Android - Firebase 이미지 라벨 지정 기기별 API 활용 (2)(Kotlin)

• 연구주제 : Android - Firebase ML Kit을 활용한 이미지 라벨 지정 기기별 API 활용 (Kotlin)
• 연구목적 : 안드로이드에서의 코틀린 활용
• 연구일시 : 2020년 04월 02일 09:00~17:00
• 연구자 : 이재환 ljh951103@naver.com
• 연구장비 : HP EliteDesk 800 G4 TWR, Kotlin, Android studio, IntelliJ
• 관련연구 : Java, Android, Kotlin, Firebase, API

서론

저번 포스팅에서 Firebase에 앱을 등록하고 프로젝트와 연결하여 설치하는 부분까지 다루었다.

이번에는 본격적으로 API를 적용하여 활용하는 부분을 다루어보도록 하겠다.

본론

ML Kit API 추가

1. 라이브러리 추가

앱 수준, Gradle 파일에 ML Kit를 다음과 같이 등록해준다.

dependencies {
  // ...

  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.0'
  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-image-label-model:19.0.0'
}
apply plugin: 'com.google.gms.google-services'

추가로 기기에 머신러닝 모델을 자동으로 다운로드 하도록 앱을 설정한다.

<application ...>
  ...
  <meta-data
      android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
      android:value="label" />
  <!-- To use multiple models: android:value="label,model2,model3" -->
</application>

2. 이미지 레이블러 구성 및 실행

먼저 FirebaseVisionImageLabeler의 인스턴스를 가져온다.

val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler()

그 후, 이미지를 processImage() 메소드에 전달한다.

labeler.processImage(image)
    .addOnSuccessListener { labels ->
      // Task completed successfully
      // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
      // Task failed with an exception
      // ...
    }

3. 이미지 객체정보 가져오기

다음과 같이 전달한 이미지의 객체 정보를 출력할 수 있다.

for (label in labels) {
  val text = label.text
  val entityId = label.entityId
  val confidence = label.confidence
}

ML Kit API 사용

비트맵 이미지를 넣고 실행하면 다음과 같이 태그와 신뢰도가 올바르게 출력된다.

결론

이번 포스팅까지 파이어베이스 설치부터 ML Kit를 활용하는 것에 대해 다루었다.

그러나 위의 결과사진을 보면 태그 값이 영어로 표현된다.
다음 포스팅에서는 여기서 출력된 태그값들을 번역Api를 활용하여 한글로 번역하여 출력하는 부분을 다루겠다.

향후과제

Firebase ML Kit를 활용

참고자료

https://firebase.google.com/docs/android/setup
https://firebase.google.com/docs/ml-kit/android/label-images

Writer: Jae-Hwan Lee