דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

מעבר מ-Mobile Vision ל-ML Kit ב-iOS

במסמך הזה מפורטים השלבים שצריך לבצע כדי להעביר את הפרויקטים מ: Google Mobile Vision (GMV) ל-ML Kit ב-iOS.

דרישות מוקדמות

לפני שתתחילו להעביר את הקוד, עליכם לוודא שאתם עומדים בדרישות הבאות:

ערכת ML Kit תומכת ב-Xcode 13.2.1 ואילך.
ML Kit תומך ב-iOS מגרסה 10 ואילך.
ML Kit לא תומך בארכיטקטורות של 32 ביט (i386 ו- armv7). ערכת ML Kit תומכת בארכיטקטורות של 64 ביט (x86_64 ו-arm64).

עדכון Cocoapods

מעדכנים את יחסי התלות של ML Kit ב-iOS ב-Podfile של האפליקציה:

API	Pod של GMV	Pod של ערכת ML
סריקת ברקוד	`GoogleMobileVision/BarcodeDetector`	`GoogleMLKit/BarcodeScanning`
איתור פנים	`GoogleMobileVision/FaceDetector`	`GoogleMLKit/FaceDetection`
זיהוי טקסט	`GoogleMobileVision/TextDetector`	`GoogleMLKit/TextRecognition`

שינויים כוללים בממשק ה-API

השינויים האלה יחולו על כל ממשקי ה-API:

ממשקי ה-API להסקת מסקנות ב-GMV נקלטים בקלט UIImage או CMSampleBufferRef. ערכת ML Kit כוללת אותם בתוך MLKVisionImage ומקבלת את הקלט הזה כקלט.
GMV משתמשת ב-NSDictionary כדי להעביר אפשרויות שונות של מזהים. למטרה הזו, ערכת ML Kit משתמשת בסוגי אפשרויות ייעודיים.
GMV מעביר את סוג המזהה למחלקה GMVDetector היחידה כשהיא יוצרת מזהה. ב-ML Kit נעשה שימוש במחלקות ייעודיות כדי ליצור מכונות נפרדות של גלאי, סורק ומזהה.
ממשקי ה-API של GMV תומכים בזיהוי סינכרוני בלבד. אפשר לקרוא לממשקי ה-API להסקת מסקנות של ML Kit באופן סינכרוני ואסינכרוני.
GMV להרחיב את AVCaptureVideoDataOutput ומספק מסגרת מרובת גלאים לביצוע מספר זיהויים בו-זמנית. ערכת ML Kit לא מספקת מנגנונים כאלה, אבל המפתח יכול ליישם את אותה פונקציונליות אם ירצה.

שינויים ספציפיים ל-API

בקטע הזה מתוארים המחלקות והשיטות המתאימות של GMV ו-ML Kit לכל אחד מה-Vision API, ומוסבר איך לאתחל את ה-API.

FaceDetector

מקודדים מחדש את האתחול כמו בדוגמה הזו:

GMV

NSDictionary *options = @{
    GMVDetectorFaceMode : @(GMVDetectorFaceAccurateMode),
    GMVDetectorFaceClassificationType : @(GMVDetectorFaceClassificationAll),
    GMVDetectorFaceLandmarkType : @(GMVDetectorFaceLandmarkAll)
};
GMVDetector *faceDetector =
    [GMVDetector detectorOfType:GMVDetectorTypeFace options:options];

ML Kit

MLKFaceDetectorOptions *options = [[MLKFaceDetectorOptions alloc] init];
options.performanceMode = MLKFaceDetectorPerformanceModeAccurate;
options.classificationMode = MLKFaceDetectorClassificationModeAll;
options.landmarkMode = MLKFaceDetectorLandmarkModeAll;
MLKFaceDetector *faceDetector = [MLKFaceDetector faceDetectorWithOptions:options];

ב-GMVDetector יש שני ממשקי API שונים לזיהוי. שתי הפעולות הן פעולות סינכרוניות:

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInImage:(UIImage *)image
            options:(nullable NSDictionary *)options;

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
             options:(nullable NSDictionary *)options;

מחליפים את הערך GMVDetector ב-MLKFaceDetector. אפשר לקרוא ל-API להסקת מסקנות באופן סינכרוני או אסינכרוני.

סינכרוני

- (nullable NSArray<MLKFace *> *)
    resultsInImage:(MLKVisionImage *)image
             error:(NSError **)error;

אסינכרוני

- (void)processImage:(MLKVisionImage *)image
    Completion:
        (MLKFaceDetectionCallback)completion
    NS_SWIFT_NAME(process(_:completion:));

משנים את המחלקות, השיטות והשמות הבאים:

GMV	ML Kit
`GMVFaceFeature`	`MLKFace`
`GMVFaceContour`	`MLKFaceContour`
`GMVDetectorImageOrientation`	`MLKVisionImage.orientation`
`NSDictionary` מהאפשרויות של זיהוי פנים	`MLKFaceDetectorOptions`
`GMVDetectorFaceFastMode`	`Set MLKFaceDetectorOptions.performanceMode to MLKFaceDetectorPerformanceModeFast`
`GMVDetectorFaceAccurateMode`	`Set MLKFaceDetectorOptions.performanceMode to MLKFaceDetectorPerformanceModeAccurate`
`GMVDetectorFaceSelfieMode`	`Set MLKFaceDetectorOptions.contourMode to MLKFaceDetectorContourModeAll`
`GMVDetectorFaceLandmarkType`	`MLKFaceDetectorOptions.landmarkMode`
`GMVDetectorFaceLandmarkNone`	`Set MLKFaceDetectorOptions.landmarkMode to MLKFaceDetectorLandmarkModeNone`
`GMVDetectorFaceLandmarkAll`	`Set MLKFaceDetectorOptions.landmarkMode to MLKFaceDetectorLandmarkModeAll`
`GMVDetectorFaceLandmarkContour`	`Set MLKFaceDetectorOptions.contourMode to MLKFaceDetectorContourModeAll`
`GMVDetectorFaceClassificationType`	`MLKFaceDetectorOptions.classificationMode`
`GMVDetectorFaceClassificationNone`	`Set MLKFaceDetectorOptions.classificationMode to MLKFaceDetectorClassificationModeNone`
`GMVDetectorFaceClassificationAll`	`Set MLKFaceDetectorOptions.classificationMode to MLKFaceDetectorClassificationModeAll`
`GMVDetectorFaceTrackingEnabled`	`MLKFaceDetectorOptions.trackingEnabled`
`GMVDetectorProminentFaceOnly`	`Set MLKFaceDetectorOptions.contourMode to MLKFaceDetectorContourModeAll`
`GMVDetectorFaceMinSize`	`MLKFaceDetectorOptions.minFaceSize`

BarcodeDetector

מקודדים מחדש את האתחול כמו בדוגמה הזו:

GMV

NSDictionary *options = @{
    GMVDetectorBarcodeFormats : @(GMVDetectorBarcodeFormatCode128 |
                                  GMVDetectorBarcodeFormatQRCode)
};
GMVDetector *barcodeDetector =
    [GMVDetector detectorOfType:GMVDetectorTypeBarcode options:options];

ML Kit

MLKBarcodeScannerOptions *options = [[MLKBarcodeScannerOptions alloc] init];
options.formats = MLKBarcodeFormatCode128 | MLKBarcodeFormatQRCode;
MLKBarcodeScanner *barcodeScanner =
    [MLKBarcodeScanner barcodeScannerWithOptions:options];

ב-GMVDetector יש שני ממשקי API שונים לזיהוי. שתי הפעולות הן פעולות סינכרוניות:

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInImage:(UIImage *)image
            options:(nullable NSDictionary *)options;

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
             options:(nullable NSDictionary *)options;

מחליפים את GMVDetector ב- MLKBarcodeScanner אפשר לקרוא ל-API להסקת מסקנות באופן סינכרוני או אסינכרוני.

סינכרוני

- (nullable NSArray<MLKBarcode *> *)
    resultsInImage:(MLKVisionImage *)image
             error:(NSError **)error;

אסינכרוני

- (void)processImage:(MLKVisionImage *)image
    Completion:
        (MLKBarcodeScanningCallback)completion
    NS_SWIFT_NAME(process(_:completion:));

משנים את המחלקות, השיטות והשמות הבאים:

GMV	ML Kit
`GMVDetectorImageOrientation`	`MLKVisionImage.orientation`
`NSDictionary` מהאפשרויות של מזהה הברקוד	`MLKBarcodeScannerOptions`
`GMVDetectorBarcodeFormats`	`MLKBarcodeScannerOptions.formats`
`GMVBarcodeFeature`	`MLKBarcode`
`GMVBarcodeFeatureAddress`	`MLKBarcodeAddress`
`GMVBarcodeFeatureCalendarEvent`	`MLKBarcodeCalendarEvent`
`GMVBarcodeFeatureContactInfo`	`MLKBarcodeContactInfo`
`GMVBarcodeFeatureDriverLicense`	`MLKBarcodeDriverLicense`
`GMVBarcodeFeatureEmail`	`MLKBarcodeEmail`
`GMVBarcodeFeatureGeoPoint`	`MLKBarcodeGeoPoint`
`GMVBarcodeFeaturePersonName`	`MLKBarcodePersonName`
`GMVBarcodeFeaturePhone`	`MLKBarcodePhone`
`GMVBarcodeFeatureSMS`	`MLKBarcodeSMS`
`GMVBarcodeFeatureURLBookmark`	`MLKBarcodeURLBookmark`
`GMVBarcodeFeatureWiFi`	`MLKBarcodeWiFi`

TextRecognition

מקודדים מחדש את האתחול כמו בדוגמה הזו:

GMV

GMVDetector *textDetector =
    [GMVDetector detectorOfType:GMVDetectorTypeText options:nil];

ML Kit

MLKTextRecognizer *textRecognizer = [MLKTextRecognizer textRecognizer];

ב-GMVDetector יש שני ממשקי API שונים לזיהוי. שתי הפעולות הן פעולות סינכרוניות:

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInImage:(UIImage *)image
            options:(nullable NSDictionary *)options;

- (nullable NSArray<__kindof GMVFeature *> *)
    featuresInBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
             options:(nullable NSDictionary *)options;

מחליפים את GMVDetector ב- MLKTextRecognizer אפשר לקרוא ל-API להסקת מסקנות באופן סינכרוני או אסינכרוני.

סינכרוני

- (nullable MLKText *)
    resultsInImage:(MLKVisionImage *)image
             error:(NSError **)error;

אסינכרוני

- (void)processImage:(MLKVisionImage *)image
    Completion:
        (MLKTextRecognitionCallback)completion
    NS_SWIFT_NAME(process(_:completion:));

משנים את המחלקות, השיטות והשמות הבאים:

GMV	ML Kit
`GMVDetectorImageOrientation`	`MLKVisionImage.orientation`
`GMVTextBlockFeature`	`MLKTextBlock`
`GMVTextElementFeature`	`MLKTextElement`
`GMVTextLineFeature`	`MLKTextLine`

קבלת עזרה

נתקלתם בבעיות? תוכלו לעיין בדף הקהילה שלנו שבו נפרט את הערוצים הזמינים ליצירת קשר איתנו.