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Migrar da Vision para dispositivos móveis para o Kit de ML no Android

Este documento aborda as etapas necessárias para migrar seus projetos do Google Mobile Vision (GMV) para o Kit de ML no Android.

Mudanças gerais na API

Essas mudanças se aplicam a todas as APIs:

As APIs GMV retornam um resultado SparseArray<T> de forma síncrona. As APIs do Kit de ML usam a API Task do Google Play Services para retornar resultados de forma assíncrona.
O GMV usa a chamada isOperational() na plataforma da API para indicar se um módulo foi transferido por download e está pronto para uso. O Kit de ML não tem esse método. O ML Kit gera uma exceção MlKitException.UNAVAILABLE se um módulo não tiver sido transferido por download. É possível capturar essa exceção e processar o próximo frame ou definir um tempo limite e tentar novamente com o frame atual.
Os métodos GMV usam Frame para entrada. O Kit de ML usa InputImage.
O GMV fornece frameworks MultiDetector, MultiProcessor e FocusingProcessor para realizar várias detecções e filtrar resultados. O ML Kit não oferece esses mecanismos, mas a mesma funcionalidade pode ser implementada pelo desenvolvedor, se necessário.

Atualizar importações do Gradle

Atualize as dependências das bibliotecas do Android do Kit de ML no arquivo Gradle do módulo (nível do app), que geralmente é app/build.gradle, de acordo com a tabela a seguir:

API	Artefato de GMV	Artefato do Kit de 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`

Mudanças na API

Esta seção descreve as classes e os métodos correspondentes do GMV e do ML Kit para cada API Vision e mostra como inicializar a API.

FaceDetector

Recode a inicialização, conforme mostrado neste exemplo:

GMVKit de ML

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);

Mude os seguintes nomes de classe e método:

`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` Use `#setContourMode` para substituir 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)`	Esse recurso é coberto pelo modo de contorno do rosto.
`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

Recode a inicialização, conforme mostrado neste exemplo:

GMVKit de ML

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

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

Mude os seguintes nomes de classe e método:

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

TextRecognition

Recode a inicialização, conforme mostrado neste exemplo:

GMVKit de ML

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

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

Mude os seguintes nomes de classe e método:

`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 você usa a biblioteca CameraSource fornecida pelo Google Mobile Vision, é possível migrar facilmente para a biblioteca CameraXSource do ML Kit, desde que seu app esteja sendo executado em uma versão mínima do SDK >= 21.

Mude os seguintes nomes de classe e método:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	O foco automático é fornecido por padrão ao usar o CameraX.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	O foco automático é fornecido por padrão ao usar o CameraX.
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	Obsoleto.
`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()`	Gerenciado internamente
`CameraSource.PictureCallback`	Descontinuado
`CameraSource.ShutterCallback`	Descontinuado

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