Migrazione per Android

Questa guida spiega come eseguire la migrazione da ML Kit per Firebase per Android.

Aggiorna le importazioni di Gradle

L'SDK ML Kit richiede una sola dipendenza per ogni API ML Kit. Non è necessario specificare librerie comuni come firebase-ml-vision o firebase-ml-natural-language. ML Kit utilizza lo spazio dei nomi com.google.android.gms per le librerie che dipendono da Google Play Services.

API Vision

I modelli in bundle vengono forniti come parte dell'applicazione. I modelli sottili devono essere scaricati. Alcune API sono disponibili sia in formato bundle che thin, altre solo in un formato o nell'altro:

API	In bundle	Sottile
Riconoscimento del testo	x (beta)	x
Riconoscimento facciale	x	x
Scansione del codice a barre	x	x
Etichettatura delle immagini	x	x
Rilevamento e monitoraggio degli oggetti	x	-

Aggiorna le dipendenze per le librerie Android ML Kit nel file Gradle del modulo (a livello di app, di solito app/build.gradle.kts) in base alle seguenti tabelle:

Modelli in bundle

API	Artefatti precedenti	Nuovo artefatto
Scansione del codice a barre	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-barcode-model:16.0.1	com.google.mlkit:barcode-scanning:17.3.0
Contorno del viso	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-face-model:19.0.0	com.google.mlkit:face-detection:16.1.7
Etichettatura delle immagini	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-image-label-model:19.0.0	com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9
Rilevamento di oggetti	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-object-detection-model:19.0.3	com.google.mlkit:object-detection:17.0.2

Modelli sottili

API	Artefatti precedenti	Nuovo artefatto
Scansione del codice a barre	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.1
Riconoscimento facciale	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0
Riconoscimento del testo	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1

AutoMLVision Edge

API	Artefatto precedente	Nuovo artefatto
AutoML senza download	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-automl:18.0.3	com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.3
AutoML con download	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-automl:18.0.3	com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.3 Per ospitare e scaricare modelli personalizzati, sposta i modelli in Cloud Storage e aggiungi la logica di download nella tua app per caricarli utilizzando LocalModel. Per maggiori dettagli, consulta la guida alla migrazione da Firebase ML a Cloud Storage.

API Natural Language

I modelli in bundle vengono forniti come parte dell'applicazione. I modelli sottili devono essere scaricati:

API	In bundle	Sottile
ID lingua	x	x
Risposta rapida	x	x (beta)

Aggiorna le dipendenze per le librerie Android ML Kit nel file Gradle del modulo (a livello di app, di solito app/build.gradle.kts) in base alle seguenti tabelle:

Modelli in bundle

API	Artefatti precedenti	Nuovo artefatto
ID lingua	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-language-id-model:20.0.7	com.google.mlkit:language-id:17.0.6
Risposta rapida	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-smart-reply-model:20.0.7	com.google.mlkit:smart-reply:17.0.4

Modelli sottili

API	Artefatti precedenti	Nuovo artefatto
ID lingua	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-language-id-model:20.0.7	com.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id:17.0.0
Risposta rapida	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-smart-reply-model:20.0.7	com.google.android.gms:play-services-mlkit-smart-reply:16.0.0-beta1

Aggiorna i nomi dei corsi

Se la tua classe è presente in questa tabella, apporta la modifica indicata:

Corso precedente	Nuovo corso
com.google.firebase.ml.common.FirebaseMLException	com.google.mlkit.common.MlKitException
com.google.firebase.ml.vision.common.FirebaseVisionImage	com.google.mlkit.vision.common.InputImage
com.google.firebase.ml.vision.barcode.FirebaseVisionBarcodeDetector	com.google.mlkit.vision.barcode.BarcodeScanner
com.google.firebase.ml.vision.labeler.FirebaseVisionImageLabel	com.google.mlkit.vision.label.ImageLabeler
com.google.firebase.ml.vision.barcode.FirebaseVisionBarcodeDetector	com.google.mlkit.vision.barcode.BarcodeScanner
com.google.firebase.ml.vision.automl.FirebaseAutoMLLocalModel	com.google.mlkit.common.model.LocalModel
com.google.firebase.ml.vision.automl.FirebaseAutoMLRemoteModel	com.google.mlkit.common.model.LocalModel Richiede il download manuale. I modelli remoti ospitati su Firebase sono ritirati. Per maggiori dettagli, consulta la guida alla migrazione da Firebase ML a Cloud Storage.
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions	com.google.mlkit.vision.label.defaults.ImageLabelerOptions
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionImageLabel	com.google.mlkit.vision.label.ImageLabel
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions	com.google.mlkit.vision.label.custom.CustomImageLabelerOptions
com.google.firebase.ml.vision.objects.FirebaseVisionObjectDetectorOptions	com.google.mlkit.vision.objects.defaults.ObjectDetectorOptions

Per le altre classi, segui queste regole:

• Rimuovi il prefisso FirebaseVision dal nome del corso.
• Rimuovi gli altri prefissi che iniziano con il prefisso Firebase dal nome del corso.

Inoltre, nei nomi dei pacchetti sostituisci il prefisso com.google.firebase.ml con com.google.mlkit.

Aggiornare i nomi dei metodi

Sono necessarie modifiche minime al codice:

• L'istanza di detector/scanner/etichettatore/traduttore... è stata modificata. Ogni funzionalità ora ha un proprio punto di ingresso. Ad esempio: BarcodeScanning, TextRecognition, ImageLabeling, Translation... Le chiamate al servizio Firebase getInstance() vengono sostituite da chiamate al metodo getClient() del punto di ingresso della funzionalità.
• L'istanza predefinita per TextRecognizer è stata rimossa perché abbiamo introdotto librerie aggiuntive per il riconoscimento di altri script come il cinese e il coreano. Per utilizzare le opzioni predefinite con il modello di riconoscimento del testo in caratteri latini, dichiara una dipendenza da com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition e utilizza TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS).
• L'istanza predefinita per ImageLabeler e ObjectDetector è stata rimossa, poiché abbiamo introdotto il supporto dei modelli personalizzati per queste due funzionalità. Ad esempio, per utilizzare le opzioni predefinite con il modello di base in ImageLabeling, dichiara una dipendenza da com.google.mlkit:image-labeling e utilizza ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS) in Java.
• Tutti gli handle (detector/scanner/etichettatore/traduttore...) sono chiudibili. Assicurati che il metodo close() venga chiamato quando gli oggetti non verranno più utilizzati. Se li utilizzi in un Fragment o AppCompatActivity, un modo per farlo è chiamare LifecycleOwner.getLifecycle() su Fragment o AppCompatActivity, quindi chiamare Lifecycle.addObserver.
• processImage() e detectInImage() nelle API Vision sono stati rinominati in process() per coerenza.
• Le API Natural Language ora utilizzano il termine "tag lingua" (come definito dallo standard BCP 47) anziché "codice lingua".
• I metodi getter nelle classi xxxOptions sono stati rimossi.
• Il metodo getBitmap() nella classe InputImage (in sostituzione di FirebaseVisionImage) non è più supportato nell'ambito dell'interfaccia pubblica. Fai riferimento a BitmapUtils.java in Esempio di guida rapida di ML Kit per convertire la bitmap da vari input.
• FirebaseVisionImageMetadata è stato rimosso, puoi semplicemente passare i metadati dell'immagine, come width, height, rotationDegrees, format, ai metodi di costruzione di InputImage.

Ecco alcuni esempi di metodi Kotlin vecchi e nuovi:

Precedente

// Construct image labeler with base model and default options.
val imageLabeler = FirebaseVision.getInstance().onDeviceImageLabeler

// Construct object detector with base model and default options.
val objectDetector = FirebaseVision.getInstance().onDeviceObjectDetector

// Construct face detector with given options
val faceDetector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options)

// Construct image labeler with local AutoML model
val localModel =
    FirebaseAutoMLLocalModel.Builder()
      .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
      .build()
val autoMLImageLabeler =
    FirebaseVision.getInstance()
      .getOnDeviceAutoMLImageLabeler(
          FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
            .setConfidenceThreshold(0.3F)
            .build()
    )

Nuovo

// Construct image labeler with base model and default options.
val imageLabeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS)
// Optional: add lifecycle observer
lifecycle.addObserver(imageLabeler)

// Construct object detector with base model and default options.
val objectDetector = ObjectDetection.getClient(
    ObjectDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS
)

// Construct face detector with given options
val faceDetector = FaceDetection.getClient(options)

// Construct image labeler with local AutoML model
val localModel =
  LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    .build()
val autoMLImageLabeler =
  ImageLabeling.getClient(
    CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.3F).build())
  

Ecco alcuni esempi di metodi Java vecchi e nuovi:

Precedente

// Construct image labeler with base model and default options.
FirebaseVisionImageLabeler imagelLabeler =
     FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler();

// Construct object detector with base model and default options.
FirebaseVisionObjectDetector objectDetector =
     FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector();

// Construct face detector with given options
FirebaseVisionFaceDetector faceDetector =
     FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options);

// Construct image labeler with local AutoML model
FirebaseAutoMLLocalModel localModel =
    new FirebaseAutoMLLocalModel.Builder()
      .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
      .build();
FirebaseVisionImageLabeler autoMLImageLabeler =
    FirebaseVision.getInstance()
      .getOnDeviceAutoMLImageLabeler(
          FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
            .setConfidenceThreshold(0.3F)
            .build());

Nuovo

// Construct image labeler with base model and default options.
ImageLabeler imageLabeler = ImageLabeling.getClient(
    ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS
);
// Optional: add lifecycle observer
getLifecycle().addObserver(imageLabeler);

// Construct object detector with base model and default options.
ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(
    ObjectDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS
);

// Construct face detector with given options
FaceDetector faceDetector = FaceDetection.getClient(options);

// Construct image labeler with local AutoML model
LocalModel localModel =
  new LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    .build();
ImageLabeler autoMLImageLabeler =
  ImageLabeling.getClient(
    new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.3F).build());
  

Modifiche specifiche dell'API

Scansione del codice a barre

Per l'API Barcode Scanning, ora esistono due modi per distribuire i modelli:

• Tramite Google Play Services, ovvero "thin" (consigliato): in questo modo si riducono le dimensioni dell'app e il modello viene condiviso tra le applicazioni. Tuttavia, gli sviluppatori dovranno assicurarsi che il modello venga scaricato prima di utilizzarlo per la prima volta.
• Con l'APK della tua app, ovvero "in bundle": in questo modo le dimensioni dell'app aumentano, ma il modello è immediatamente utilizzabile.

Le due implementazioni sono leggermente diverse: la versione "in bundle" presenta una serie di miglioramenti rispetto alla versione "thin". I dettagli di queste differenze sono disponibili nelle linee guida dell'API Barcode Scanning.

Rilevamento dei volti

Per l'API Face Detection, i modelli possono essere forniti in due modi:

• Tramite Google Play Services, ovvero "thin" (consigliato): in questo modo si riducono le dimensioni dell'app e il modello viene condiviso tra le applicazioni. Tuttavia, gli sviluppatori dovranno assicurarsi che il modello venga scaricato prima di utilizzarlo per la prima volta.
• Con l'APK della tua app, ovvero "in bundle": in questo modo aumentano le dimensioni del download dell'app, ma il modello è immediatamente utilizzabile.

Il comportamento delle implementazioni è lo stesso.

Traduzioni

• TranslateLanguage ora utilizza nomi leggibili per le costanti (ad es. ENGLISH) anziché tag di lingua (EN). Inoltre, ora sono @StringDef, anziché @IntDef, e il valore della costante è il tag di lingua BCP 47 corrispondente.

AutoML Image Labeling (deprecato)

Il download di modelli personalizzati per l'etichettatura delle immagini utilizzando AutoML è deprecato e verrà ritirato il 15 giugno 2027. Devi utilizzare Cloud Storage per ospitare i modelli e aggiungere la logica di download alla tua app per scaricarli. Per maggiori dettagli, consulta la guida alla migrazione da Firebase ML a Cloud Storage.

Rilevamento e monitoraggio degli oggetti

Se la tua app utilizza il rilevamento degli oggetti con classificazione approssimativa, tieni presente che il nuovo SDK ha modificato il modo in cui restituisce la categoria di classificazione per gli oggetti rilevati.

La categoria di classificazione viene restituita come istanza di DetectedObject.Label anziché come numero intero. Tutte le categorie possibili per il classificatore grossolano sono incluse nella classe PredefinedCategory.

Ecco un esempio del codice Kotlin precedente e nuovo:

Precedente

if (object.classificationCategory == FirebaseVisionObject.CATEGORY_FOOD) {
    ...
}

Nuovo

if (!object.labels.isEmpty() &&
    object.labels[0].text == PredefinedCategory.FOOD) {
    ...
}
// or
if (!object.labels.isEmpty() &&
    object.labels[0].index == PredefinedCategory.FOOD_INDEX) {
    ...
}

Ecco un esempio del codice Java precedente e di quello nuovo:

Precedente

if (object.getClassificationCategory() == FirebaseVisionObject.CATEGORY_FOOD) {
    ...
}

Nuovo

if (!object.getLabels().isEmpty()
    && object.getLabels().get(0).getText().equals(PredefinedCategory.FOOD)) {
    ...
}
// or
if (!object.getLabels().isEmpty()
    && object.getLabels().get(0).getIndex() == PredefinedCategory.FOOD_INDEX) {
    ...
}

La categoria "Sconosciuto" è stata rimossa. Quando la confidenza della classificazione di un oggetto è bassa, non restituiamo alcuna etichetta.

Rimuovere le dipendenze di Firebase

Rimuovi le dipendenze di Firebase dopo la migrazione. Procedi nel seguente modo:

• Rimuovi il file di configurazione di Firebase eliminando il file di configurazione google-services.json nella directory del modulo (a livello di app) della tua app.
• Sostituisci il plug-in Gradle dei servizi Google nel file Gradle del modulo (a livello di app) (solitamente app/build.gradle.kts) con il plug-in Strict Version Matcher:

Prima

plugins {
  id("com.android.application")
  id("com.google.gms.google-services")
}

android {
  // …
}

Dopo

plugins {
  id("com.android.application")
  id("com.google.android.gms.strict-version-matcher-plugin")
}

android {
  // …
}

• Sostituisci il classpath del plug-in Gradle dei servizi Google nel file Gradle a livello di progetto (radice) (build.gradle.kts) con quello del plug-in Strict Version Matcher:

Prima

buildscript {
  dependencies {
    // ...

    classpath("com.google.gms:google-services:4.3.3")
  }
}

Dopo

buildscript {
  dependencies {
    // ...
    classpath("com.google.android.gms:strict-version-matcher-plugin:1.2.1")
  }
}

Elimina l'app Firebase nella console Firebase seguendo le istruzioni riportate sul sito di assistenza Firebase.

Risorse di assistenza

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