Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

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

Este documento aborda as etapas necessárias para migrar seus projetos de 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 superfície da API para indicar se um módulo foi baixado e está pronto para uso. O kit de ML não tem tal método. O kit de ML gera uma exceção MlKitException.UNAVAILABLE se um módulo não foi baixado. Você pode 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 obter informações. O Kit de ML usa InputImage.
O GMV fornece MultiDetector, MultiProcessor e FocusingProcessor para realizar várias detecções e filtragem de resultados. Kit de ML não fornece esses mecanismos, mas a mesma funcionalidade pode ser implementados pelo desenvolvedor, se desejado.

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 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 kit de ML para cada API Vision e mostra como inicializá-la.

FaceDetector

Recodifique a inicialização conforme mostrado neste exemplo:

GMV

detector = new FaceDetector.Builder(context)
    .setMode(FaceDetector.ACCURATE_MODE)
    .setLandmarkType(FaceDetector.ALL_LANDMARKS)
    .setClassificationType(FaceDetector.ALL_CLASSIFICATIONS)
    .build();

Kit de ML

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 classes e métodos:

`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)`	Esta funcionalidade é coberta pelo modo de contorno facial.
`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

Recodifique a inicialização conforme mostrado neste exemplo:

GMV

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

Kit de ML

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

Mude os seguintes nomes de classes e métodos:

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

TextRecognition

Recodifique a inicialização conforme mostrado neste exemplo:

GMV

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

Kit de ML

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

Mude os seguintes nomes de classes e métodos:

`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 o CameraXSource do Kit de ML desde que seu app esteja sendo executado em uma versão mínima do SDK maior ou igual a 21.

Mude os seguintes nomes de classes e métodos:

`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`	Suspenso
`CameraSource.ShutterCallback`	Suspenso

Receber ajuda

Se tiver algum problema, confira nossa página da comunidade. em que descrevemos os canais disponíveis para entrar em contato conosco.