应用中的图像识别：为什么以及如何使用_为什么实现对图片的识别

目录

介绍

背景

Firebase ML Kit是什么及它如何工作

如何将图像识别集成到应用程序中

让我们总结一下

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为什么以及如何在应用中使用图像识别

介绍

从旅游到物流，从医疗保健到电子商务，图像识别现在越来越常用。仍然认为这些技术仅适用于“大玩家”？阅读如何通过几个简单的步骤将其实现到您的应用程序中。

背景

图像识别技术在我们的日常生活中越来越常用。公司和企业用它来解决从安全到客户满意度调查的各种问题。对具有图像识别功能的产品的投资预计到2021年将增长到390亿美元。

机器学习（图像识别的核心）的实现在从头开始引入时可能会变得麻烦。幸运的是，有一些公共库允许在开发产品时使用现成的模型。Firebase ML Kit就是其中之一。接下来，我们将告诉您如何在应用程序开发中使用它。

Firebase ML Kit是什么及它如何工作

ML Kit是SDK，它允许以简单的方式使用现成的机器学习谷歌对iOS和Android的解决方案。无论您是否具有机器学习应用程序的经验，您都可以在几行代码中实现必要的功能。如果您是一位经验丰富的程序员，您可以下载自己的TensorFlow模型。

ML Kit可以在线工作（在这种情况下，您可以免费访问更大的数据库，但查询数量有限：只有前几千个免费）和离线工作。文本，条形码和图像识别等功能可在线和离线使用。地标识别（知名建筑，河流，街道等）仅可在线获取，并且只能通过设备离线识别。

如何将图像识别集成到应用程序中

举个例子，让我们从离线文本识别开始：

private fun runTextSearchOnDevice(bitmap: Bitmap) {
        val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
        val textDetector = FirebaseVision.getInstance().onDeviceTextRecognizer
        textDetector.processImage(image).addOnSuccessListener {
            processTextSearchFromDevice(it)
        }.addOnFailureListener {
            Toast.makeText(this, it.toString(), Toast.LENGTH_SHORT).show()
        }
    }

在` processTextSearchFromDevice`方法中，我们处理Firebase提供的数据。每个功能对应不同类型的模型，可以在文档中找到。在我们的例子中，我们得到了` Rect`对象中文本坐标的对象数组，当然还有Firebase识别的文本本身。对于在线使用，代码几乎相同：

val options = FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions.Builder()
          .setLanguageHints(resources.getStringArray(R.array.textRecognitionLanguages).toList())
               .build()
       val textDetector = FirebaseVision.getInstance().getCloudTextRecognizer(options)

现在，我们可以添加可能会被Firebase识别的语言。结果，我们得到了相同的对象数组。如果您计划识别文档，为方便起见，您可以使用` getCloudDocumentTextRecognizer`。

对于人脸识别，方法几乎相同。

val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
        val faceDetector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(getFaceDetectorOptions())
        faceDetector.detectInImage(image).addOnSuccessListener {...}

在设置中，我们可以提到我们是否需要识别“地标”（眼睛，鼻子，耳朵等），类型（对我们来说，速度或准确度可能很重要），按类别分类，例如，只有睁开眼睛或微笑的照片。以下是设置示例：

FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder()
            .setModeType(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ACCURATE_MODE)
            .setLandmarkType(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.NO_LANDMARKS)
            .setClassificationType(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.NO_CLASSIFICATIONS)
            .build()

因此，Firebase将生成一组具有分组面坐标的对象，如果有批准，则生成带有坐标的“地标”数组。

最后，让我们讨论如何识别照片图像。一般来说，一切都与以前的情况几乎相同。例如，在这里，它如何脱机工作：

val labelDetector = FirebaseVision.getInstance().visionLabelDetector
        labelDetector.detectInImage(image).addOnSuccessListener {...}

这是一个在线变体：

val options = FirebaseVisionCloudDetectorOptions.Builder()
               .setModelType(FirebaseVisionCloudDetectorOptions.LATEST_MODEL)
               .setMaxResults(15)
               .build()
       val labelDetector = FirebaseVision.getInstance().getVisionCloudLabelDetector(options)
       labelDetector.detectInImage(image).addOnSuccessListener {...}

在设置中，您可以提及显示的结果的最大值和应该应用的模型（稳定的或最新的可用）。因此，您会收到带有名称的对象数组（取决于Firebase在照片中看到的内容），精确度介于0.01和1.0之间。

正如您所看到的，没有复杂性，对于大多数情况下，免费（本地）ML Kit就足够了。

让我们总结一下

特别是机器学习和图像识别，不一定非同寻常。例如，在您的应用中，当用户在注册时添加照片时，可以在此阶段使用它。您所需要的只是检查图片是否合适——至少如果它不是用户宠物的图像。并且客户希望尽快开始使用您的产品，并且不想等待审核人批准照片。

 

原文地址：https://www.codeproject.com/Articles/1272374/Image-Recognition-in-Apps-Why-and-How-to-Use