Za pomocą pakietu ML Kit możesz oznaczać etykietami obiekty rozpoznawane na obrazie. Model domyślny udostępniany z pakietem 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 modelem w czasie kompilacji. |
Rozmiar aplikacji | Zwiększenie rozmiaru o około 200 KB. | Zwiększenie rozmiaru o około 5,7 MB. |
Czas inicjowania | Możliwe, że przed pierwszym użyciem trzeba będzie poczekać na pobranie modelu. | Model jest dostępny od razu |
Wypróbuj
- Przetestuj przykładową aplikację, aby zobaczyć przykład użycia tego interfejsu API.
Zanim zaczniesz
Upewnij się, że w sekcji
buildscript
iallprojects
w plikubuild.gradle
Google na poziomie projektu znajduje się repozytorium Maven.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' }
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 obiektInputImage
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 obiektInputImage
do metody process
metody ImageLabeler
.
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);
- 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 obiektówImageLabel
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
lubcamera2
, ogranicz wywołania funkcji oznaczania obrazów. Jeśli w trakcie działania funkcji oznaczania obrazów pojawi się nowa klatka filmu, upuść ją. Przykład znajdziesz w klasieVisionProcessorBase
w przykładowej aplikacji krótkiego wprowadzenia. - Jeśli korzystasz z interfejsu API
CameraX
, upewnij się, że strategia dotycząca ciśnienia wstecznego jest ustawiona na wartość domyślnąImageAnalysis.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
iGraphicOverlay
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 formacieImageFormat.NV21
.