Wykrywanie informacji o siatce twarzy za pomocą ML Kit na Androidzie

Za pomocą pakietu ML Kit możesz wykrywać twarze na zdjęciach i filmach przypominających selfie.

Face Mesh Detection API
Nazwa pakietu SDKface-mesh-detection
ImplementacjaW momencie kompilacji kod i zasoby są statycznie połączone z aplikacją.
Wpływ rozmiaru aplikacjiOk.6,4 MB
Wynikiw czasie rzeczywistym na większości urządzeń.

Wypróbuj

Zanim zaczniesz

  1. W pliku build.gradle na poziomie projektu uwzględnij parametr Google Repozytorium Maven w sekcjach buildscript i allprojects.

  2. Dodaj zależność z biblioteką wykrywania siatki twarzy ML Kit do pliku Gradle modułu na poziomie aplikacji, czyli zwykle app/build.gradle:

    dependencies {
 // ...

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

Wytyczne dotyczące obrazu wejściowego

  1. Zdjęcia powinny być wykonywane w odległości do ok. 2 metrów od aparatu urządzenia, więc że twarze są wystarczająco duże, by można było rozpoznawać siatkę twarzy. W ogólne, im większa twarz, tym lepsze rozpoznawanie twarzy w siatce.

  2. Twarz powinna być skierowana w stronę aparatu, a co najmniej połowa twarzy powinna być widoczna. Duży obiekt znajdujący się między twarzą a aparatem może obniżyć dokładności.

Jeśli chcesz wykrywać twarze w aplikacjach działających w czasie rzeczywistym, weź pod uwagę ogólne wymiary obrazu wejściowego. Mniejsze obrazy więc zdjęcia są przetwarzane szybciej, więc robienie zdjęć w niższej rozdzielczości skraca czas oczekiwania. Pamiętaj jednak o powyższych wymaganiach dotyczących dokładności i upewnij się, twarz obiektu zajmuje jak najwięcej miejsca na obrazie.

Skonfiguruj detektor siatki twarzy

Jeśli chcesz zmienić domyślne ustawienia detektora siatki twarzy, wpisz te ustawienia za pomocą FaceMeshDetectorOptions obiektu. Można zmienić następujące ustawienia:

  1. setUseCase

    • BOUNDING_BOX_ONLY: udostępnia ramkę ograniczającą dla wykrytej siatki twarzy. To najszybszy wykrywacz twarzy, ale ma ograniczenie zasięgu(twarze musi znajdować się w odległości maksymalnie 2 metrów od kamery).

    • FACE_MESH (opcja domyślna): określa ramkę ograniczającą i dodatkową ścianę. informacje o siatce (468 punktów 3D i informacje o trójkącie). W porównaniu z Przypadek użycia funkcji BOUNDING_BOX_ONLY; czas oczekiwania wydłuża się o około 15%, zgodnie z pomiarem Pixel 3.

Na przykład:

Kotlin

val defaultDetector = FaceMeshDetection.getClient(
  FaceMeshDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS)

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

Java

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

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

Przygotowywanie obrazu wejściowego

Aby wykrywać twarze na obrazie, utwórz obiekt InputImage na podstawie Bitmap, media.Image, ByteBuffer, tablica bajtów lub plik na urządzeniu. Następnie przekaż obiekt InputImage do metody process interfejsu FaceDetector.

Do wykrywania siatki twarzy należy używać zdjęcia o wymiarach co najmniej 480 x 360 pikseli. Jeśli wykrywasz twarze w czasie rzeczywistym i rejestrujesz klatki, przy minimalnej rozdzielczości może pomóc zmniejszyć opóźnienie.

Możesz utworzyć InputImage z różnych źródeł, każdy z nich objaśniamy poniżej.

Korzystanie z: media.Image

Aby utworzyć InputImage z obiektu media.Image, np. podczas przechwytywania obrazu z z aparatu urządzenia, przekaż obiekt media.Image i obiekt obrazu w kierunku InputImage.fromMediaImage().

Jeśli używasz tagu CameraX, OnImageCapturedListener oraz ImageAnalysis.Analyzer klasy obliczają wartość rotacji dla Ciebie.

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
          // ...
        }
    }
}

Jeśli nie korzystasz z biblioteki aparatu, która określa kąt obrotu obrazu, może go obliczyć na podstawie stopnia obrotu urządzenia i orientacji aparatu czujnik w urządzeniu:

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
}
MLKitVisionImage.kt

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;
}

Następnie przekaż obiekt media.Image oraz wartość stopnia obrotu na InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Za pomocą identyfikatora URI pliku

Aby utworzyć InputImage obiektu z identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji oraz identyfikator URI pliku do InputImage.fromFilePath() Jest to przydatne, gdy użyj intencji ACTION_GET_CONTENT, aby zachęcić użytkownika do wyboru obraz z aplikacji Galeria.

Kotlin

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

Java

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

Przy użyciu: ByteBuffer lub ByteArray

Aby utworzyć InputImage obiektu z ByteBuffer lub ByteArray, najpierw oblicz wartość obrazu stopień obrotu zgodnie z wcześniejszym opisem dla danych wejściowych media.Image. Następnie utwórz obiekt InputImage z buforem lub tablicą oraz wysokość, szerokość, format kodowania kolorów i stopień obrotu:

Kotlin

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

Java

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

Korzystanie z: Bitmap

Aby utworzyć InputImage z obiektu Bitmap, wypełnij tę deklarację:

Kotlin

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

Java

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

Obraz jest reprezentowany przez obiekt Bitmap wraz z informacją o obróceniu w stopniach.

Przetwarzanie zdjęcia

Przekaż obraz do metody process:

Kotlin

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

Java


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
                        // …
                    }
                });

Uzyskiwanie informacji o wykrytej siatce twarzy

Jeśli na obrazie zostanie wykryta jakakolwiek twarz, do FaceMesh zostanie przekazana lista obiektów, słuchaczem sukcesu. Każdy element FaceMesh reprezentuje twarz wykrytej w . Dla każdej siatki płaszczyzn można uzyskać współrzędne ograniczające dla każdej siatki płaszczyzn a także wszelkie inne informacje skonfigurowane przez Ciebie siatkę twarzy do wykrywania treści.

Kotlin

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()
    }
}

Java

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();
    }
}