Za pomocą ML Kit możesz oznaczać etykietami obiekty rozpoznane na obrazie. Model domyślny dołączony do pakietu ML Kit obsługuje ponad 400 różnych etykiet.
Funkcja | Niegrupowane | Łączenie w pakiety |
---|---|---|
Implementacja | Model jest pobierany dynamicznie przez Usługi Google Play. | Model jest statycznie połączony z Twoim modelem w momencie kompilacji. |
Rozmiar aplikacji | Zwiększenie rozmiaru o około 200 KB. | Zwiększenie rozmiaru o około 5,7 MB. |
Czas inicjowania | Przed jego pierwszym użyciem konieczne może być poczekać na pobranie modelu. | Model jest dostępny od razu |
Wypróbuj
- Zapoznaj się z przykładową aplikacją, aby zobaczyć przykład użycia tego interfejsu API.
Zanim zaczniesz
W pliku
build.gradle
na poziomie projektu dodaj repozytorium Google Maven w sekcjachbuildscript
iallprojects
.Dodaj zależności bibliotek ML Kit na Androida do pliku Gradle modułu na poziomie aplikacji, którym jest zwykle
app/build.gradle
. W zależności od potrzeb wybierz jedną z tych zależności:Aby połączyć model z aplikacją:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.8' }
Aby używać modelu w Usługach 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' }
Jeśli zdecydujesz się używać modelu w Usługach Google Play, możesz skonfigurować automatyczne pobieranie modelu na urządzenie po zainstalowaniu aplikacji ze Sklepu Play. Aby to zrobić, dodaj do pliku
AndroidManifest.xml
aplikacji tę deklarację:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="ica" > <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" --> </application>
Możesz też bezpośrednio sprawdzić dostępność modelu i poprosić o pobranie za pomocą interfejsu ModuleInstallClient API Usług Google Play.
Jeśli nie włączysz pobierania modelu w czasie instalacji lub nie poprosisz o wyraźne pobranie, model zostanie pobrany przy pierwszym uruchomieniu narzędzia oznaczającego. Żądania wysłane przed zakończeniem pobierania nie przyniosą żadnych rezultatów.
Teraz możesz dodać etykiety do obrazów.
1. Przygotowywanie obrazu wejściowego
Utwórz obiektInputImage
na podstawie swojego obrazu.
Narzędzie do oznaczania obrazów działa najszybciej, gdy używasz interfejsu Bitmap
lub interfejsu API Camera2 – YUV_420_888 media.Image
, co jest zalecane, gdy to możliwe.
Obiekt InputImage
możesz utworzyć z różnych źródeł. Poniżej znajdziesz opis każdego z nich.
Korzystanie z: media.Image
Aby utworzyć obiekt InputImage
na podstawie obiektu media.Image
, na przykład podczas rejestrowania obrazu aparatem urządzenia, przekaż obiekt media.Image
i obrót obrazu do InputImage.fromMediaImage()
.
Jeśli używasz biblioteki
AparatuX, klasy OnImageCapturedListener
i ImageAnalysis.Analyzer
obliczają wartość obrotu za 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 stopień obrotu obrazu, możesz go obliczyć na podstawie stopnia obrotu urządzenia i orientacji czujnika aparatu 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 }
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
i wartość stopnia obrotu do InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Za pomocą identyfikatora URI pliku
Aby utworzyć obiekt InputImage
na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż do InputImage.fromFilePath()
kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku. Jest to przydatne, gdy używasz intencji ACTION_GET_CONTENT
, aby zachęcić użytkownika do wybrania obrazu z aplikacji galerii.
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(); }
Przy użyciu: ByteBuffer
lub ByteArray
Aby utworzyć obiekt InputImage
na podstawie ByteBuffer
lub ByteArray
, najpierw oblicz stopień obrotu obrazu zgodnie z wcześniejszym opisem dla danych wejściowych media.Image
.
Następnie utwórz obiekt InputImage
z buforem lub tablicą i podaj 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 ) // 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 );
Korzystanie z: Bitmap
Aby utworzyć obiekt InputImage
z obiektu Bitmap
, wypełnij tę deklarację:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
Obraz jest reprezentowany przez obiekt Bitmap
wraz z informacją o obróceniu w stopniach.
2. Skonfiguruj i uruchom osobę oznaczającą obrazy
Aby oznaczyć etykietami obiekty na obrazie, przekaż obiektInputImage
do metody process
interfejsu ImageLabeler
.
Najpierw pobierz instancję
ImageLabeler
.Jeśli chcesz używać narzędzia do oznaczania obrazów na urządzeniu, zadeklaruj to:
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);
- Następnie przekaż obraz do metody
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. Uzyskiwanie informacji o obiektach oznaczonych etykietami
Jeśli operacja oznaczania obrazów etykietami się powiedzie, do detektora sukcesu zostanie przekazana lista obiektówImageLabel
. Każdy obiekt ImageLabel
reprezentuje coś, co zostało oznaczone etykietą na obrazie. Model podstawowy obsługuje ponad 400 różnych etykiet.
Możesz uzyskać opis tekstowy każdej etykiety, indeks wszystkich etykiet obsługiwanych przez model oraz wskaźnik ufności dopasowania. Na przykład:
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(); }
Wskazówki dotyczące poprawy skuteczności w czasie rzeczywistym
Jeśli chcesz oznaczać obrazy w aplikacji działającej w czasie rzeczywistym, postępuj zgodnie z tymi wytycznymi, aby uzyskać najlepszą liczbę klatek:
- Jeśli używasz interfejsu API
Camera
lubcamera2
, ogranicz wywołania osoby oznaczającej obrazy. Jeśli podczas działania mechanizmu oznaczania obrazów stanie się dostępna nowa klatka wideo, upuść ją. Przykład znajdziesz w klasieVisionProcessorBase
w przykładowej aplikacji z krótkim wprowadzeniem. - Jeśli używasz interfejsu API
CameraX
, upewnij się, że strategia obciążenia zwrotnego jest ustawiona na wartość domyślnąImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. Gwarantuje to, że do analizy zostanie dostarczony tylko 1 obraz naraz. Jeśli zostanie utworzonych więcej obrazów, gdy analizator jest zajęty, zostaną one automatycznie usunięte i nie trafią do kolejki dostarczania. Gdy analizowany obraz zostanie zamknięty przez wywołanie metody ImageProxy.close(), zostanie wyświetlony następny najnowszy obraz. - Jeśli używasz danych wyjściowych twórcy etykiet do nakładania grafiki na obraz wejściowy, najpierw pobierz wynik z ML Kit, a potem w jednym kroku wyrenderuj obraz i nakładkę. Powoduje to renderowanie na powierzchni wyświetlania tylko raz na każdą klatkę wejściową. Przykład znajdziesz w klasach
CameraSourcePreview
iGraphicOverlay
w przykładowej aplikacji z krótkim wprowadzeniem. - Jeśli używasz interfejsu Camera2 API, rób zdjęcia w formacie
ImageFormat.YUV_420_888
. Jeśli używasz starszej wersji interfejsu Camera API, rób zdjęcia w formacieImageFormat.NV21
.