ML Kit 功能強大且易於使用,可為行動開發人員提供 Google 的機器學習專業知識。透過已針對裝置端最佳化的解決方案,讓您的 iOS 和 Android 應用程式更具吸引力、個人化且實用。 開始使用 針對行動裝置最佳化 機器學習套件在裝置端進行處理。這可以加快並解鎖即時用途,例如處理相機輸入。此外,這項功能也適用於離線時,...
您可以透過 ML Kit 的智慧回覆 API 自動產生相關回覆。智慧回覆可讓使用者快速回覆訊息,而在輸入功能有限的裝置上,也能更輕鬆地回覆訊息。 iOSAndroid 主要功能 智慧回覆模型會根據對話的完整脈絡產生回覆建議,而不只是根據單一訊息。因此這些建議對使用者而言較為實用。
使用谷歌google_ml_kit的条形图扫描仪是一种基于谷歌机器学习工具包(Google ML Kit)的功能,它可以通过扫描条形码来获取条形码中的信息。谷歌机器学习工具包是谷歌提供的一套机器学习工具,旨在帮助开发者轻松地将机器学习功能集成到他们的应用程序中。 条形图扫描仪的主要功能是通过手机摄像头扫描条形码,并解析...
ML Kit机器学习套件是一个移动 SDK,可将 Google 的设备端机器学习专业知识融入到 Android 和 iOS 应用中。利用我们强大且易用的Vision API和 Natural Language API,解决应用中的常见问题,或打造全新的用户体验。所有服务均由 Google 一流的机器学习模型提供支持,并免费为您提供。 机器学习套件的 API 均在设备端运...
implementation 'com.google.mlkit:face-detection:16.1.6' //在 Google Play 服务中使用该模型 implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0' } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 配置人脸检测器 使用的图片尺寸至少为 480x360 像素。为了机器学习套件准确检测人脸,输入图片必...
简介:MLKit 是 Google 提供的移动端机器学习库。工程师仅通过少量代码就能在 Andorid 或 iOS 上实现各种 AI 能力,例如图像、文字、人脸识别等等 MLKit 是 Google 提供的移动端机器学习库。工程师仅通过少量代码就能在 Andorid 或 iOS 上实现各种 AI 能力,例如图像、文字、人脸识别等等,借助 TensorFlow Lite 其中很...
Google ML Kit是Google推出的一款机器学习工具包,旨在帮助开发者轻松集成机器学习功能到移动应用中。其中,Text Recognition(文本识别)是ML Kit的一个重要功能之一。 文本识别是指通过计算机视觉技术,将图像中的文本内容转化为可编辑的文本数据。Google ML Kit的Text Recognition示例提供了一种简单而强大的方式来实现文本识...
首先,我们需要添加mlkit:language-id依赖到我们的Android项目的app/build.gradle文件中。要使用语言识别功能,这个依赖是必需的: dependencies { implementation 'com.google.mlkit:language-id:16.1.0' } 注意: 在写本文时,com.google.mlkit:language-id的最新版本是16.1.0, 但是你可以使用ML-KIT Release Notes中...
如果找不到FirebaseCore,在Podfile添加,这种情况是不直接在项目里使用google_ml_kit,而是封装为插件引入项目里: target 'Runner' do use_frameworks! use_modular_headers! # 添加这句话 pod 'Firebase' 运行pod install: 如果CocoaPods 版本过低,请升级 CocoaPods。
久经考验的翻译模型 - 由 Google 翻译应用的离线模式使用的模型提供支持。 动态模型管理:通过动态下载和管理语言包,降低设备端存储空间需求。 在设备上运行:翻译会快速执行,不需要您将用户的文本发送到远程服务器。 限制 设备端翻译适用于随意且简单的翻译。翻译质量取决于源语言和目标语言。我们建议您针对特定使用场景...