Firebase ML Kitのテキスト認識×翻訳を使ってアプリを作ってみた | エンジニアブログ
こんにちは。graphy事業部の遠藤と申します。 Firebase ML Kitを検証するため、一部の機能を使って簡単にアプリを実装してみました。今回はその詳細について記載していきたいと思います。 Firebase ML Kitとは Firebase ML Kitを使うことで、機械学習の機能をアプリに実装することができます。主な機能としてはテキストの認識、顔検出、ランドマークの認識、バーコードのスキャン、画像のラベル付け、テキストの言語の識別など機能をライブラリを通して簡単に利用することができます。Firebase ML Kitはまだベータ版となっております。詳しくは公式ドキュメントを参照してください。 今回は、カメラで写真を撮って画像上の英語を日本語に翻訳できるiOSアプリを実装してみようと思います。 Firebase ML Kit導入 XcodeでiOSの新規プロジェクトを作成して、ア
CALayer を使って UIImage を描画する
UIImage を高速で描画する必要がある案件に遭遇したため、 CALayer を使ってみました。 CALayer と聞くとなにやら難しい感じがしますが、実際に使ってみると非常に簡単で高速です。 CALayer を使うと良い場面は以下のような場合です。 画像を大量に描画する必要がある 画像を高速に描画する必要がある 画像を高速に変形・移動する必要がある CGContextDrawImage を今使っている箇所がある とくに変形に対して非常に強いです。 CGContextDrawImage で変形後の UIImage を再度描画し直したりするのに比べると、 CALayer の変形は格段に高速に動作します。 ■実際に描画してみる まず最初に <QuartsCore/QuartsCore.h> をインポートします。 QuartzCore.framework をプロジェクトに追加するのも忘れないよ
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