Обнаружение информации о сетке лица с помощью ML Kit на Android

Вы можете использовать ML Kit для обнаружения лиц на изображениях и видео, похожих на селфи.

API обнаружения сетки лица
Название SDK face-mesh-detection
Выполнение Код и ресурсы статически связываются с вашим приложением во время сборки.
Влияние размера приложения ~6,4 МБ
Производительность В режиме реального времени на большинстве устройств.

Попробуйте это

Прежде чем начать

  1. В файле build.gradle на уровне проекта обязательно включите репозиторий Google Maven как в разделы buildscript, так и в разделы allprojects.

  2. Добавьте зависимость для библиотеки обнаружения сетки лица ML Kit в файл градиента уровня приложения вашего модуля, который обычно имеет вид app/build.gradle :

    dependencies {
     // ...
    
     implementation 'com.google.mlkit:face-mesh-detection:16.0.0-beta1'
    }
    

Рекомендации по входному изображению

  1. Изображения должны быть сделаны на расстоянии около 2 метров (~ 7 футов) от камеры устройства, чтобы лица были достаточно большими для оптимального распознавания сетки лица. В целом, чем больше лицо, тем лучше распознавание сетки лица.

  2. Лицо должно быть обращено к камере, чтобы была видна хотя бы половина лица. Любой крупный объект между лицом и камерой может привести к снижению точности.

Если вы хотите распознавать лица в приложении реального времени, вам также следует учитывать общие размеры входного изображения. Изображения меньшего размера можно обрабатывать быстрее, поэтому захват изображений с более низким разрешением снижает задержку. Однако помните о требованиях к точности, приведенных выше, и убедитесь, что лицо объекта занимает как можно большую часть изображения.

Настройка детектора сетки лица

Если вы хотите изменить какие-либо настройки детектора сетки лица по умолчанию, укажите эти настройки с помощью объекта FaceMeshDetectorOptions . Вы можете изменить следующие настройки:

  1. setUseCase

    • BOUNDING_BOX_ONLY : предоставляет только ограничивающую рамку для обнаруженной сетки лица. Это самый быстрый детектор лиц, но он имеет ограничение по дальности действия (лица должны находиться в пределах ~2 метров или ~7 футов от камеры).

    • FACE_MESH (параметр по умолчанию): предоставляет ограничивающую рамку и дополнительную информацию о сетке лица (468 3D-точек и информацию о треугольниках). По сравнению со сценарием использования BOUNDING_BOX_ONLY задержка увеличивается примерно на 15 %, как измерено на Pixel 3.

Например:

Котлин

val defaultDetector = FaceMeshDetection.getClient(
  FaceMeshDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS)

val boundingBoxDetector = FaceMeshDetection.getClient(
  FaceMeshDetectorOptions.Builder()
    .setUseCase(UseCase.BOUNDING_BOX_ONLY)
    .build()
)

Ява

FaceMeshDetector defaultDetector =
        FaceMeshDetection.getClient(
                FaceMeshDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS);

FaceMeshDetector boundingBoxDetector = FaceMeshDetection.getClient(
        new FaceMeshDetectorOptions.Builder()
                .setUseCase(UseCase.BOUNDING_BOX_ONLY)
                .build()
        );

Подготовьте входное изображение

Чтобы обнаружить лица на изображении, создайте объект InputImage из Bitmap , media.Image , ByteBuffer , массива байтов или файла на устройстве. Затем передайте объект InputImage методу process FaceDetector .

Для обнаружения сетки лица следует использовать изображение размером не менее 480x360 пикселей . Если вы распознаете лица в режиме реального времени, съемка кадров с этим минимальным разрешением может помочь уменьшить задержку.

Вы можете создать объект InputImage из разных источников, каждый из которых описан ниже.

Использование media.Image

Чтобы создать объект InputImage из объекта media.Image , например, при захвате изображения с камеры устройства, передайте объект media.Image и поворот изображения в InputImage.fromMediaImage() .

Если вы используете библиотеку CameraX , классы OnImageCapturedListener и ImageAnalysis.Analyzer вычисляют значение поворота за вас.

Котлин

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
            // ...
        }
    }
}

Ява

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
          // ...
        }
    }
}

Если вы не используете библиотеку камер, которая дает вам степень поворота изображения, вы можете рассчитать ее на основе степени поворота устройства и ориентации датчика камеры в устройстве:

Котлин

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
}

Ява

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;
}

Затем передайте объект media.Image и значение степени поворота в InputImage.fromMediaImage() :

Котлин

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Использование URI файла

Чтобы создать объект InputImage из URI файла, передайте контекст приложения и URI файла в InputImage.fromFilePath() . Это полезно, когда вы используете намерение ACTION_GET_CONTENT , чтобы предложить пользователю выбрать изображение из приложения галереи.

Котлин

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();
}

Использование ByteBuffer или ByteArray

Чтобы создать объект InputImage из ByteBuffer или ByteArray , сначала вычислите степень поворота изображения, как описано ранее для ввода media.Image . Затем создайте объект InputImage с буфером или массивом вместе с высотой, шириной изображения, форматом цветовой кодировки и степенью поворота:

Котлин

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
)

Ява

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
);

Использование Bitmap

Чтобы создать объект InputImage из объекта Bitmap , сделайте следующее объявление:

Котлин

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Изображение представлено объектом Bitmap вместе с градусами поворота.

Обработка изображения

Передайте изображение методу process :

Котлин

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

Ява

Task<List<FaceMesh>> result = detector.process(image)
        .addOnSuccessListener(
                new OnSuccessListener<List<FaceMesh>>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(List<FaceMesh> result) {
                        // Task completed successfully
                        // …
                    }
                })
        .addOnFailureListener(
                new OnFailureListener() {
                    @Override
                    Public void onFailure(Exception e) {
                        // Task failed with an exception
                        // …
                    }
                });

Получить информацию об обнаруженной сетке лица

Если на изображении обнаружено какое-либо лицо, список объектов FaceMesh передается прослушивателю успеха. Каждая FaceMesh представляет лицо, обнаруженное на изображении. Для каждой сетки лица вы можете получить ее ограничивающие координаты во входном изображении, а также любую другую информацию, которую вы настроили для поиска детектора сетки лица.

Котлин

for (faceMesh in faceMeshs) {
    val bounds: Rect = faceMesh.boundingBox()

    // Gets all points
    val faceMeshpoints = faceMesh.allPoints
    for (faceMeshpoint in faceMeshpoints) {
      val index: Int = faceMeshpoints.index()
      val position = faceMeshpoint.position
    }

    // Gets triangle info
    val triangles: List<Triangle<FaceMeshPoint>> = faceMesh.allTriangles
    for (triangle in triangles) {
      // 3 Points connecting to each other and representing a triangle area.
      val connectedPoints = triangle.allPoints()
    }
}

Ява

for (FaceMesh faceMesh : faceMeshs) {
    Rect bounds = faceMesh.getBoundingBox();

    // Gets all points
    List<FaceMeshPoint> faceMeshpoints = faceMesh.getAllPoints();
    for (FaceMeshPoint faceMeshpoint : faceMeshpoints) {
        int index = faceMeshpoints.getIndex();
        PointF3D position = faceMeshpoint.getPosition();
    }

    // Gets triangle info
    List<Triangle<FaceMeshPoint>> triangles = faceMesh.getAllTriangles();
    for (Triangle<FaceMeshPoint> triangle : triangles) {
        // 3 Points connecting to each other and representing a triangle area.
        List<FaceMeshPoint> connectedPoints = triangle.getAllPoints();
    }
}