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Migrer de Mobile Vision vers ML Kit sur Android

Ce document décrit les étapes à suivre pour migrer vos projets de Google Mobile Vision (GMV) vers ML Kit sur Android.

Modifications globales apportées à l'API

Ces modifications s'appliquent à toutes les API:

Les API GMV renvoient un résultat SparseArray<T> de manière synchrone. Les API ML Kit utilisent l'API Task des services Google Play pour renvoyer des résultats de manière asynchrone.
GMV utilise l'appel isOperational() dans la surface de l'API pour indiquer si un module a bien été téléchargé et est prêt à l'emploi. ML Kit ne dispose d'aucune telle méthode. ML Kit génère une exception MlKitException.UNAVAILABLE si un module n'a pas été téléchargé. Vous pouvez intercepter cette exception et traiter le frame suivant, ou définir un délai avant expiration et réessayer avec le frame actuel.
Les méthodes GMV utilisent Frame pour la saisie. ML Kit utilise InputImage.
GMV fournit des frameworks MultiDetector, MultiProcessor et FocusingProcessor pour effectuer plusieurs détections et filtrer les résultats. ML Kit ne fournit pas de tels mécanismes, mais le développeur peut implémenter la même fonctionnalité si nécessaire.

Mettre à jour les importations Gradle

Mettez à jour les dépendances des bibliothèques Android ML Kit dans le fichier Gradle de votre module (au niveau de l'application), qui est généralement app/build.gradle, conformément au tableau suivant:

API	Artefact de la VMB	Artefact 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`

Modifications apportées à l'API

Cette section décrit les classes et méthodes GMV et ML Kit correspondantes pour chaque API Vision, et explique comment initialiser l'API.

FaceDetector

Récodez l'initialisation comme indiqué dans cet exemple:

VMBML Kit

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

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);

Modifiez les noms de classe et de méthode suivants:

`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` Utilisez `#setContourMode` pour remplacer 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)`	Cette fonctionnalité est couverte par le mode Contour du visage.
`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

Récodez l'initialisation comme indiqué dans cet exemple:

VMBML Kit

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

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

Modifiez les noms de classe et de méthode suivants:

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

TextRecognition

Récodez l'initialisation comme indiqué dans cet exemple:

VMBML Kit

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

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

Modifiez les noms de classe et de méthode suivants:

`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

Si vous utilisez la bibliothèque CameraSource fournie par Google Mobile Vision, vous pouvez facilement migrer vers la bibliothèque CameraXSource de ML Kit, à condition que votre application s'exécute sur une version de SDK minimale >= 21.

Modifiez les noms de classe et de méthode suivants:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	Le mode autofocus est fourni par défaut lorsque vous utilisez CameraX.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	Le mode autofocus est fourni par défaut lorsque vous utilisez CameraX.
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	Obsolète.
`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()`	Gérées en interne
`CameraSource.PictureCallback`	Obsolète
`CameraSource.ShutterCallback`	Obsolète

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