تصنيف الصور باستخدام حزمة تعلّم الآلة على نظام التشغيل Android

يمكنك استخدام حزمة تعلّم الآلة لتصنيف العناصر التي يتم التعرّف عليها في صورة. يتناسب النموذج الافتراضي المقدم مع تتيح حزمة تعلّم الآلة استخدام أكثر من 400 تصنيف مختلف.

جرّبه الآن

• يمكنك تجربة نموذج التطبيق من أجل يمكنك الاطّلاع على مثال حول استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.

قبل البدء

1. في ملف build.gradle على مستوى المشروع، تأكد من تضمين مستودع Maven في كلٍّ من القسمَين buildscript وallprojects.

2. أضِف الملحقات التابعة لمكتبات ML Kit إلى Android إلى ملف Gradle على مستوى التطبيق، ويكون عادةً app/build.gradle. يُرجى تحديد أحد الخيارات التالية: التبعيات التالية بناءً على احتياجاتك:

   لدمج النموذج مع تطبيقك:

   dependencies {
     // ...
     // Use this dependency to bundle the model with your app
     implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9'
   }
   

   لاستخدام النموذج في "خدمات Google Play":

   dependencies {
     // ...
     // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-image-labeling:16.0.8'
   }
   

3. إذا اخترت استخدام النموذج في خدمات Google Play، يمكنك ضبط لتطبيقك تلقائيًا لتنزيل النموذج على الجهاز بعد التطبيقات المثبّتة من متجر Play. لإجراء ذلك، أضِف البيان التالي إلى ملف AndroidManifest.xml لتطبيقك:

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

   يمكنك أيضًا التحقق بشكل صريح من مدى توفّر النموذج وطلب التنزيل من خلال ModuleInstallClient API في "خدمات Google Play"

   في حال عدم تفعيل عمليات تنزيل نموذج وقت التثبيت أو طلب تنزيل واضح، يتم تنزيل النموذج في أول مرة تقوم فيها بتشغيل أداة التصنيف. الطلبات التي تقدّمها قبل اكتمال التنزيل لا ينتج عنها أي نتائج.

أنت الآن جاهز لتسمية الصور.

1. تحضير صورة الإدخال

يمكنك إنشاء InputImage من مصادر مختلفة، في ما يلي شرح لكل منها.

يتم استخدام media.Image

لإنشاء InputImage كائن من كائن media.Image، مثلاً عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، فما عليك سوى تمرير الكائن media.Image تدوير إلى InputImage.fromMediaImage().

إذا كنت تستخدم CameraX وOnImageCapturedListener تحتسب صفوف ImageAnalysis.Analyzer قيمة عرض الإعلانات بالتناوب. لك.

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
          // ...
        }
    }
}

إذا كنت لا تستخدم مكتبة كاميرا تمنحك درجة تدوير الصورة، يمكنك يمكنه حسابه من خلال درجة دوران الجهاز واتجاه الكاميرا. جهاز الاستشعار في الجهاز:

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;
}

بعد ذلك، مرِّر الكائن media.Image قيمة درجة التدوير إلى InputImage.fromMediaImage():

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

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

استخدام معرف موارد منتظم (URI) لملف

لإنشاء InputImage من معرف موارد منتظم (URI) لملف، فمرر سياق التطبيق ومعرف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى InputImage.fromFilePath() يكون ذلك مفيدًا عندما يجب استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لتطلب من المستخدم الاختيار. صورة من تطبيق المعرض الخاص به.

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();
}

يتم استخدام ByteBuffer أو ByteArray

لإنشاء InputImage كائن من ByteBuffer أو ByteArray، احسب الصورة أولاً درجة التدوير كما هو موضح سابقًا لإدخال media.Image. بعد ذلك، يمكنك إنشاء الكائن InputImage باستخدام المخزن المؤقت أو المصفوفة بالإضافة إلى الارتفاع والعرض وتنسيق ترميز الألوان ودرجة التدوير:

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

يتم استخدام Bitmap

لإنشاء InputImage من كائن Bitmap، قدِّم التعريف التالي:

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

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

يتم تمثيل الصورة بواسطة كائن Bitmap مع درجات التدوير.

2. ضبط أداة تصنيف الصور وتشغيلها

1. أولاً، احصل على مثيل ImageLabeler

   إذا كنت تريد استخدام مصنِّف الصور على الجهاز فقط، عليك إجراء ما يلي: البيان:

// To use default options:
val labeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS)

// Or, to set the minimum confidence required:
// val options = ImageLabelerOptions.Builder()
//     .setConfidenceThreshold(0.7f)
//     .build()
// val labeler = ImageLabeling.getClient(options)
ImageLabelingActivity.kt

// To use default options:
ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

// Or, to set the minimum confidence required:
// ImageLabelerOptions options =
//     new ImageLabelerOptions.Builder()
//         .setConfidenceThreshold(0.7f)
//         .build();
// ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(options);
ImageLabelingActivity.java

1. بعد ذلك، اضبط الصورة على طريقة process():

labeler.process(image)
        .addOnSuccessListener { labels ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }
ImageLabelingActivity.kt

labeler.process(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<ImageLabel>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<ImageLabel> labels) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });
ImageLabelingActivity.java

3- الحصول على معلومات عن العناصر المصنّفة

for (label in labels) {
    val text = label.text
    val confidence = label.confidence
    val index = label.index
}
ImageLabelingActivity.kt

for (ImageLabel label : labels) {
    String text = label.getText();
    float confidence = label.getConfidence();
    int index = label.getIndex();
}
ImageLabelingActivity.java

نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي

إذا أردت تصنيف الصور في تطبيق في الوقت الفعلي، فاتبع هذه الإرشادات لتحقيق أفضل معدلات عرض الإطارات:

• إذا كنت تستخدم Camera أو camera2 واجهة برمجة التطبيقات، التحكم في المكالمات الموجهة إلى أداة تصنيف الصور. إذا ظهر فيديو جديد يصبح الإطار متاحًا أثناء تشغيل أداة تصنيف الصور، أفلِت الإطار. يمكنك الاطّلاع على صف واحد (VisionProcessorBase) في نموذج تطبيق Quickstart كمثال.
• في حال استخدام CameraX API: تأكَّد من ضبط استراتيجية الضغط العكسي على قيمتها التلقائية ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST ويضمن ذلك عرض صورة واحدة فقط للتحليل في كل مرة. إذا كانت المزيد من الصور يتم إنتاجها عندما يكون المحلل مشغولاً، فسيتم إسقاطها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة الانتظار التسليم. بمجرد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها عن طريق استدعاء ImageProxy. Close()، سيتم تسليم أحدث صورة تالية
• إذا كنت تستخدم مخرجات أداة تصنيف الصور لتراكب الرسومات على الصورة المدخلة، والحصول أولاً على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة وتراكبها في خطوة واحدة. يتم عرض هذا المحتوى على سطح الشاشة. مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال يمكنك الاطّلاع على CameraSourcePreview و GraphicOverlay صفًا في نموذج تطبيق Quickstart كمثال.
• في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات Camera2 API، يمكنك التقاط الصور في تنسيق ImageFormat.YUV_420_888 إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات للكاميرا القديمة، يمكنك التقاط الصور في تنسيق ImageFormat.NV21