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Migrazione da Mobile Vision a ML Kit su Android

Questo documento illustra i passaggi da seguire per eseguire la migrazione dei progetti da Google Mobile Vision (GMV) a ML Kit su Android.

Modifiche generali all'API

Queste modifiche si applicano a tutte le API:

Le API GMV restituiscono un risultato SparseArray<T> in modo sincrono. Le API ML Kit utilizzano l'API Task di Google Play Services per restituire i risultati in modo asincrono.
GMV utilizza la chiamata isOperational() nell'interfaccia API per indicare se un modulo è stato scaricato correttamente ed è pronto per l'uso. ML Kit non ha un metodo simile. ML Kit genera un'eccezione MlKitException.UNAVAILABLE se un modulo non è stato scaricato. Puoi intercettare questa eccezione ed elaborare il frame successivo o impostare un timeout e riprovare con il frame corrente.
I metodi GMV utilizzano Frame per l'input. ML Kit utilizza InputImage.
GMV fornisce framework MultiDetector, MultiProcessor e FocusingProcessor per eseguire più rilevamenti e filtrare i risultati. ML Kit non fornisce questi meccanismi, ma se lo desidera, lo sviluppatore può implementare la stessa funzionalità.

Aggiorna le importazioni di Gradle

Aggiorna le dipendenze per le librerie Android di ML Kit nel file Gradle del modulo (a livello di app), che in genere è app/build.gradle, in base alla seguente tabella:

API	Artefatto GMV	Artefatto 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`

Modifiche all'API

Questa sezione descrive le classi e i metodi GMV e ML Kit corrispondenti per ogni API Vision e mostra come inizializzare l'API.

FaceDetector

Ricodifica l'inizializzazione come mostrato in questo esempio:

GMVML 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);

Modifica i seguenti nomi di classi e metodi:

`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` Utilizza `#setContourMode` per sostituire 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)`	Questa funzionalità è coperta dalla modalità Contorno viso.
`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

Ricodifica l'inizializzazione come mostrato in questo esempio:

GMVML Kit

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

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

Modifica i seguenti nomi di classi e metodi:

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

TextRecognition

Ricodifica l'inizializzazione come mostrato in questo esempio:

GMVML Kit

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

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

Modifica i seguenti nomi di classi e metodi:

`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

Se utilizzi la libreria CameraSource fornita da Google Mobile Vision, puoi eseguire facilmente la migrazione alla libreria CameraXSource di ML Kit, a condizione che la tua app sia in esecuzione su una versione SDK minima >= 21.

Modifica i seguenti nomi di classi e metodi:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	L'autofocus è fornito per impostazione predefinita quando utilizzi CameraX.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	L'autofocus è fornito per impostazione predefinita quando utilizzi CameraX.
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	Deprecato.
`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()`	Gestito internamente
`CameraSource.PictureCallback`	Deprecato
`CameraSource.ShutterCallback`	Deprecato

Richiesta di aiuto

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