Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Переход с Mobile Vision на ML Kit на Android

В этом документе описаны шаги, которые необходимо предпринять для переноса ваших проектов из Google Mobile Vision (GMV) в ML Kit на Android.

Общие изменения API

Эти изменения применяются ко всем API:

API GMV синхронно возвращают результат SparseArray<T> . API ML Kit используют API задач служб Google Play для асинхронного возврата результатов.
GMV использует вызов isOperational() в интерфейсе API, чтобы указать, успешно ли загружен модуль и готов ли он к использованию. В ML Kit такого метода нет. ML Kit выдает исключение MlKitException.UNAVAILABLE , если модуль не был загружен. Вы можете перехватить это исключение и обработать следующий кадр или установить тайм-аут и повторить попытку с текущим кадром.
Методы GMV используют Frame для ввода. ML Kit использует InputImage .
GMV предоставляет платформы MultiDetector , MultiProcessor и FocusingProcessor для выполнения нескольких обнаружений и фильтрации результатов. ML Kit не предоставляет таких механизмов, но тот же функционал при желании может быть реализован разработчиком.

Обновить импорт Gradle

Обновите зависимости для библиотек Android ML Kit в файле Gradle вашего модуля (на уровне приложения), который обычно имеет имя app/build.gradle , согласно следующей таблице:

API	Артефакт ГМВ	Артефакт комплекта ML
Детектор лица	`com.google.android.gms:play-services-vision:xxx`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0`
Детектор штрих-кода	`com.google.android.gms:play-services-vision:xxx`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.1`
Распознавание текста	`com.google.android.gms:play-services-vision:xxx`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1`
КамераИсточник	`com.google.android.gms:play-services-vision:xxx`	`com.google.mlkit:camera:16.0.0-beta3`

Изменения API

В этом разделе описаны соответствующие классы и методы GMV и ML Kit для каждого Vision API, а также показано, как инициализировать API.

Детектор лица

Перекодируйте инициализацию, как показано в этом примере:

ГМВ

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

ML-комплект

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);

Измените следующие имена классов и методов:

`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` используйте `#setContourMode` для замены 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)`	Эта функция реализована в режиме контура лица.
`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()`

Детектор штрих-кода

Перекодируйте инициализацию, как показано в этом примере:

ГМВ

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

ML-комплект

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

Измените следующие имена классов и методов:

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

Распознавание текста

Перекодируйте инициализацию, как показано в этом примере:

ГМВ

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

ML-комплект

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

Измените следующие имена классов и методов:

`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()`

КамераИсточник

Если вы используете библиотеку CameraSource, предоставленную Google Mobile Vision, вы можете легко перейти на библиотеку CameraXSource ML Kit, при условии, что ваше приложение работает на минимальной версии SDK >= 21.

Измените следующие имена классов и методов:

`android.gms.vision`	`mlkit.vision.camera`
`CameraSource`	`CameraSourceConfig`
`CameraSource.Builder`	`CameraSourceConfig.Builder`
`CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled`	Автофокусировка предоставляется по умолчанию при использовании CameraX.
`CameraSource.Builder.setFacing`	`CameraSourceConfig.Builder . setCameraFacing`
`CameraSource.Builder.setFocusMode`	Автофокусировка предоставляется по умолчанию при использовании CameraX.
`CameraSource.Builder.setRequestedFps`	Устарело.
`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()`	Обрабатывается внутри
`CameraSource.PictureCallback`	Устарело
`CameraSource.ShutterCallback`	Устарело

Получение помощи

Если у вас возникнут какие-либо проблемы, посетите нашу страницу сообщества , где мы перечисляем каналы, доступные для связи с нами.