É possível usar o Kit de ML para detectar e rastrear objetos em frames de vídeo sucessivos.
Quando você transmite uma imagem para o Kit de ML, ele detecta até cinco objetos na imagem junto com a posição de cada objeto na imagem. Ao detectar objetos em streams de vídeo, cada objeto tem um ID exclusivo que pode ser usado para rastrear o objeto de frame a frame. Também é possível ativar objetos brutos classificação, que rotula objetos com descrições de categoria amplas.
Faça um teste
- Teste o app de exemplo para um exemplo de uso dessa API.
- Veja a vitrine do Material Design app para uma implementação completa dessa API.
Antes de começar
- No arquivo
build.gradle
no nível do projeto, inclua Repositório Maven do Google embuildscript
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
:dependencies { // ... implementation 'com.google.mlkit:object-detection:17.0.2' }
1. Configurar o detector de objetos
Para detectar e rastrear objetos, primeiro crie uma instância de ObjectDetector
e
especifique as configurações do detector que você quer alterar
padrão.
Configure o detector de objetos para seu caso de uso com uma
ObjectDetectorOptions
. É possível alterar os seguintes configurações:Configurações do detector de objetos Modo de detecção STREAM_MODE
(padrão) |SINGLE_IMAGE_MODE
Em
STREAM_MODE
(padrão), o detector de objetos é executado com baixa latência, mas pode produzir resultados incompletos, como caixas delimitadoras ou rótulos de categoria não especificados) nos primeiros e invocações do detector. Além disso, emSTREAM_MODE
, o detector atribui IDs de rastreamento a objetos, que você pode usar para rastrear objetos em frames. Use esse modo quando quiser monitorar objetos ou quando a baixa latência for importante, como ao processar streams de vídeo em tempo real.Em
SINGLE_IMAGE_MODE
, o detector de objetos retorna o resultado após a caixa delimitadora do objeto ser determinada. Se você ativar a classificação, ela retorna o resultado após o delimitador e o rótulo da categoria estão disponíveis. Como consequência, de detecção é potencialmente maior. Além disso, emSINGLE_IMAGE_MODE
, os IDs de acompanhamento não foram atribuídos. Usar use esse modo se a latência não for essencial e você não quiser resultados parciais.Detectar e rastrear vários objetos false
(padrão) |true
Se deve detectar e rastrear até cinco objetos ou apenas os mais objeto proeminente (padrão).
Classificar objetos false
(padrão) |true
Define se os objetos detectados serão ou não classificados em categorias abrangentes. Quando ativado, o detector de objetos classifica os objetos na categorias: artigos de moda, alimentos, artigos domésticos, lugares e plantas.
A API de detecção e rastreamento de objetos é otimizada para essas duas aplicações principais casos:
- Detecção ao vivo e rastreamento do objeto mais proeminente na câmera visor.
- Detecção de vários objetos em uma imagem estática.
Para configurar a API para esses casos de uso:
Kotlin
// Live detection and tracking val options = ObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE) .enableClassification() // Optional .build() // Multiple object detection in static images val options = ObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE) .enableMultipleObjects() .enableClassification() // Optional .build()
Java
// Live detection and tracking ObjectDetectorOptions options = new ObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE) .enableClassification() // Optional .build(); // Multiple object detection in static images ObjectDetectorOptions options = new ObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE) .enableMultipleObjects() .enableClassification() // Optional .build();
Receba uma instância de
ObjectDetector
:Kotlin
val objectDetector = ObjectDetection.getClient(options)
Java
ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(options);
2. Preparar a imagem de entrada
Para detectar e rastrear objetos, transmita imagens para oObjectDetector
método process()
da instância.
O detector de objetos é executado diretamente de um Bitmap
, NV21 ByteBuffer
ou
YUV_420_888 media.Image
. Como criar um InputImage
com base nessas origens
são recomendados se você tiver acesso direto a um deles. Se você construir
um InputImage
de outras origens, vamos processar a conversão
internamente e pode ser menos eficiente.
Para cada frame de vídeo ou imagem em uma sequência, faça o seguinte:
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
objeto 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.
3. Processar a imagem
Transmita a imagem para o métodoprocess()
:
Kotlin
objectDetector.process(image) .addOnSuccessListener { detectedObjects -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Java
objectDetector.process(image) .addOnSuccessListener( new OnSuccessListener<List<DetectedObject>>() { @Override public void onSuccess(List<DetectedObject> detectedObjects) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
4. Receber informações sobre objetos detectados
Se a chamada para process()
for bem-sucedida, uma lista de DetectedObject
s será transmitida para
o listener de sucesso.
Cada DetectedObject
contém as seguintes propriedades:
Caixa delimitadora | Uma Rect que indica a posição do objeto no
imagem. |
||||||
ID de acompanhamento | Um número inteiro que identifica o objeto nas imagens. Nulo em SINGLE_IMAGE_MODE. | ||||||
Rótulos |
|
Kotlin
for (detectedObject in detectedObjects) { val boundingBox = detectedObject.boundingBox val trackingId = detectedObject.trackingId for (label in detectedObject.labels) { val text = label.text if (PredefinedCategory.FOOD == text) { ... } val index = label.index if (PredefinedCategory.FOOD_INDEX == index) { ... } val confidence = label.confidence } }
Java
// The list of detected objects contains one item if multiple // object detection wasn't enabled. for (DetectedObject detectedObject : detectedObjects) { Rect boundingBox = detectedObject.getBoundingBox(); Integer trackingId = detectedObject.getTrackingId(); for (Label label : detectedObject.getLabels()) { String text = label.getText(); if (PredefinedCategory.FOOD.equals(text)) { ... } int index = label.getIndex(); if (PredefinedCategory.FOOD_INDEX == index) { ... } float confidence = label.getConfidence(); } }
Como garantir uma ótima experiência do usuário
Para ter a melhor experiência do usuário, siga estas diretrizes no app:
- A detecção bem-sucedida de objetos depende da complexidade visual do objeto. Em para serem detectados, os objetos com um pequeno número de recursos visuais podem precisar para ocupar uma parte maior da imagem. Você deve fornecer aos usuários orientação sobre capturando entradas que funcionam bem com o tipo de objetos que você quer detectar.
- Na classificação, para detectar objetos que não se enquadram claramente nas categorias suportadas, implemente tratamento especial para objetos.
Além disso, confira a App de demonstração do Kit de ML com Material Design e os Material Design Coleção Padrões para recursos com tecnologia de aprendizado de máquina.
Como melhorar o desempenho
Para usar a detecção de objetos em um aplicativo em tempo real, siga estas instruções diretrizes para obter as melhores taxas de quadros:
Ao usar o modo de streaming em um aplicativo em tempo real, não use diversos detecção de objetos, já que a maioria dos dispositivos não é capaz de produzir taxas de quadros adequadas.
Desative a classificação se ela não for necessária.
- Se você usar o método
Camera
ou APIcamera2
, limitar chamadas ao detector. Se um novo vídeo fica disponível enquanto o detector está em execução, descarte esse 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 analisada é fechada, chamando ImageProxy.close(), a próxima imagem mais recente será entregue. - Se você usar a saída do detector 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
.