Oznaczanie obrazów za pomocą ML Kit na Androidzie

Za pomocą pakietu ML Kit możesz oznaczać etykietami obiekty rozpoznawane na obrazie. Model domyślny udostępniany z pakietem ML Kit obsługuje ponad 400 różnych etykiet.

FunkcjaNiegrupowaneŁączenie w pakiety
ImplementacjaModel jest pobierany dynamicznie przez Usługi Google Play.Model jest statycznie połączony z modelem w czasie kompilacji.
Rozmiar aplikacjiZwiększenie rozmiaru o około 200 KB.Zwiększenie rozmiaru o około 5,7 MB.
Czas inicjowaniaMożliwe, że przed pierwszym użyciem trzeba będzie poczekać na pobranie modelu.Model jest dostępny od razu

Wypróbuj

Zanim zaczniesz

  1. Upewnij się, że w sekcji buildscript i allprojects w pliku build.gradle Google na poziomie projektu znajduje się repozytorium Maven.

  2. Dodaj zależności dla bibliotek ML Kit na Androida do pliku Gradle na poziomie modułu. Zwykle ma on postać app/build.gradle. Wybierz jedną z tych zależności w zależności od potrzeb:

    Aby połączyć model w pakiet 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'
    }
    
  3. Jeśli zdecydujesz się używać modelu w Usługach Google Play, możesz skonfigurować automatyczne pobieranie modelu przez aplikację po jej zainstalowaniu ze Sklepu Play. Aby to zrobić, dodaj tę deklarację do pliku AndroidManifest.xml aplikacji:

    <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 wyraźnie sprawdzić dostępność modelu i poprosić o pobranie za pomocą interfejsu ModuleInstallClient API z Usług Google Play.

    Jeśli nie włączysz pobierania modelu podczas instalacji ani nie zażądasz jawnego pobierania, model zostanie pobrany przy pierwszym uruchomieniu etykiety. Żądania wysłane przed zakończeniem pobierania nie dają żadnych wyników.

Teraz możesz oznaczyć obrazy etykietami.

1. Przygotowywanie obrazu wejściowego

Utwórz obiekt InputImage na podstawie obrazu. Narzędzie do oznaczania obrazów działa najszybciej, gdy używasz interfejsu Bitmap lub interfejsu API YUV_420_888 media.Image, które są zalecane tam, gdzie to możliwe.

Obiekt InputImage możesz tworzyć z różnych źródeł. Zostały one wyjaśnione poniżej.

Przy użyciu: media.Image

Aby utworzyć obiekt InputImage z obiektu media.Image, na przykład podczas robienia zdjęcia aparatem urządzenia, przekaż obiekt media.Image i obrót obrazu do wartości InputImage.fromMediaImage().

Jeśli używasz biblioteki KameraX, klasy OnImageCapturedListener i ImageAnalysis.Analyzer obliczają za Ciebie wartość rotacji.

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 ją obliczyć na podstawie stopnia obrotu urządzenia i orientacji czujnika aparatu:

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);

Korzystanie z identyfikatora URI pliku

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku do InputImage.fromFilePath(). Jest to przydatne, gdy używasz intencji ACTION_GET_CONTENT, aby prosić użytkownika o wybranie 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();
}

Za pomocą: ByteBuffer lub ByteArray

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

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
);

Przy użyciu: Bitmap

Aby utworzyć obiekt InputImage z obiektu Bitmap, złóż tę deklarację:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Obraz jest reprezentowany przez obiekt Bitmap razem z obróconymi stopniami.

2. Konfigurowanie i uruchamianie narzędzia do oznaczania obrazów

Aby oznaczyć etykietami obiekty na obrazie, przekaż obiekt InputImage do metody process metody ImageLabeler.

  1. Najpierw pobierz wystąpienie ImageLabeler.

    Jeśli chcesz używać narzędzia do oznaczania obrazów na urządzeniu, prześlij tę deklaracja:

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);
  1. 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. Uzyskaj informacje o obiektach z etykietami

Jeśli operacja dodawania etykiet do obrazów zakończy się powodzeniem, lista obiektów ImageLabel zostanie przekazana do detektora sukcesu. Każdy obiekt ImageLabel reprezentuje coś, co zostało oznaczone na obrazie. Model podstawowy obsługuje ponad 400 różnych etykiet. Możesz uzyskać opis tekstowy każdej etykiety, indeks wśród 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 etykietami obrazy w aplikacji czasu rzeczywistego, postępuj zgodnie z tymi wskazówkami, aby uzyskać najlepszą liczbę klatek:

  • Jeśli używasz interfejsu API Camera lub camera2, ogranicz wywołania funkcji oznaczania obrazów. Jeśli w trakcie działania funkcji oznaczania obrazów pojawi się nowa klatka filmu, upuść ją. Przykład znajdziesz w klasie VisionProcessorBase w przykładowej aplikacji krótkiego wprowadzenia.
  • Jeśli korzystasz z interfejsu API CameraX, upewnij się, że strategia dotycząca ciśnienia wstecznego jest ustawiona na wartość domyślną ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Gwarantuje to, że w danym momencie do analizy będzie dostarczany tylko 1 obraz. Jeśli w czasie, gdy analizator jest zajęty, zostanie utworzonych więcej obrazów, zostaną one automatycznie usunięte i nie zostaną umieszczone w kolejce do dostarczenia. Gdy analizowany obraz zostanie zamknięty przez wywołanie ImageProxy.close(), zostanie dostarczony następny najnowszy obraz.
  • Jeśli używasz danych wyjściowych narzędzia do oznaczania obrazów, aby nałożyć grafikę na obraz wejściowy, najpierw pobierz wynik z ML Kit, a następnie wyrenderuj obraz i nakładkę w jednym kroku. Wyświetla się na powierzchni wyświetlacza tylko raz dla każdej klatki wejściowej. Przykład znajdziesz w klasach CameraSourcePreview i GraphicOverlay w przykładowej aplikacji z krótkim wprowadzeniem.
  • Jeśli korzystasz z interfejsu Camera2 API, zrób zdjęcia w formacie ImageFormat.YUV_420_888. Jeśli używasz starszej wersji interfejsu Camera API, zrób zdjęcia w formacie ImageFormat.NV21.