Migración de Mobile Vision a ML Kit en Android

En este documento, se describen los pasos que debes seguir para migrar tus proyectos de Google Mobile Vision (GMV) a ML Kit en Android.

Cambios generales en la API

Estos cambios se aplican a todas las APIs:

  • Las APIs de GMV devuelven un resultado SparseArray<T> de forma síncrona. Las APIs de ML Kit usan la API de Task de los Servicios de Google Play para devolver resultados de forma asíncrona.
  • El GMV usa la llamada isOperational() en la superficie de la API para indicar si un módulo se descargó correctamente y está listo para usarse. ML Kit no tiene ese método. ML Kit arroja una excepción MlKitException.UNAVAILABLE si no se descargó un módulo. Puedes detectar esta excepción y procesar el siguiente fotograma, o bien establecer un tiempo de espera y volver a intentarlo con el fotograma actual.
  • Los métodos de GMV usan Frame como entrada. ML Kit usa InputImage.
  • GMV proporciona frameworks MultiDetector, MultiProcessor y FocusingProcessor para realizar varias detecciones y filtrar los resultados. ML Kit no proporciona esos mecanismos, pero el desarrollador puede implementar la misma funcionalidad si lo desea.

Actualiza las importaciones de Gradle

Actualiza las dependencias de las bibliotecas de Android del ML Kit en el archivo Gradle de tu módulo (a nivel de la app), que suele ser app/build.gradle, según la siguiente tabla:

API Artefacto de GMV Artefacto de ML Kit
FaceDetector com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0
BarcodeDetector com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.1
TextRecognition com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1
CameraSource com.google.android.gms:play-services-vision:x.x.x com.google.mlkit:camera:16.0.0-beta3

Cambios en la API

En esta sección, se describen las clases y los métodos correspondientes de GMV y ML Kit para cada API de Vision, y se muestra cómo inicializar la API.

FaceDetector

Vuelve a codificar la inicialización como se muestra en este ejemplo:

GMV

detector = new FaceDetector.Builder(context)
    .setMode(FaceDetector.ACCURATE_MODE)
    .setLandmarkType(FaceDetector.ALL_LANDMARKS)
    .setClassificationType(FaceDetector.ALL_CLASSIFICATIONS)
    .build();

ML Kit

FaceDetectorOptions options = new FaceDetectorOptions.Builder()
    .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE)
    .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
    .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)
    .build();

detector = FaceDetection.getClient(options);

Cambia los siguientes nombres de clase y método:

android.gms.vision.face mlkit.vision.face
FaceDetector FaceDetector
SparseArray<Face> detect(Frame frame) Task<List<Face>> process(@NonNull InputImage image)
FaceDetector.Builder.setClassificationType(int classificationType) FaceDetectorOptions.Builder.setClassificationMode(int classificationMode)
NO_CLASSIFICATIONS, ALL_CLASSIFICATIONS CLASSIFICATION_MODE_NONE, CLASSIFICATION_MODE_ALL
FaceDetector.Builder.setLandmarkType(int landmarkType) FaceDetectorOptions.Builder.setLandmarkMode(int landmarkMode)
NO_LANDMARKS, ALL_LANDMARKS, CONTOUR_LANDMARKS LANDMARK_MODE_NONE, LANDMARK_MODE_ALL

usa #setContourMode para reemplazar GMV CONTOUR_LANDMARKS)

FaceDetector.Builder.setTrackingEnabled(boolean trackingEnabled) FaceDetectorOptions.Builder.enableTracking()
FaceDetector.Builder.setMinFaceSize(float proportionalMinFaceSize) FaceDetectorOptions.Builder.setMinFaceSize(float minFaceSize)
FaceDetector.Builder.setMode(int mode) FaceDetectorOptions.Builder.setPerformanceMode(int performanceMode)
FAST_MODE, ACCURATE_MODE PERFORMANCE_MODE_FAST, PERFORMANCE_MODE_ACCURATE
FaceDetector.Builder.setProminentFaceOnly(boolean prominentFaceOnly) Esta función está cubierta por el modo de contorno facial.
Face Face
Contour FaceContour
Landmark FaceLandmark
Face.getContours() Face.getAllContours()
Face.getEulerY() Face.getHeadEulerAngleY()
Face.getEulerZ() Face.getHeadEulerAngleZ()
Face.getId() Face.getTrackingId()
Face.getIsLeftEyeOpenProbability() Face.getLeftEyeOpenProbability()
Face.getIsRightEyeOpenProbability() Face.getRightEyeOpenProbability()
Face.getIsSmilingProbability() Face.getSmilingProbability()
Face.getLandmarks() Face.getLandmark(int landmarkType)
Face.getPosition()
Face.getHeight()
Face.getWidth() 		Face.getBoundingBox()

BarcodeDetector

Vuelve a codificar la inicialización como se muestra en este ejemplo:

GMV

barcodeDetector = new BarcodeDetector.Builder(context).build());

ML Kit

barcodeScanner = BarcodeScanning.getClient();

Cambia los siguientes nombres de clase y método:

android.gms.vision.barcode mlkit.vision.barcode
BarcodeDetector BarcodeScanner
SparseArray<Barcode> detect(Frame frame) Task<List<Barcode>> process(@NonNull InputImage image)
Barcode Barcode

TextRecognition

Vuelve a codificar la inicialización como se muestra en este ejemplo:

GMV

textRecognizer = new TextRecognizer.Builder(context).build();

ML Kit

textRecognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

Cambia los siguientes nombres de clase y método:

android.gms.vision.text mlkit.vision.text
TextRecognizer TextRecognizer
SparseArray<TextBlock> detect(Frame frame) Task<Text> process(@NonNull InputImage image)
SparseArray<TextBlock> Text
Line Line
TextBlock TextBlock
Element Element
getLanguage() getRecognizedLanguage()
getBoundingBox() getBoundingBox()
getCornerPoints() getCornerPoints()
TextBlock.getComponents() TextBlock.getLines()
TextBlock.getValue() TextBlock.getText()
Element.getValue() Element.getText()

CameraSource

Si usas la biblioteca CameraSource proporcionada por Google Mobile Vision, puedes migrar fácilmente a la biblioteca CameraXSource de ML Kit, siempre que tu app se ejecute en una versión de SDK mínima >= 21.

Cambia los siguientes nombres de clase y método:

android.gms.vision mlkit.vision.camera
CameraSource CameraSourceConfig
CameraSource.Builder CameraSourceConfig.Builder
CameraSource.Builder.setAutoFocusEnabled El enfoque automático se proporciona de forma predeterminada cuando se usa CameraX.
CameraSource.Builder.setFacing CameraSourceConfig.Builder.setCameraFacing
CameraSource.Builder.setFocusMode El enfoque automático se proporciona de forma predeterminada cuando se usa CameraX.
CameraSource.Builder.setRequestedFps Obsoleta.
CameraSource.Builder.setRequestedPreviewSize CameraSourceConfig.Builder.setRequestedPreviewSize
CameraSource CameraXSource
new CameraSource.Builder(mContext, detector)....build(); CameraXSource(CameraSourceConfig, PreviewView)
getCameraFacing() getCameraFacing()
getPreviewSize() getPreviewSize()
release() close()
start(SurfaceHolder surfaceHolder) start() // The previewview is set in the CameraSourceConfig
start() start()
stop() stop()
Detector.Processor DetectionTaskCallback
receiveDetections(Detections<T> detections) void onDetectionTaskReceived(@NonNull Task<ResultT> detectionTask);
release() Se maneja internamente
CameraSource.PictureCallback Obsoleto
CameraSource.ShutterCallback Obsoleto

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