דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

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

במסמך הזה מפורטים השלבים שצריך לבצע כדי להעביר את הפרויקטים מ: Google Mobile Vision (GMV) ל-ML Kit ב-Android.

שינויים כוללים ב-API

השינויים האלה יחולו על כל ממשקי ה-API:

ממשקי API של GMV מחזירים תוצאת SparseArray<T> באופן סינכרוני. ממשקי API של ML Kit משתמשים ממשק ה-API של Google Play Services להחזרת תוצאות באופן אסינכרוני.
GMV משתמש בקריאה isOperational() שבפלטפורמת ה-API כדי לציין אם המודול הורד בהצלחה ומוכן לשימוש. לערכת למידת המכונה אין שיטה כזו. ערכת למידת מכונה גורמת לחריגה MlKitException.UNAVAILABLE אם המודול לא הורד. תוכלו לזהות את החריגה הזו ולעבד את למסגרת הבאה, או להגדיר זמן קצוב לתפוגה ולנסות שוב עם המסגרת הנוכחית.
בשיטות GMV נעשה שימוש ב-Frame לקלט. ב-ML Kit נעשה שימוש ב-InputImage.
GMV מספק MultiDetector, MultiProcessor וגם FocusingProcessor frameworks לביצוע מספר זיהויים וסינון תוצאות. ערכת למידת מכונה לא מספקת מנגנונים כאלה, אבל את אותה פונקציונליות יכולה הטמענו על ידי המפתח, אם יש בכך צורך.

עדכון ייבוא של Gradle

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

API	ארטיפקט של GMV	פריט מידע של ערכת ML
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 מתוארים המחלקות והשיטות המתאימות של GMV ו-ML Kit לכל אחד מה-Vision API, ומוסבר איך לאתחל את ה-API.

FaceDetector

מקודדים מחדש את האתחול כמו בדוגמה הזו:

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);

שינוי שמות המחלקה והשיטות 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` צריך להשתמש בפונקציה `#setContourMode` כדי להחליף את GMV CONTOUR_GENDERS)
`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 של 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 הזו:

GMV

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

ML Kit

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

שינוי שמות המחלקה והשיטות 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 הזו:

GMV

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

ML Kit

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

שינוי שמות המחלקה והשיטות 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 משתמשים בספריית CameraSource שסופקה על ידי Google Mobile Vision, אפשר: לעבור בקלות ל-CameraXSource של ML Kit לספרייה, בתנאי שהאפליקציה פועלת בגרסת SDK מינימלית >= 21.

שינוי שמות המחלקה והשיטות הבאים:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	המיקוד האוטומטי מסופק כברירת מחדל כשמשתמשים ב- CameraX.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	המיקוד האוטומטי מסופק כברירת מחדל כשמשתמשים ב- CameraX.
`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()`	בטיפול פנימי
`CameraSource.PictureCallback`	הוצא משימוש
`CameraSource.ShutterCallback`	הוצא משימוש

קבלת עזרה

נתקלתם בבעיות? תוכלו לעיין בדף הקהילה שלנו שבו נפרט את הערוצים הזמינים ליצירת קשר איתנו.