É possível usar o Kit de ML para rotular objetos reconhecidos em uma imagem. O modelo padrão fornecido com O kit de ML oferece suporte a mais de 400 rótulos diferentes.
Recurso | Desagrupado | Agrupadas |
---|---|---|
Implementação | O download do modelo é feito dinamicamente pelo Google Play Services. | O modelo é vinculado estaticamente ao seu no tempo de build. |
Tamanho do app | Cerca de 200 KB de aumento. | Aumento de tamanho de cerca de 5,7 MB. |
Tempo de inicialização | Talvez seja necessário aguardar o download do modelo para usar o modelo pela primeira vez. | O modelo está disponível imediatamente |
Faça um teste
- Teste o app de exemplo para um exemplo de uso dessa API.
Antes de começar
No arquivo
build.gradle
no nível do projeto, inclua a propriedade repositório Maven nas seçõesbuildscript
eallprojects
.Adicione as dependências das bibliotecas do Android do Kit de ML ao arquivo arquivo do Gradle no nível do app, que geralmente é
app/build.gradle
. Escolha uma destas opções: as seguintes dependências com base nas suas necessidades:Para agrupar o modelo e o app:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9' }
Para usar o modelo no 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-image-labeling:16.0.8' }
Se você optar por usar o modelo no Google Play Services, poderá configurar que o app faça o download automático do modelo para o dispositivo depois que ele for instalado pela Play Store. Para isso, adicione a seguinte declaração ao arquivo arquivo
AndroidManifest.xml
do seu app:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="ica" > <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" --> </application>
Também é possível verificar explicitamente a disponibilidade do modelo e solicitar o download pelo API ModuleInstallClient do Google Play Services.
Se você não ativar os downloads do modelo de tempo de instalação ou solicitar o download explícito, o download do modelo é feito na primeira vez que você executa o rotulador. Solicitações feitas por você antes da conclusão do download não produzem resultados.
Agora você já pode rotular imagens.
1. Preparar a imagem de entrada
Crie um objetoInputImage
usando sua imagem.
O rotulador de imagens é executado mais rapidamente quando você usa um Bitmap
ou, se você usar o
a API Camera2, uma media.Image
YUV_420_888, que é recomendada ao
sempre que possível.
Você pode criar um InputImage
de diferentes origens, cada uma explicada abaixo.
Como usar um media.Image
Para criar um InputImage
de um objeto media.Image
, como quando você captura uma imagem de um
da câmera do dispositivo, transmita o objeto media.Image
e o
rotação para InputImage.fromMediaImage()
.
Se você usar o método
CameraX, os recursos OnImageCapturedListener
e
As classes ImageAnalysis.Analyzer
calculam o valor de rotação
para você.
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 // ... } } }
Se você não usar uma biblioteca de câmera que informe o grau de rotação da imagem, pode calculá-lo usando o grau de rotação do dispositivo e a orientação da câmera no dispositivo:
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; }
Em seguida, transmita o objeto media.Image
e o
grau de rotação para InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Usar um URI de arquivo
Para criar um InputImage
de um URI de arquivo, transmita o contexto do aplicativo e o URI do arquivo para
InputImage.fromFilePath()
. Isso é útil quando você
usar uma intent ACTION_GET_CONTENT
para solicitar que o usuário selecione
uma imagem do app Galeria.
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(); }
Como usar ByteBuffer
ou ByteArray
Para criar um InputImage
de uma ByteBuffer
ou ByteArray
, primeiro calcule a imagem
grau de rotação conforme descrito anteriormente para a entrada media.Image
.
Depois, crie o objeto InputImage
com o buffer ou a matriz, junto com o
altura, largura, formato de codificação de cores e grau de rotação:
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 );
Como usar um Bitmap
Para criar um InputImage
de um objeto Bitmap
, faça a seguinte declaração:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
A imagem é representada por um objeto Bitmap
com os graus de rotação.
2. Configurar e executar o rotulador de imagens
Para rotular objetos em uma imagem, transmita o objetoInputImage
para o
Método process
de ImageLabeler
.
Primeiro, receba uma instância do
ImageLabeler
Se você quiser usar o rotulador de imagens no dispositivo, faça o seguinte: declaração:
Kotlin
// 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)
Java
// 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);
- Em seguida, transmita a imagem para o método
process()
:
Kotlin
labeler.process(image) .addOnSuccessListener { labels -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Java
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 // ... } });
3. Conseguir informações sobre os objetos rotulados
Se a operação de rotulagem de imagem for bem-sucedida, uma lista de Os objetosImageLabel
são transmitidos para o listener de êxito. Cada
O objeto ImageLabel
representa algo que foi rotulado na imagem. A base
oferece suporte a mais de 400 rótulos diferentes.
Você pode obter a descrição de texto de cada rótulo, indexar entre todos os rótulos suportados pelo
do modelo e da pontuação de confiança da correspondência. Exemplo:
Kotlin
for (label in labels) { val text = label.text val confidence = label.confidence val index = label.index }
Java
for (ImageLabel label : labels) { String text = label.getText(); float confidence = label.getConfidence(); int index = label.getIndex(); }
Dicas para melhorar o desempenho em tempo real
Se você quiser rotular imagens em um aplicativo em tempo real, siga estas instruções diretrizes para obter as melhores taxas de quadros:
- Se você usar o método
Camera
ou APIcamera2
, de limitação para o rotulador de imagens. Se um novo vídeo fique disponível enquanto o rotulador de imagens está em execução, elimine o frame. Consulte aVisionProcessorBase
no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo. - Se você usa a API
CameraX
, verificar se a estratégia de pressão de retorno está definida para o valor padrãoImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. Isso garante que apenas uma imagem será enviada para análise por vez. Se mais imagens forem produzidas quando o analisador estiver ocupado, elas serão descartadas automaticamente e não serão enfileiradas entrega. Depois que a imagem que está sendo analisada é fechada, chamando ImageProxy.close(), a próxima imagem mais recente será entregue. - Se você usar a saída do rotulador de imagens para sobrepor elementos gráficos
a imagem de entrada, primeiro acesse o resultado do Kit de ML e, em seguida, renderize a imagem
e sobreposição em uma única etapa. Isso é renderizado na superfície da tela.
apenas uma vez para cada frame de entrada. Consulte a
CameraSourcePreview
eGraphicOverlay
no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo. - Se você usar a API Camera2, capture imagens no
ImageFormat.YUV_420_888
. Se você usar a API Camera mais antiga, capture imagens noImageFormat.NV21
.