Android पर, मोबाइल विज़न से एमएल किट में माइग्रेट किया जा रहा है

इस दस्तावेज़ में, Android पर Google Mobile Vision (GMV) से ML Kit पर अपने प्रोजेक्ट माइग्रेट करने का तरीका बताया गया है.

एपीआई में हुए सभी बदलाव

ये बदलाव सभी एपीआई पर लागू होते हैं:

  • GMV एपीआई, SparseArray<T> नतीजे को सिंक्रोनस तरीके से दिखाते हैं. ML Kit API, Google Play services Task API का इस्तेमाल करके, नतीजे एसिंक्रोनस तरीके से दिखाता है.
  • GMV, एपीआई सरफेस में isOperational() कॉल का इस्तेमाल करता है. इससे यह पता चलता है कि कोई मॉड्यूल डाउनलोड हो गया है और इस्तेमाल के लिए तैयार है. ML Kit में ऐसा कोई तरीका नहीं है. अगर कोई मॉड्यूल डाउनलोड नहीं किया गया है, तो ML Kit MlKitException.UNAVAILABLE अपवाद दिखाता है. इस अपवाद को पकड़ा जा सकता है और अगले फ़्रेम को प्रोसेस किया जा सकता है. इसके अलावा, टाइम आउट सेट करके मौजूदा फ़्रेम के साथ फिर से कोशिश की जा सकती है.
  • GMV के तरीके, इनपुट के लिए Frame का इस्तेमाल करते हैं. ML Kit, InputImage का इस्तेमाल करता है.
  • GMV, कई तरह की गड़बड़ियों का पता लगाने और नतीजों को फ़िल्टर करने के लिए MultiDetector, MultiProcessor, और FocusingProcessor फ़्रेमवर्क उपलब्ध कराता है. ML Kit इस तरह के तरीके उपलब्ध नहीं कराता. हालांकि, डेवलपर चाहें, तो इस सुविधा को लागू कर सकते हैं.

Gradle इंपोर्ट अपडेट करना

नीचे दी गई टेबल के मुताबिक, अपने मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) की Gradle फ़ाइल में ML Kit Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी अपडेट करें. यह फ़ाइल आम तौर पर app/build.gradle होती है:

एपीआई जीएमवी आर्टफ़ैक्ट ML Kit का आर्टफ़ैक्ट
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

एपीआई में हुए बदलाव

इस सेक्शन में, हर Vision API के लिए GMV और ML Kit की क्लास और तरीकों के बारे में बताया गया है. साथ ही, इसमें एपीआई को शुरू करने का तरीका भी दिखाया गया है.

FaceDetector

इनीशियलाइज़ेशन को इस उदाहरण में दिखाए गए तरीके से फिर से कोड करें:

जीएमवी

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);

यहां दी गई क्लास और तरीके के नाम बदलें:

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

GMV CONTOUR_LANDMARKS) को बदलने के लिए #setContourMode का इस्तेमाल करें

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) यह सुविधा, फ़ेस कॉन्टूर मोड में शामिल है.
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

इनीशियलाइज़ेशन को इस उदाहरण में दिखाए गए तरीके से फिर से कोड करें:

जीएमवी

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

ML Kit

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

यहां दी गई क्लास और तरीके के नाम बदलें:

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

TextRecognition

इनीशियलाइज़ेशन को इस उदाहरण में दिखाए गए तरीके से फिर से कोड करें:

जीएमवी

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

ML Kit

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

यहां दी गई क्लास और तरीके के नाम बदलें:

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

अगर Google Mobile Vision की CameraSource लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो ML Kit की CameraXSource लाइब्रेरी पर आसानी से माइग्रेट किया जा सकता है. हालांकि, इसके लिए ज़रूरी है कि आपका ऐप्लिकेशन, SDK के कम से कम 21वें वर्शन पर चल रहा हो.

यहां दी गई क्लास और तरीके के नाम बदलें:

android.gms.vision mlkit.vision.camera
CameraSource CameraSourceConfig
CameraSource.Builder CameraSourceConfig.Builder
CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled CameraX का इस्तेमाल करने पर, ऑटोफ़ोकस की सुविधा डिफ़ॉल्ट रूप से मिलती है.
CameraSource.Builder.setFacing CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing
CameraSource.Builder.setFocusMode CameraX का इस्तेमाल करने पर, ऑटोफ़ोकस की सुविधा डिफ़ॉल्ट रूप से मिलती है.
CameraSource.Builder.setRequestedFps समर्थन नहीं होना या रुकना.
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() आंतरिक तौर पर मैनेज किया जाता है
CameraSource.PictureCallback बहिष्कृत
CameraSource.ShutterCallback बहिष्कृत

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