你可以使用 ML Kit 偵測圖片和影片中的臉孔。
特徵 | 未分類 | 組合 |
---|---|---|
導入作業 | 模型會透過 Google Play 服務動態下載。 | 模型會在建構期間以靜態方式連結至應用程式。 |
應用程式大小 | 大小增加約 800 KB。 | 大小增加約 6.9 MB。 |
初始化時間 | 可能要等到模型下載完畢再開始使用。 | 模型可立即使用 |
馬上試試
事前準備
在專案層級的
build.gradle
檔案中,請務必在buildscript
和allprojects
區段中納入 Google 的 Maven 存放區。將 ML Kit Android 程式庫的依附元件,新增至模組的應用程式層級 Gradle 檔案,通常為
app/build.gradle
。請根據您的需求選擇下列其中一種依附元件:將模型與應用程式搭配使用:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:face-detection:16.1.6' }
在 Google Play 服務中使用模型的步驟如下:
dependencies { // ... // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0' }
如果您選擇在 Google Play 服務中使用模型,可以設定讓應用程式在從 Play 商店安裝應用程式後,自動將模型下載至裝置。如要這麼做,請在應用程式的
AndroidManifest.xml
檔案中新增下列宣告:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="face" > <!-- To use multiple models: android:value="face,model2,model3" --> </application>
您也可以明確檢查模型可用性,並透過 Google Play 服務 ModuleInstallClient API 要求下載。
如果您不啟用安裝期間模型下載功能,或要求明確下載,系統就會在您首次執行偵測工具時下載模型。下載完成前發出的要求不會產生任何結果。
輸入圖片規範
如要使用臉部辨識功能,圖片尺寸應至少設為 480x360 像素。 為了讓 ML Kit 準確偵測臉孔,輸入圖片必須包含以充足像素資料表示的臉孔。一般來說,您要在圖片中偵測的每個臉孔都必須至少為 100 x 100 像素。如要偵測臉孔的等差,ML Kit 需要較高的輸入解析度:每個臉部至少應為 200 x 200 像素。
如果您在即時應用程式中偵測到臉部,建議您也考量輸入圖片的整體尺寸。系統可更快處理較小的圖片,因此為了縮短延遲時間,以較低解析度拍攝圖片,但請留意上述準確率要求,並盡可能讓拍攝對象的臉孔盡可能佔滿。另請參閱「即時效能改善提示」。
圖像對焦品質不佳也可能會影響準確度。如果您未能取得可接受的結果,請要求使用者重新拍攝圖片。
相對於攝影機的臉部方向,也可能會影響 ML Kit 偵測到的臉部特徵。請參閱「臉部偵測概念」一文。
1. 設定臉部偵測工具
如要在圖片中套用臉部偵測功能,如要變更任何臉部偵測工具的預設設定,請使用FaceDetectorOptions
物件指定這些設定。您可以變更下列設定:
設定 | |
---|---|
setPerformanceMode
|
PERFORMANCE_MODE_FAST (預設) |
PERFORMANCE_MODE_ACCURATE 改善偵測臉孔的速度或精確度。 |
setLandmarkMode
|
LANDMARK_MODE_NONE (預設) |
LANDMARK_MODE_ALL 是否嘗試辨識臉部「地標」:眼睛、耳朵、鼻子、臉頰、嘴巴等。 |
setContourMode
|
CONTOUR_MODE_NONE (預設) |
CONTOUR_MODE_ALL 是否偵測臉部特徵的輪廓。系統只會針對圖片中最顯眼的臉孔偵測輪廓。 |
setClassificationMode
|
CLASSIFICATION_MODE_NONE (預設) |
CLASSIFICATION_MODE_ALL 是否將臉孔分類,例如「微笑」和「睜開雙眼」。 |
setMinFaceSize
|
float (預設:0.1f )設定所需的最小面尺寸,以頭部寬度與圖片寬度的比例表示。 |
enableTracking
|
false (預設) | true 是否指派臉孔 ID,這組 ID 可用於追蹤圖片中的臉孔。 請注意,啟用輪廓偵測功能後,系統只會偵測到一個臉孔,因此臉部追蹤功能無法產生實用的結果。因此,如要加快偵測速度,請勿同時啟用輪廓偵測和臉部追蹤功能。 |
例如:
Kotlin
// High-accuracy landmark detection and face classification val highAccuracyOpts = FaceDetectorOptions.Builder() .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE) .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL) .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL) .build() // Real-time contour detection val realTimeOpts = FaceDetectorOptions.Builder() .setContourMode(FaceDetectorOptions.CONTOUR_MODE_ALL) .build()
Java
// High-accuracy landmark detection and face classification FaceDetectorOptions highAccuracyOpts = new FaceDetectorOptions.Builder() .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE) .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL) .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL) .build(); // Real-time contour detection FaceDetectorOptions realTimeOpts = new FaceDetectorOptions.Builder() .setContourMode(FaceDetectorOptions.CONTOUR_MODE_ALL) .build();
2. 準備輸入圖片
如要偵測圖片中的臉孔,請透過Bitmap
、media.Image
、ByteBuffer
、位元組陣列或裝置上的檔案建立 InputImage
物件。然後將 InputImage
物件傳遞至 FaceDetector
的 process
方法。
對於臉部偵測,建議使用尺寸至少為 480x360 像素的圖片。如果正在即時偵測臉孔,以這個最低解析度擷取影格有助於減少延遲。
您可以從不同來源建立 InputImage
物件,詳情請見下文。
使用 media.Image
如要從 media.Image
物件建立 InputImage
物件 (例如使用裝置相機拍照時),請將 media.Image
物件以及圖片的旋轉角度傳遞至 InputImage.fromMediaImage()
。
如果使用
CameraX 程式庫,OnImageCapturedListener
和 ImageAnalysis.Analyzer
類別會為您計算旋轉值。
Kotlin
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer { override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) { val mediaImage = imageProxy.image if (mediaImage != null) { val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees) // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }
Java
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy) { Image mediaImage = imageProxy.getImage(); if (mediaImage != null) { InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees()); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }
如果您未使用相機程式庫提供圖像的旋轉角度,可以將裝置旋轉角度和裝置相機感應器方向做為計算依據:
Kotlin
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray() init { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270) } /** * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current * orientation. */ @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) @Throws(CameraAccessException::class) private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, isFrontFacing: Boolean): Int { // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation. // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be // rotated to compensate for the device's rotation. val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation) // Get the device's sensor orientation. val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager val sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!! if (isFrontFacing) { rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360 } else { // back-facing rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360 } return rotationCompensation }
Java
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray(); static { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270); } /** * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current * orientation. */ @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, boolean isFrontFacing) throws CameraAccessException { // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation. // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be // rotated to compensate for the device's rotation. int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation(); int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation); // Get the device's sensor orientation. CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE); int sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION); if (isFrontFacing) { rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360; } else { // back-facing rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360; } return rotationCompensation; }
然後,將 media.Image
物件和旋轉角度值傳遞至 InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
使用檔案 URI
如要從檔案 URI 建立 InputImage
物件,請將應用程式結構定義和檔案 URI 傳遞至 InputImage.fromFilePath()
。使用 ACTION_GET_CONTENT
意圖提示使用者從圖片庫應用程式中選取圖片時,這項功能就很實用。
Kotlin
val image: InputImage try { image = InputImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
Java
InputImage image; try { image = InputImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
使用 ByteBuffer
或 ByteArray
如要從 ByteBuffer
或 ByteArray
建立 InputImage
物件,請先按照之前的 media.Image
輸入內容計算圖片旋轉角度。接著,使用緩衝區或陣列建立 InputImage
物件,以及圖片的高度、寬度、顏色編碼格式和旋轉角度:
Kotlin
val image = InputImage.fromByteBuffer( byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ) // Or: val image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 )
Java
InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ); // Or: InputImage image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */480, /* image height */360, rotation, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 );
使用 Bitmap
如要從 Bitmap
物件建立 InputImage
物件,請宣告下列宣告:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
圖像以 Bitmap
物件和旋轉角度表示。
3. 取得 FaceDetector 執行個體
Kotlin
val detector = FaceDetection.getClient(options) // Or, to use the default option: // val detector = FaceDetection.getClient();
Java
FaceDetector detector = FaceDetection.getClient(options); // Or use the default options: // FaceDetector detector = FaceDetection.getClient();
4. 處理圖片
將圖片傳遞至process
方法:
Kotlin
val result = detector.process(image) .addOnSuccessListener { faces -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Java
Task<List<Face>> result = detector.process(image) .addOnSuccessListener( new OnSuccessListener<List<Face>>() { @Override public void onSuccess(List<Face> faces) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
5. 取得系統偵測到的臉孔資訊
如果臉部偵測功能成功執行,系統會將Face
物件清單傳送給成功事件監聽器。每個 Face
物件都代表在圖片中偵測到的臉孔。您可在輸入圖片中取得每個臉孔的定界座標,以及您設定臉部偵測工具要尋找的其他資訊。例如:
Kotlin
for (face in faces) { val bounds = face.boundingBox val rotY = face.headEulerAngleY // Head is rotated to the right rotY degrees val rotZ = face.headEulerAngleZ // Head is tilted sideways rotZ degrees // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and // nose available): val leftEar = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EAR) leftEar?.let { val leftEarPos = leftEar.position } // If contour detection was enabled: val leftEyeContour = face.getContour(FaceContour.LEFT_EYE)?.points val upperLipBottomContour = face.getContour(FaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM)?.points // If classification was enabled: if (face.smilingProbability != null) { val smileProb = face.smilingProbability } if (face.rightEyeOpenProbability != null) { val rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability } // If face tracking was enabled: if (face.trackingId != null) { val id = face.trackingId } }
Java
for (Face face : faces) { Rect bounds = face.getBoundingBox(); float rotY = face.getHeadEulerAngleY(); // Head is rotated to the right rotY degrees float rotZ = face.getHeadEulerAngleZ(); // Head is tilted sideways rotZ degrees // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and // nose available): FaceLandmark leftEar = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EAR); if (leftEar != null) { PointF leftEarPos = leftEar.getPosition(); } // If contour detection was enabled: List<PointF> leftEyeContour = face.getContour(FaceContour.LEFT_EYE).getPoints(); List<PointF> upperLipBottomContour = face.getContour(FaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM).getPoints(); // If classification was enabled: if (face.getSmilingProbability() != null) { float smileProb = face.getSmilingProbability(); } if (face.getRightEyeOpenProbability() != null) { float rightEyeOpenProb = face.getRightEyeOpenProbability(); } // If face tracking was enabled: if (face.getTrackingId() != null) { int id = face.getTrackingId(); } }
臉部輪廓範例
啟用臉部輪廓偵測功能後,系統會針對偵測到的各項臉部特徵顯示一份積分清單。這些點代表地圖項目的形狀。如要瞭解輪廓如何表示,請參閱「臉部偵測概念」一文。
下圖說明這些點如何對應到某個臉孔,按一下即可放大圖片:
即時臉部偵測
如果想在即時應用程式中使用臉部偵測功能,請遵循下列準則,以達到最佳的影格速率:
將臉部偵測工具設為使用臉部輪廓偵測、分類和地標偵測,但請勿同時使用兩者:
線差偵測
地標偵測
分類
地標偵測和分類
路徑偵測和地標偵測
輪廓偵測和分類
校正偵測、地標偵測和分類啟用
FAST
模式 (預設為啟用)。建議以較低的解析度拍攝圖片。不過,也請留意這個 API 的圖片尺寸規定
Camera
或 camera2
API,請調節偵測工具的呼叫頻率。如果在偵測工具執行時有新的影片影格,請捨棄影格。如需範例,請參閱快速入門導覽課程範例應用程式中的
VisionProcessorBase
類別。CameraX
API,請確定背壓策略已設為其預設值
ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
。這麼做可保證系統一次只會傳送一張圖片進行分析。如果分析器忙碌時產生更多圖片,系統會自動捨棄這些圖片,不會排入傳送佇列。呼叫 ImageProxy.close() 關閉要分析的圖片後,就會傳送下一個最新的映像檔。CameraSourcePreview
和
GraphicOverlay
類別。ImageFormat.YUV_420_888
格式的圖片。如果您使用舊版 Camera API,請拍攝 ImageFormat.NV21
格式的圖片。