アプリから Google Cloud API を呼び出すには、認可を処理し、API キーなどのシークレット値を保護するための中間 REST API を作成する必要があります。次に、モバイルアプリでこの中間サービスに対する認証と通信を行うためのコードを記述します。
この REST API を作成する方法の一つとして、Firebase Authentication と Functions を使用する方法があります。この方法では、Google Cloud API に対するサーバーレスのマネージド ゲートウェイが提供され、そこで認証が処理されます。このゲートウェイは、事前構築された SDK を使用してモバイルアプリから呼び出すことができます。
このガイドでは、この手法を使用してアプリから Cloud Vision API を呼び出す方法について説明します。この手法では、すべての認証済みユーザーが Cloud のプロジェクトを経由して Cloud Vision の課金サービスにアクセスできます。そのため、続行する前に、目的のユースケースにおいてこの認証メカニズムで十分かどうかを検討してください。
始める前に
プロジェクトを構成する
まだアプリに Firebase を追加していない場合は、スタートガイドの手順に沿って追加してください。Swift Package Manager を使用して Firebase の依存関係のインストールと管理を行います。
- Xcode でアプリのプロジェクトを開いたまま、[File] > [Add Packages] の順に移動します。
- プロンプトが表示されたら、Firebase Apple プラットフォーム SDK リポジトリを追加します。
- Firebase ML ライブラリを選択します。
- ターゲットのビルド設定の [Other Linker Flags] セクションに
-ObjCフラグを追加します。 - 上記の作業が完了すると、Xcode は依存関係の解決とバックグラウンドでのダウンロードを自動的に開始します。
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
次に、アプリ内の設定を行います。
- アプリに Firebase をインポートします。
Swift
import FirebaseMLModelDownloader
Objective-C
@import FirebaseMLModelDownloader;
あと数ステップの構成作業を行うと、準備が完了します。
-
プロジェクトで Cloud ベースの API をまだ有効にしていない場合は、ここで有効にします。
- Firebase コンソールで [Firebase ML APIs] ページを開きます。
-
プロジェクトを従量課金制の Blaze 料金プランにまだアップグレードしていない場合は、[アップグレード] をクリックしてアップグレードします（プロジェクトをアップグレードするよう求められるのは、プロジェクトが Blaze 料金プランでない場合のみです）。
Cloud ベースの API を使用できるのは、Blaze 料金プランのプロジェクトのみです。
- Cloud ベースの API がまだ有効になっていない場合は、[Cloud ベースの API を有効化] をクリックします。
- 既存の Firebase API キーを構成して、Cloud Vision API へのアクセスを許可しないようにします。
- Cloud コンソールの [認証情報] ページを開きます。
- リスト内の各 API キーについて、編集ビューを開き、[キーの制限] セクションで Cloud Vision API を除く使用可能なすべての API をリストに追加します。
呼び出し可能関数をデプロイする
次に、アプリと Cloud Vision API の間のブリッジとして使用する Cloud Functions の関数をデプロイします。functions-samples リポジトリには、使用可能なサンプルが含まれています。
デフォルトでは、この関数を通じて Cloud Vision API にアクセスすると、アプリの認証済みユーザーのみが Cloud Vision API にアクセスできます。関数はさまざまな要件に応じて変更できます。
関数をデプロイするには:
- 関数サンプル リポジトリをダウンロードするか、そのクローンを作成して、
Node-1st-gen/vision-annotate-imageディレクトリに移動します。git clone https://github.com/firebase/functions-samplescd Node-1st-gen/vision-annotate-image - 依存関係をインストールします。
cd functionsnpm installcd .. - Firebase CLI がインストールされていない場合は、インストールします。
vision-annotate-imageディレクトリ内で Firebase プロジェクトを初期化します。プロンプトが表示されたら、リストからプロジェクトを選択します。firebase init
- 関数をデプロイします。
firebase deploy --only functions:annotateImage
アプリに Firebase Auth を追加する
上記でデプロイした呼び出し可能関数は、アプリ内で認証されていないユーザーからのリクエストを拒否します。アプリにまだ Firebase Auth を追加していない場合は、Firebase Auth を追加する必要があります。
必要な依存関係をアプリに追加する
Swift Package Manager を使用して Cloud Functions for Firebase ライブラリをインストールします。
これで、画像内のテキストを認識する準備ができました。
1. 入力画像を準備する
Cloud Vision を呼び出すには、画像を base64 でエンコードされた文字列としてフォーマットする必要があります。以下の方法でUIImage を処理します。Swift
guard let imageData = uiImage.jpegData(compressionQuality: 1.0) else { return } let base64encodedImage = imageData.base64EncodedString()
Objective-C
NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(uiImage, 1.0f); NSString *base64encodedImage = [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64Encoding76CharacterLineLength];
2. 呼び出し可能関数を呼び出し、テキストを認識する
画像内のランドマークを認識するには、呼び出し可能関数を呼び出し、JSON Cloud Vision リクエストを渡します。最初に Cloud Functions のインスタンスを初期化します。
Swift
lazy var functions = Functions.functions()Objective-C
@property(strong, nonatomic) FIRFunctions *functions;リクエストを作成します。Cloud Vision API では、
TEXT_DETECTIONとDOCUMENT_TEXT_DETECTIONの 2 つのタイプのテキスト検出がサポートされています。この 2 つのユースケースの違いについては、Cloud Vision OCR のドキュメントをご覧ください。Swift
let requestData = [ "image": ["content": base64encodedImage], "features": ["type": "TEXT_DETECTION"], "imageContext": ["languageHints": ["en"]] ]Objective-C
NSDictionary *requestData = @{ @"image": @{@"content": base64encodedImage}, @"features": @{@"type": @"TEXT_DETECTION"}, @"imageContext": @{@"languageHints": @[@"en"]} };関数を呼び出します。
Swift
do { let result = try await functions.httpsCallable("annotateImage").call(requestData) print(result) } catch { if let error = error as NSError? { if error.domain == FunctionsErrorDomain { let code = FunctionsErrorCode(rawValue: error.code) let message = error.localizedDescription let details = error.userInfo[FunctionsErrorDetailsKey] } // ... } }Objective-C
[[_functions HTTPSCallableWithName:@"annotateImage"] callWithObject:requestData completion:^(FIRHTTPSCallableResult * _Nullable result, NSError * _Nullable error) { if (error) { if ([error.domain isEqualToString:@"com.firebase.functions"]) { FIRFunctionsErrorCode code = error.code; NSString *message = error.localizedDescription; NSObject *details = error.userInfo[@"details"]; } // ... } // Function completed succesfully // Get information about labeled objects }];
3. 認識したテキストのブロックからテキストを抽出する
テキスト認識処理が成功すると、タスクの結果として BatchAnnotateImagesResponse の JSON レスポンスが返されます。テキスト アノテーションは fullTextAnnotation オブジェクトにあります。
認識されたテキストは text フィールド内の文字列として取得できます。次に例を示します。
Swift
let annotation = result.flatMap { $0.data as? [String: Any] }
.flatMap { $0["fullTextAnnotation"] }
.flatMap { $0 as? [String: Any] }
guard let annotation = annotation else { return }
if let text = annotation["text"] as? String {
print("Complete annotation: \(text)")
}
Objective-C
NSDictionary *annotation = result.data[@"fullTextAnnotation"];
if (!annotation) { return; }
NSLog(@"\nComplete annotation:");
NSLog(@"\n%@", annotation[@"text"]);
画像内の特定の領域に関する情報を取得することもできます。block、paragraph、word、symbol のそれぞれのオブジェクトについて、領域内で認識されたテキストと、領域の境界座標を取得できます。次に例を示します。
Swift
guard let pages = annotation["pages"] as? [[String: Any]] else { return }
for page in pages {
var pageText = ""
guard let blocks = page["blocks"] as? [[String: Any]] else { continue }
for block in blocks {
var blockText = ""
guard let paragraphs = block["paragraphs"] as? [[String: Any]] else { continue }
for paragraph in paragraphs {
var paragraphText = ""
guard let words = paragraph["words"] as? [[String: Any]] else { continue }
for word in words {
var wordText = ""
guard let symbols = word["symbols"] as? [[String: Any]] else { continue }
for symbol in symbols {
let text = symbol["text"] as? String ?? ""
let confidence = symbol["confidence"] as? Float ?? 0.0
wordText += text
print("Symbol text: \(text) (confidence: \(confidence)%n")
}
let confidence = word["confidence"] as? Float ?? 0.0
print("Word text: \(wordText) (confidence: \(confidence)%n%n")
let boundingBox = word["boundingBox"] as? [Float] ?? [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
print("Word bounding box: \(boundingBox.description)%n")
paragraphText += wordText
}
print("%nParagraph: %n\(paragraphText)%n")
let boundingBox = paragraph["boundingBox"] as? [Float] ?? [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
print("Paragraph bounding box: \(boundingBox)%n")
let confidence = paragraph["confidence"] as? Float ?? 0.0
print("Paragraph Confidence: \(confidence)%n")
blockText += paragraphText
}
pageText += blockText
}
}
Objective-C
for (NSDictionary *page in annotation[@"pages"]) {
NSMutableString *pageText = [NSMutableString new];
for (NSDictionary *block in page[@"blocks"]) {
NSMutableString *blockText = [NSMutableString new];
for (NSDictionary *paragraph in block[@"paragraphs"]) {
NSMutableString *paragraphText = [NSMutableString new];
for (NSDictionary *word in paragraph[@"words"]) {
NSMutableString *wordText = [NSMutableString new];
for (NSDictionary *symbol in word[@"symbols"]) {
NSString *text = symbol[@"text"];
[wordText appendString:text];
NSLog(@"Symbol text: %@ (confidence: %@\n", text, symbol[@"confidence"]);
}
NSLog(@"Word text: %@ (confidence: %@\n\n", wordText, word[@"confidence"]);
NSLog(@"Word bounding box: %@\n", word[@"boundingBox"]);
[paragraphText appendString:wordText];
}
NSLog(@"\nParagraph: \n%@\n", paragraphText);
NSLog(@"Paragraph bounding box: %@\n", paragraph[@"boundingBox"]);
NSLog(@"Paragraph Confidence: %@\n", paragraph[@"confidence"]);
[blockText appendString:paragraphText];
}
[pageText appendString:blockText];
}
}