Как распознать более 17 000 ориентиров с помощью машинного обучения

Вы когда-нибудь видели захватывающую дух достопримечательность или пейзаж, листая книгу или журнал, и расстраивались, потому что не знали, как он называется и где он находится? Было бы здорово, если бы существовало приложение, которое могло бы рассказать вам, что вы видите! К счастью, есть наш ML Kit. Он поставляется со службой распознавания достопримечательностей и значительно упрощает разработку такого приложения. Итак, давайте посмотрим, как пользоваться этой услугой!

Введение в распознавание достопримечательностей

Служба распознавания ориентиров позволяет получить название ориентира, долготу и широту ориентира и даже значение достоверности входного изображения. Когда вы вводите изображение для распознавания, будет предоставлено значение достоверности, при этом более высокое значение достоверности указывает на то, что ориентир на входном изображении с большей вероятностью будет распознан. Затем вы можете использовать эту информацию для создания персонализированного опыта для ваших пользователей. На данный момент сервис способен распознавать более 17 000 достопримечательностей по всему миру.

При использовании распознавания ориентиров устройство вызывает облачный API для обнаружения, и модель алгоритма обнаружения работает в облаке. Вам необходимо убедиться, что устройство подключено к Интернету при использовании этой услуги.

Подготовка

Настройка среды разработки

Создайте приложение в AppGallery Connect.

Подробнее см. в разделе Начало работы с Android.

2. Включите комплект ML.

Нажмите здесь, чтобы узнать подробности.

3. Загрузите файл agconnect-services.json, который автоматически создается после создания приложения. Скопируйте его в каталог приложения проекта Android Studio.

4. Настройте адрес репозитория Maven для HMS Core SDK.
5. Интегрируйте SDK распознавания ориентиров.
Настройте SDK в файле build.gradle в каталоге приложения.

При необходимости добавьте конфигурацию подключаемого модуля AppGallery Connect одним из следующих способов:
Способ 1. Добавьте следующую информацию в объявление в заголовке файла:

Способ 2: добавьте конфигурацию плагина в блок плагинов:

Разработка кода
1. Получите разрешение камеры на использование камеры.
(Обязательно) Установите статическое разрешение.

(Обязательно) Получите разрешение динамически.

2. Установите ключ API. Эта служба работает в облаке, а это означает, что для установки данных аутентификации в облаке для приложения требуется ключ API. Этот шаг является обязательным, и его невыполнение приведет к сообщению об ошибке при запуске приложения.

3. Создайте анализатор ориентиров одним из следующих способов:

4. Преобразуйте изображение, полученное с камеры или альбома, в растровое изображение. Это не предусмотрено SDK для распознавания достопримечательностей, поэтому вам нужно будет реализовать его самостоятельно.

Включите сервис распознавания ориентиров в обратном вызове.

5. Запустите распознавание ориентира после получения растрового изображения изображения. Поскольку эта служба работает в облаке, плохое сетевое соединение может замедлить передачу данных. Поэтому перед распознаванием ориентира рекомендуется добавить маску к растровому изображению.

Результат

Ниже показано, как работает служба, на примере башни «Восточная жемчужина» в Шанхае и пирамиды Менкаура:

Заключение

Служба распознавания ориентиров ML Kit позволяет получить название ориентира, долготу и широту ориентира и даже значение достоверности входного изображения.

Советы

Прежде чем выполнять распознавание ориентира, задайте ключ API, чтобы установить данные облачной аутентификации для приложения. В противном случае во время работы приложения будет сообщено об ошибке.
Распознавание ориентиров выполняется в облаке, поэтому завершение может быть медленным. Перед распознаванием ориентира рекомендуется добавить маску.