Etiqueta imágenes con ML Kit en Android

Puedes usar ML Kit para etiquetar objetos reconocidos en una imagen. El modelo predeterminado que se proporciona con ML Kit admite más de 400 etiquetas diferentes.

FunciónSin agruparRed de Búsqueda y Red de Display
ImplementaciónEl modelo se descarga de forma dinámica a través de los Servicios de Google Play.El modelo se vincula estáticamente a tu tiempo de compilación.
Tamaño de la appAumento de tamaño aproximado de 200 KB.Se aumentó el tamaño de aproximadamente 5.7 MB.
Hora de inicializaciónEs posible que debas esperar a que el modelo se descargue antes de usarlo por primera vez.El modelo está disponible de inmediato

Probar

Antes de comenzar

  1. En tu archivo build.gradle de nivel de proyecto, asegúrate de incluir el ID de Google Repositorio de Maven en las secciones buildscript y allprojects.

  2. Agrega las dependencias para las bibliotecas de Android del ML Kit al archivo archivo de Gradle a nivel de la app, que suele ser app/build.gradle. Elige una de las siguientes opciones: las siguientes dependencias según tus necesidades:

    Para empaquetar el modelo con tu app, haz lo siguiente:

    dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.8'
}

    Para usar el modelo en los Servicios de 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. Si eliges usar el modelo en los Servicios de Google Play, puedes configurar tu app para descargar automáticamente el modelo en el dispositivo después de que la app instalada desde Play Store. Para ello, agrega la siguiente declaración al el archivo AndroidManifest.xml de tu app:

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

    También puedes verificar explícitamente la disponibilidad del modelo y solicitar su descarga a través de API de ModuleInstallClient de los Servicios de Google Play

    Si no habilitas las descargas de modelos en el momento de la instalación ni solicitas una descarga explícita, el modelo se descarga la primera vez que ejecutas el etiquetador. Solicitudes que realizas antes de que se complete la descarga no producirá resultados.

Ahora está todo listo para etiquetar imágenes.

1. Prepara la imagen de entrada

Crea un objeto InputImage a partir de tu imagen. El etiquetador de imágenes se ejecuta de forma más rápida cuando usas un Bitmap o, si usas la API de camera2, un media.Image de YUV_420_888, que se recomiendan cuando como sea posible.

Puedes crear un InputImage objeto de diferentes fuentes, cada uno se explica a continuación.

Usa un media.Image

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto de un objeto media.Image, como cuando capturas una imagen de una la cámara del dispositivo, pasa el objeto media.Image y el rotación a InputImage.fromMediaImage().

Si usas la biblioteca de CameraX, los elementos OnImageCapturedListener y Las clases ImageAnalysis.Analyzer calculan el valor de rotación por ti.

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
          // ...
        }
    }
}

Si no usas una biblioteca de cámaras que indique el grado de rotación de la imagen, calcularlo a partir del grado de rotación del dispositivo y la orientación de la cámara sensor en el 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
}
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;
}

Luego, pasa el objeto media.Image y el valor de grado de rotación a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Usa un URI de archivo

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto de un URI de archivo, pasa el contexto de la app y el URI del archivo a InputImage.fromFilePath() Esto es útil cuando usa un intent ACTION_GET_CONTENT para solicitarle al usuario que seleccione una imagen de su app de galería.

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();
}

Usa un objeto ByteBuffer o ByteArray

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto de una ByteBuffer o ByteArray, primero calcula la imagen grado de rotación como se describió anteriormente para la entrada media.Image. Luego, crea el objeto InputImage con el búfer o array, junto con los atributos El alto, el ancho, el formato de codificación de color y el grado de rotación:

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

Usa un Bitmap

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto a partir de un objeto Bitmap, realiza la siguiente declaración:

Kotlin

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

Java

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

La imagen se representa con un objeto Bitmap junto con los grados de rotación.

2. Configura y ejecuta el etiquetador de imágenes

Para etiquetar objetos de una imagen, pasa el objeto InputImage a la Método process de ImageLabeler

  1. Primero, obtén una instancia de ImageLabeler

    Si quieres usar el etiquetador de imágenes integrado en el dispositivo, haz lo siguiente: declarativa:

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)

ImageLabelingActivity.kt

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);

ImageLabelingActivity.java
  1. Por último, pasa la imagen al método process():

Kotlin

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

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
                // ...
            }
        });
ImageLabelingActivity.java

3. Obtén información sobre los objetos etiquetados

Si la operación de etiquetado de imagen se ejecuta correctamente, se mostrará una lista Los objetos ImageLabel se pasan al objeto de escucha que detecta el resultado correcto. Cada El objeto ImageLabel representa un elemento etiquetado en la imagen. La base admite más de 400 etiquetas diferentes. Puedes obtener la descripción de texto de cada etiqueta, el índice entre todas las etiquetas compatibles con el modelo y la puntuación de confianza de la coincidencia. Por ejemplo:

Kotlin

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

Java

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

Sugerencias para mejorar el rendimiento en tiempo real

Si quieres etiquetar imágenes en una aplicación en tiempo real, sigue estos pasos: pautas para lograr la mejor velocidad de fotogramas:

  • Si usas Camera o API de camera2, limitar las llamadas al etiquetador de imágenes Si un video nuevo marco esté disponible mientras se ejecuta el etiquetador de imágenes, suéltalo. Consulta la VisionProcessorBase en la app de muestra de inicio rápido para ver un ejemplo.
  • Si usas la API de CameraX, asegúrate de que la estrategia de contrapresión se haya establecido en su valor predeterminado ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST De esta forma, se garantiza que solo se entregará una imagen a la vez para su análisis. Si hay más imágenes que se producen cuando el analizador está ocupado, se eliminarán automáticamente y no se agregarán a la cola y la entrega de modelos. Una vez que la imagen que se está analizando se cierra con una llamada a ImageProxy.close(), se publicará la siguiente imagen más reciente.
  • Si usas la salida del etiquetador de imágenes para superponer gráficos la imagen de entrada, primero obtén el resultado del ML Kit y, luego, renderiza la imagen y superponerla en un solo paso. Se renderiza en la superficie de visualización. solo una vez para cada fotograma de entrada. Consulta la CameraSourcePreview y GraphicOverlay en la app de muestra de inicio rápido para ver un ejemplo.
  • Si usas la API de Camera2, captura imágenes en ImageFormat.YUV_420_888. Si usas la API de Camera, captura imágenes en ImageFormat.NV21.