זיהוי פנים באמצעות ערכת ML Kit ב-Android

אפשר להשתמש ב-ML Kit כדי לזהות פנים בתמונות ובסרטונים.

רוצה לנסות?

• מומלץ לשחק עם האפליקציה לדוגמה כדי .
• נסו את הקוד בעצמכם בעזרת Codelab.

לפני שמתחילים

1. בקובץ build.gradle ברמת הפרויקט, חשוב לכלול את במאגר Maven בקטע buildscript וגם בקטע allprojects.

2. הוספת יחסי התלות של ספריות ML Kit Android למודול של המודול ברמת האפליקציה, שהוא בדרך כלל app/build.gradle. יש לבחור אחד מ- בהתאם לצרכים שלכם:

   כדי לקבץ את המודל עם האפליקציה:

   dependencies {
     // ...
     // Use this dependency to bundle the model with your app
     implementation 'com.google.mlkit:face-detection:16.1.6'
   }
   

   כדי להשתמש במודל ב-Google Play Services:

   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'
   }
   

3. אם בוחרים להשתמש במודל ב-Google Play Services, אפשר להגדיר האפליקציה תוריד את המודל באופן אוטומטי למכשיר אחרי שהאפליקציה מותקנת מחנות Play. כדי לעשות את זה, צריך להוסיף את ההצהרה הבאה אל קובץ AndroidManifest.xml של האפליקציה:

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

   אפשר גם לבדוק באופן מפורש את זמינות המודל ולבקש הורדה דרך API של ModuleInstallClient ב-Google Play Services.

   אם לא תפעילו הורדות של מודלים בזמן ההתקנה או תבקשו הורדה מפורשת, מתבצעת הורדה של המודל בפעם הראשונה שמפעילים את הגלאי. הבקשות שלכם לפני שההורדה הסתיימה, לא נמצאו תוצאות.

הנחיות להוספת תמונה

לזיהוי פנים, עליך להשתמש בתמונה במידות של 480x360 פיקסלים לפחות. כדי ש-ML Kit יוכל לזהות פנים באופן מדויק, תמונות הקלט חייבות להכיל פנים שמיוצגים על ידי כמות מספקת של נתוני פיקסלים. באופן כללי, כל פנים שרוצים לזיהוי תמונה, צריכים להיות לפחות 100x100 פיקסלים. אם רוצים לזהות את קווי המתאר של הפנים, ל-ML Kit נדרש קלט ברזולוציה גבוהה יותר: כל פנים צריכה להיות לפחות 200x200 פיקסלים.

אם אתם מזהים פנים באפליקציה בזמן אמת, יכול להיות שתרצו כדי להביא בחשבון את המידות הכוללות של תמונות הקלט. ניתן להשתמש בתמונות קטנות יותר מעובדות מהר יותר, כדי לצמצם את זמן האחזור, לצלם תמונות ברזולוציות נמוכות יותר לעמוד בדרישות הדיוק שפורטו למעלה, ולוודא הפנים של מושא הצילום תופסות כמה שיותר מהתמונה. ראו גם טיפים לשיפור הביצועים בזמן אמת.

גם מיקוד תמונה לא טוב יכול להשפיע על רמת הדיוק. אם לא מתקבל אישור מצידך תוצאות, בקשו מהמשתמש לצלם מחדש את התמונה.

הכיוון של הפנים ביחס למצלמה יכול להשפיע גם על ש-ML Kit מזהה. צפייה מושגי זיהוי פנים.

1. הגדרת גלאי הפנים

לדוגמה:

// 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()
FaceDetectionActivity.kt

// 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();
FaceDetectionActivity.java

2. הכנת תמונת הקלט

כדי להשתמש בזיהוי פנים, עליך להשתמש בתמונה שהמידות שלה הן לפחות 480x360 פיקסלים. אם מזהים פנים בזמן אמת, אפשר לצלם פריימים ברזולוציה המינימלית הזו, יעזרו לכם לצמצם את זמן האחזור.

אפשר ליצור InputImage ממקורות שונים, מוסבר על כל אחד מהם בהמשך.

באמצעות media.Image

כדי ליצור InputImage מאובייקט media.Image, למשל כשמצלמים תמונה המצלמה של המכשיר, מעבירים את האובייקט media.Image ואת ל-InputImage.fromMediaImage().

אם משתמשים ספריית CameraX, OnImageCapturedListener ImageAnalysis.Analyzer מחלקות מחשבים את ערך הסבב עבורך.

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
            // ...
        }
    }
}

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
          // ...
        }
    }
}

אם לא משתמשים בספריית מצלמה שמאפשרת לקבוע את כיוון הסיבוב של התמונה, הוא יכול לחשב אותו על סמך זווית הסיבוב של המכשיר וכיוון המצלמה החיישן במכשיר:

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
}
MLKitVisionImage.kt

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;
}

לאחר מכן, מעבירים את האובייקט media.Image הערך של מעלה הסיבוב ל-InputImage.fromMediaImage():

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
MLKitVisionImage.kt

InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

שימוש ב-URI של קובץ

כדי ליצור InputImage מ-URI של קובץ, מעבירים את ההקשר של האפליקציה ואת ה-URI של הקובץ InputImage.fromFilePath() זה שימושי כאשר צריך להשתמש ב-Intent ACTION_GET_CONTENT כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה.

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
MLKitVisionImage.kt

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

שימוש ב-ByteBuffer או ב-ByteArray

כדי ליצור InputImage מ-ByteBuffer או מ-ByteArray, קודם צריך לחשב את התמונה מעלות סיבוב כפי שתואר קודם לכן עבור קלט media.Image. אחר כך יוצרים את האובייקט InputImage עם מאגר נתונים זמני או מערך, יחד עם גובה, רוחב, פורמט קידוד צבעים ומידת סיבוב:

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

באמצעות Bitmap

כדי ליצור InputImage מאובייקט Bitmap, צריך ליצור את ההצהרה הבאה:

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
MLKitVisionImage.kt

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
MLKitVisionImage.java

התמונה מיוצגת על ידי אובייקט Bitmap ביחד עם מעלות סיבוב.

3. קבלת מופע של FaceDetector

val detector = FaceDetection.getClient(options)
// Or, to use the default option:
// val detector = FaceDetection.getClient();
FaceDetectionActivity.kt

FaceDetector detector = FaceDetection.getClient(options);
// Or use the default options:
// FaceDetector detector = FaceDetection.getClient();
FaceDetectionActivity.java

4. עיבוד התמונה

val result = detector.process(image)
        .addOnSuccessListener { faces ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }
FaceDetectionActivity.kt

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
                                // ...
                            }
                        });
FaceDetectionActivity.java

5. קבלת מידע על פנים שזוהו

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
    }
}
FaceDetectionActivity.kt

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();
    }
}
FaceDetectionActivity.java

דוגמה לקווי מתאר של הפנים

כשזיהוי קווי הפנים מופעל, מקבלים רשימה של נקודות עבור שכל תכונת פנים שזוהתה. הנקודות האלה מייצגות את הצורה של . הצגת פנים מושגי זיהוי לקבלת פרטים על האופן שבו קווי מתאר שמיוצגים על ידיכם.

התמונה הבאה ממחישה איך הנקודות האלה ממופות לפנים. צריך ללחוץ על תמונה כדי להגדיל אותה: