجة التطبيقات

تعديل عمليات استيراد Gradle

التغييرات في واجهة برمجة التطبيقات

FaceDetector

GMV

حزمة تعلّم الآلة

BarcodeDetector

GMV

حزمة تعلّم الآلة

TextRecognition

GMV

حزمة تعلّم الآلة

CameraSource

الحصول على المساعدة

الانتقال من Mobile Vision إلى ML Kit على نظام التشغيل Android