Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.

Migracja z Mobile Vision do ML Kit na Androidzie

Ten dokument zawiera instrukcje przenoszenia projektów z Google Mobile Vision (GMV) do ML Kit na Androida.

Ogólne zmiany w interfejsie API

Te zmiany dotyczą wszystkich interfejsów API:

Interfejsy GMV API zwracają wynik SparseArray<T> synchronicznie. Interfejsy ML Kit API korzystają z interfejsu API Task usług Google Play, aby zwracać wyniki asynchronicznie.
GMV używa wywołania isOperational() w interfejsie API, aby wskazać, czy moduł został pomyślnie pobrany i czy jest gotowy do użycia. ML Kit nie ma takiej metody. Jeśli moduł nie został pobrany, ML Kit zgłasza wyjątek MlKitException.UNAVAILABLE. Możesz przechwycić ten wyjątek i przetworzyć następny kadr lub ustawić limit czasu i ponownie przetworzyć bieżący kadr.
Metody GMV używają wartości Frame. ML Kit używa InputImage.
GMV udostępnia frameworki MultiDetector, MultiProcessor i FocusingProcessor do wykonywania wielu wykryć i filtrowania wyników. ML Kit nie udostępnia takich mechanizmów, ale deweloper może w razie potrzeby wdrożyć te same funkcje.

Aktualizowanie importów Gradle

Zaktualizuj zależności bibliotek ML Kit na Androida w pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji), który zwykle ma nazwę app/build.gradle. W tym celu postępuj zgodnie z tabelą:

Interfejs API	Artefakt GMV	Element 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`

Zmiany w interfejsie API

W tej sekcji opisano odpowiadające klasy i metody GMV i ML Kit dla każdego interfejsu Vision API oraz pokazano, jak zainicjować interfejs API.

FaceDetector

Zmień kod inicjowania na taki, jak w tym przykładzie:

wartość handlowa bruttoML 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);

Zmień te nazwy klas i metod:

`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` użyj `#setContourMode` do zastąpienia 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)`	Ta funkcja jest obsługiwana w trybie konturowania twarzy.
`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

Zmień kod inicjowania na taki, jak w tym przykładzie:

wartość handlowa bruttoML Kit

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

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

Zmień te nazwy klas i metod:

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

TextRecognition

Zmień kod inicjowania na taki, jak w tym przykładzie:

wartość handlowa bruttoML Kit

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

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

Zmień te nazwy klas i metod:

`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

Jeśli używasz biblioteki CameraSource udostępnianej przez Google Mobile Vision, możesz łatwo przejść na bibliotekę CameraXSource pakietu ML Kit, o ile Twoja aplikacja działa na wersji minimalnej pakietu SDK = 21.

Zmień te nazwy klas i metod:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	Automatyczny autofokus jest domyślnie dostępny podczas korzystania z CameraX.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	Automatyczny autofokus jest domyślnie dostępny podczas korzystania z CameraX.
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	Rola wycofana.
`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()`	Obsługiwane wewnętrznie
`CameraSource.PictureCallback`	Wycofano
`CameraSource.ShutterCallback`	Wycofano

Uzyskiwanie pomocy

Jeśli napotkasz jakiekolwiek problemy, odwiedź naszą stronę społeczności, na której znajdziesz informacje o dostępnych kanałach kontaktu z nami.