الانتقال من Mobile Vision إلى ML Kit على نظام التشغيل Android

يتناول هذا المستند الخطوات التي عليك اتّخاذها 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 "إحصاءات Google" نتيجة SparseArray<T> بشكل متزامن. تستخدم واجهات برمجة التطبيقات في حزمة تعلّم الآلة واجهة برمجة التطبيقات Task API من "خدمات Google Play" لعرض النتائج بشكل غير متزامن.
تستخدِم GMV طلب isOperational() في مساحة واجهة برمجة التطبيقات للإشارة إلى ما إذا تم تنزيل وحدة بنجاح وأصبحت جاهزة للاستخدام. لا تتضمّن حزمة تعلّم الآلة طريقة مماثلة. تعرض حزمة تعلّم الآلة الخطأ MlKitException.UNAVAILABLE إذا لم يتم تنزيل إحدى الوحدات. يمكنك رصد هذا الاستثناء ومعالجة الإطار التالي أو ضبط مهلة وإعادة المحاولة باستخدام الإطار الحالي.
تستخدم طرق GMV Frame لإدخال البيانات. تستخدم حزمة تعلُّم الآلة InputImage.
توفّر GMV أُطر عمل MultiDetector وMultiProcessor وFocusingProcessor لإجراء عمليات رصد متعددة وفلترة النتائج. لا توفّر حزمة تعلّم الآلة آليات من هذا النوع، ولكن يمكن للمطوّر تنفيذ الوظيفة نفسها إذا أراد ذلك.

تعديل عمليات استيراد Gradle

عدِّل الاعتماديات لمكتبات حزمة تعلّم الآلة على Android في ملف Gradle الخاص بالوحدة (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:19.0.1`
CameraSource	`com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x`	`com.google.mlkit:camera:16.0.0-beta3`

التغييرات في واجهة برمجة التطبيقات

يوضّح هذا القسم فئات وأساليب GMV و حزمة تعلّم الآلة المقابلة لكل Vision API، ويوضّح كيفية إعداد واجهة برمجة التطبيقات.

FaceDetector

أعِد ترميز عملية التهيئة 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 والطُرق 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` استخدِم `#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)`	تندرج هذه الميزة ضمن وضع "محيط 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 التهيئة كما هو موضّح في هذا المثال:

GMV

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

حزمة تعلّم الآلة

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

غيِّر أسماء الفئات والطُرق 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 التهيئة 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 والطُرق 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 الانتقال بسهولة إلى مكتبة CameraXSource في ML Kit، شرط أن يعمل تطبيقك على إصدار من حزمة تطوير البرامج (SDK) لا يقل عن 21.

غيِّر أسماء الفئات والطُرق 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، يُرجى 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