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Migração para o Android

Atualizar importações do Gradle

O novo SDK requer apenas uma dependência para cada API do Kit de ML. Não é necessário especificar bibliotecas comuns, como firebase-ml-vision ou firebase-ml-natural-language. O Kit de ML usa o namespace com.google.android.gms para bibliotecas que dependem do Google Play Services.

APIs Vision

Os modelos em pacote são enviados como parte do seu aplicativo. É necessário fazer o download de modelos finos. Algumas APIs estão disponíveis em pacotes ou em formatos finos, e outras somente em um ou outro formato:

API	Agrupadas	Fina
Reconhecimento de texto	x (Beta)	x
Detecção facial	x	x
Leitura de código de barras	x	x
Marcação de imagens	x	x
Detecção e rastreamento de objetos	x	-

Atualize as dependências das bibliotecas do Android do Kit de ML no arquivo Gradle do módulo (nível do app), que geralmente é app/build.gradle, de acordo com as tabelas abaixo:

Pacote de modelos

API	Artefatos antigos	Novo artefato
Leitura de código de barras	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:17.2.0
Contorno do rosto	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:16.1.6
Marcação de imagens	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:17.0.8
Detecção de objetos	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:17.0.1

Modelos finos

API	Artefatos antigos	Novo artefato
Leitura de código de barras	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.0
Detecção facial	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0
Reconhecimento de texto	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.0

AutoMLVision Edge

API	Artefato antigo	Novo artefato
AutoML sem fazer o 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:17.0.2
AutoML com 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:17.0.2 com.google.mlkit:linkfirebase:17.0.0

APIs Natural Language

Os modelos em pacote são enviados como parte do seu aplicativo. É preciso fazer o download de modelos finos:

API	Agrupadas	Fina
Código do idioma	x	x
Resposta inteligente	x	x (Beta)

Atualize as dependências das bibliotecas do Android do Kit de ML no arquivo Gradle do módulo (nível do app), que geralmente é app/build.gradle, de acordo com as tabelas abaixo:

Pacote de modelos

API	Artefatos antigos	Novo artefato
Código do idioma	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:17.0.5
Resposta inteligente	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:17.0.3

Modelos finos

API	Artefatos antigos	Novo artefato
Código do idioma	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
Resposta inteligente	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

Atualizar nomes de classes

Se sua turma aparecer nesta tabela, faça a alteração indicada:

Classe antiga	Nova turma
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.CustomRemoteModel
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

Para outras classes, siga estas regras:

Remova o prefixo FirebaseVision do nome da classe.
Remova outros prefixos que começam com Firebase do nome da classe.

Além disso, em nomes de pacotes, substitua o prefixo com.google.firebase.ml por com.google.mlkit.

Atualizar nomes de métodos

Há pequenas mudanças no código:

Detector/scanner/labeler/translator... A instanciação foi alterada. Agora, cada recurso tem o próprio ponto de entrada. Por exemplo: verificação de código de barras, reconhecimento de texto, rotulagem de imagens, tradução... As chamadas para o serviço getInstance() do Firebase são substituídas por chamadas para o método getClient()do ponto de entrada do recurso.
A instanciação padrão do TextRecognitionr foi removida, já que introduzimos bibliotecas adicionais para o reconhecimento de outros scripts, como chinês e coreano. Para usar as opções padrão com o modelo de reconhecimento de texto de script latino, declare uma dependência de com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition e use TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS).
A instanciação padrão de ImageLabeler e ObjectDetector foi removida porque introduzimos suporte a modelos personalizados para esses dois recursos. Por exemplo, para usar as opções padrão com o modelo base em ImageLabeling, declare uma dependência de com.google.mlkit:image-labeling e use ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS) em Java.
Todos os identificadores (detector/scanner/rotulador/tradutor...) podem ser fechados. Garanta que o método close() seja chamado quando esses objetos não forem mais usados. Se você os estiver usando em um Fragment ou AppCompatActivity, uma maneira fácil de fazer isso é chamar LifecycleOwner.getLifecycle() no Fragment ou no AppCompatActivity e depois chamar Lifecycle.addObserver
processImage() e detectInImage() nas APIs Vision foram renomeados como process() para manter a consistência
As APIs Natural Language agora usam o termo "tag de idioma" (conforme definido pelo padrão BCP 47) em vez de "código de idioma".
Os métodos getter nas classes xxxOptions foram removidos.
O método getBitmap() na classe InputImage(substituindo FirebaseVisionImage) não tem mais suporte como parte da interface pública Consulte BitmapUtils.java na amostra do guia de início rápido do Kit de ML para receber o bitmap convertido de várias entradas.
O protobufImageMetadata foi removido. Agora, basta transmitir metadados da imagem, como largura, altura, rotationdegrees, formato, nos métodos de construção de InputImages.

Confira alguns exemplos de métodos Kotlin antigos e novos:

Antiga

// 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()
    )

Novo

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

Aqui estão alguns exemplos de métodos Java novos e antigos:

Antiga

// 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());

Novo

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

Mudanças específicas de APIs

Leitura de código de barras

Para a API Barcode Scanning, agora há duas maneiras de enviar os modelos:

Pelo Google Play Services, também conhecido como "fino" (recomendado): reduz o tamanho do app, e o modelo é compartilhado entre eles. No entanto, os desenvolvedores precisam garantir que o modelo seja transferido por download antes de usá-lo pela primeira vez.
Com o APK do seu app, também conhecido como "pacote", isso aumenta o tamanho do app, mas significa que o modelo pode ser usado imediatamente.

As duas implementações são ligeiramente diferentes, e a versão "agregada" tem várias melhorias em relação à versão "thin". Detalhes sobre essas diferenças podem ser encontrados nas diretrizes da API Barcode Scanning.

Detecção facial

Para a API Face Detection, os modelos podem ser enviados de duas maneiras:

Pelo Google Play Services, também conhecido como "fino" (recomendado): reduz o tamanho do app, e o modelo é compartilhado entre eles. No entanto, os desenvolvedores precisam garantir que o modelo seja transferido por download antes de usá-lo pela primeira vez.
Com o APK do seu app, também conhecido como "pacote", isso aumenta o tamanho do download do app, mas significa que o modelo pode ser usado imediatamente.

O comportamento das implementações é o mesmo.

Tradução

Agora, TranslateLanguage usa nomes legíveis para as constantes (por exemplo, ENGLISH) em vez de tags de idioma (EN). Eles também são @StringDef em vez de @IntDef, e o valor da constante é a tag de idioma BCP 47 correspondente.
Se seu aplicativo usa a opção de condição de download “dispositivo ocioso”, esteja ciente de que essa opção foi removida e não pode mais ser usada. Ainda será possível usar a opção "carregamento do dispositivo". Se você quiser um comportamento mais complexo, pode atrasar a chamada de RemoteModelManager.download por sua própria lógica.

Rotulagem de imagens do AutoML

Se o app usa a opção de condição de download "dispositivo inativo", saiba que ela foi removida e não pode mais ser usada. Você ainda pode usar a opção "carregamento do dispositivo".

Se você quiser um comportamento mais complexo, pode atrasar a chamada de RemoteModelManager.download usando sua própria lógica.

Detecção e rastreamento de objetos

Se o app usa detecção de objetos com classificação rudimentar, saiba que o novo SDK mudou a forma como retorna a categoria de classificação para objetos detectados.

A categoria de classificação é retornada como uma instância de DetectedObject.Label em vez de um número inteiro. Todas as categorias possíveis para o classificador geral estão incluídas na classe PredefinedCategory.

Confira um exemplo do código Kotlin antigo e novo:

Antiga

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

Novo

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

Aqui está um exemplo do código Java antigo e novo:

Antiga

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

Novo

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) {
    ...
}

A categoria "desconhecido" foi removida. Quando a confiança da classificação de um objeto é baixa, simplesmente não retornamos nenhum rótulo.

Remover dependências do Firebase (opcional)

Esta etapa só se aplica quando estas condições são atendidas:

O Firebase ML Kit é o único componente do Firebase que você usa.
Você só usa APIs no dispositivo.
Você não usa a disponibilização de modelos.

Se esse for o caso, remova as dependências do Firebase após a migração. Siga estas etapas:

Remova o arquivo de configuração do Firebase excluindo o arquivo de configuração google-services.json no diretório do módulo (nível do app) do seu app.
Substitua o plug-in do Gradle para serviços do Google no arquivo Gradle do módulo (nível do aplicativo) (geralmente app/build.gradle) pelo plug-in Strict Version Matcher:

Antes

apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.google.gms.google-services'  // Google Services plugin

android {
  // …
}

Depois

apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.google.android.gms.strict-version-matcher-plugin'

android {
  // …
}

Substitua o caminho de classe do plug-in do Gradle para serviços do Google no arquivo Gradle (build.gradle) do seu projeto (nível raiz) pelo caminho do plug-in Strict Version Matcher:

Antes

buildscript {
  dependencies {
    // ...

    classpath 'com.google.gms:google-services:4.3.3'  // Google Services plugin
  }
}

Depois

buildscript {
  dependencies {
    // ...

    classpath 'com.google.android.gms:strict-version-matcher-plugin:1.2.1'
  }
}

Exclua o app do Firebase no Console do Firebase de acordo com as instructions no site de suporte do Firebase.

Como buscar ajuda

Se você tiver algum problema, confira nossa página da comunidade, em que descrevemos os canais disponíveis para entrar em contato conosco.