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ML Kit を使用してオブジェクトを検出して追跡する（Android）

ML Kit を使用すると、連続する動画フレーム内のオブジェクトを検出してトラッキングできます。

ML Kit に画像を渡すと、画像内の最大 5 つのオブジェクトと、画像内の各オブジェクトの位置が検出されます。動画ストリーム内のオブジェクトを検出する場合は、各オブジェクトに固有の ID を割り当てます。この ID を使用して、フレーム間でオブジェクトをトラックできます。また、大まかなオブジェクト分類を有効にして、オブジェクトに幅広いカテゴリの説明をラベル付けすることもできます。

試してみる

サンプルアプリを試して、この API の使用例を確認してください。
この API のエンドツーエンドの実装については、マテリアルデザインショーケースアプリをご覧ください。

始める前に

</ph> この API には Android API レベル 21 以降が必要です。アプリのビルドと実行がファイルが minSdkVersion の値 21 以上を使用していること。

プロジェクトレベルの build.gradle ファイルに、次の内容を含めます。 Google の Maven リポジトリを buildscript と allprojects セクション。
ML Kit Android ライブラリの依存関係をモジュールのアプリレベルの Gradle ファイル（通常は app/build.gradle）
```
dependencies {
  // ...

  implementation 'com.google.mlkit:object-detection:17.0.2'

}
```

1. オブジェクト検出を構成する

オブジェクトを検出してトラッキングするには、まず ObjectDetector のインスタンスを作成し、必要に応じてデフォルトから変更する検出設定を指定します。

ObjectDetectorOptions オブジェクトを使用して、ユースケースにオブジェクト検出を構成します。次の項目を変更できます。設定:

オブジェクト検出の設定

検出モード

オブジェクト検出の設定
検出モード	`STREAM_MODE`（デフォルト）\|`SINGLE_IMAGE_MODE` `STREAM_MODE`（デフォルト）では、オブジェクト検出が実行されます。レイテンシは短くなりますが、不完全な結果（未指定の境界ボックスやカテゴリラベルなど）を最初の数行に配置検出機能の呼び出し。また、`STREAM_MODE`には、検出機能によってオブジェクトにトラッキング ID が割り当てられます。この ID を使用して、フレーム間でオブジェクトを追跡できます。このモードはまたは低レイテンシが重要な場合（たとえばデータの処理やリアルタイムで分析できます `SINGLE_IMAGE_MODE` では、オブジェクトの境界ボックスが決定された後にオブジェクト検出が結果を返します。もし分類を有効にすると、境界の後に結果が返されます。ボックスとカテゴリラベルの両方を使用できます。結果として、検出のレイテンシが潜在的に長くなります。また、 `SINGLE_IMAGE_MODE`、トラッキング ID は割り当てられていません。レイテンシが重要ではなく、部分的な結果を処理しない場合は、このモードを使用します。
複数のオブジェクトを検出して追跡する	`false`（デフォルト）\|`true` 最大 5 つのオブジェクトを検出して追跡するか、最も大きい目立たせることができます（デフォルト）。
オブジェクトを分類する	`false`（デフォルト）\| `true` 検出されたオブジェクトをおまかなカテゴリに分類するかどうか。有効にすると、オブジェクト検出はオブジェクトを次のカテゴリ: ファッションアイテム、食品、日用品、予測します。

STREAM_MODE（デフォルト）|SINGLE_IMAGE_MODE

STREAM_MODE（デフォルト）では、オブジェクト検出が実行されます。レイテンシは短くなりますが、不完全な結果（未指定の境界ボックスやカテゴリラベルなど）を最初の数行に配置検出機能の呼び出し。また、STREAM_MODEには、検出機能によってオブジェクトにトラッキング ID が割り当てられます。この ID を使用して、フレーム間でオブジェクトを追跡できます。このモードはまたは低レイテンシが重要な場合（たとえばデータの処理やリアルタイムで分析できます

SINGLE_IMAGE_MODE では、オブジェクトの境界ボックスが決定された後にオブジェクト検出が結果を返します。もし分類を有効にすると、境界の後に結果が返されます。ボックスとカテゴリラベルの両方を使用できます。結果として、検出のレイテンシが潜在的に長くなります。また、 SINGLE_IMAGE_MODE、トラッキング ID は割り当てられていません。レイテンシが重要ではなく、部分的な結果を処理しない場合は、このモードを使用します。

複数のオブジェクトを検出して追跡する

false（デフォルト）|true

最大 5 つのオブジェクトを検出して追跡するか、最も大きい目立たせることができます（デフォルト）。

オブジェクトを分類する

false（デフォルト）| true

検出されたオブジェクトをおまかなカテゴリに分類するかどうか。有効にすると、オブジェクト検出はオブジェクトを次のカテゴリ: ファッションアイテム、食品、日用品、予測します。

オブジェクトの検出とトラッキングの API は主に、次の 2 つのユースケース用に最適化されています。

カメラで最も目立つオブジェクトをライブ検出してトラッキングビューファインダーです。
静止画像からの複数のオブジェクトの検出。

これらのユースケースに API を構成するには以下を実行します。

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();

ObjectDetector のインスタンスを取得します。

Kotlin

val objectDetector = ObjectDetection.getClient(options)

Java

ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(options);

2. 入力画像を準備する

オブジェクトを検出してトラックするには、ObjectDetector インスタンスの process() メソッドに画像を渡します。

オブジェクト検出は、Bitmap、NV21 ByteBuffer、または YUV_420_888 media.Image。これらのソースのいずれかに直接アクセスできる場合は、これらのソースから InputImage を作成することをおすすめします。他のソースから InputImage を構築すると、Google が内部でコンバージョンを処理するため、効率が低下する可能性があります。

シーケンス内の動画または画像の各フレームに対して、次の操作を行います。

InputImage を作成できます。異なるソースからのオブジェクトについて、以下で説明します。

`media.Image` の使用

InputImage を作成するには: media.Image オブジェクトからオブジェクトをキャプチャします。たとえば、渡すには、media.Image オブジェクトと画像の InputImage.fromMediaImage() に変更します。

CameraX ライブラリを使用する場合は、OnImageCapturedListener クラスと ImageAnalysis.Analyzer クラスによって回転値が計算されます。

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
          // ...
        }
    }
}

画像の回転角度を取得するカメラライブラリを使用しない場合は、デバイスの回転角度とデバイス内のカメラセンサーの向きから計算できます。

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;
}

次に、media.Image オブジェクトと回転角度の値を InputImage.fromMediaImage() に設定する:

Kotlin

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

Java

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

ファイル URI の使用

InputImage を作成するには: 渡すことにより、アプリのコンテキストとファイルの URI を InputImage.fromFilePath()。これは、ACTION_GET_CONTENT インテントを使用して、ギャラリーアプリから画像を選択するようにユーザーに促すときに便利です。

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();
}

`ByteBuffer` または `ByteArray` の使用

ByteBuffer または ByteArray から InputImage オブジェクトを作成するには、media.Image 入力について上記のように、まず画像の回転角度を計算します。次に、バッファまたは配列を含む InputImage オブジェクトを、画像の高さ、幅、カラーエンコード形式、回転角度:

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

`Bitmap` の使用

Bitmap オブジェクトから InputImage オブジェクトを作成するには、次の宣言を行います。

Kotlin

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

Java

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

画像は Bitmap オブジェクトと回転角度で表されます。

3. 画像を処理する

画像を process() メソッドに渡します。

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
                // ...
            }
        });

</ph> 注: CameraX API を使用する場合は、使用が終了したら必ず ImageProxy を閉じてください。たとえば、返された Task に OnCompleteListener を process メソッドを使用します。例については、クイックスタートサンプルアプリの VisionProcessorBase クラスをご覧ください。

4. 検出されたオブジェクトに関する情報を取得する

process() の呼び出しが成功すると、DetectedObject のリストが次に渡されます。成功リスナー。

各 DetectedObject には次のプロパティが含まれています。

境界ボックスオブジェクトの位置を示す Rect。説明します。

トラッキング ID イメージ間でオブジェクトを識別する整数。null イン SINGLE_IMAGE_MODE.

ラベル

ラベルの説明	ラベルのテキストの説明。これは String 型の `PredefinedCategory` で定義された定数。
ラベルインデックス	分類器です。これは、`PredefinedCategory` で定義されている整数定数のいずれかになります。
ラベルの信頼度	オブジェクト分類の信頼値。

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();
    }
}

優れたユーザーエクスペリエンスを確保する

最適なユーザーエクスペリエンスを実現するには、アプリで次のガイドラインを遵守してください。

オブジェクトの検出が成功するかどうかは、オブジェクトの視覚的な複雑さによって決まります。視覚的特徴の少ないオブジェクトは、検出対象の画像の大部分を占めていないと検出に成功しない可能性があります。ユーザーに検出したい種類のオブジェクトに適した入力をキャプチャします。
分類を使用するときに、落下しないオブジェクトを検出したい場合サポートされているカテゴリに明確に分類し、不明点に対する特別な処理を実装説明します。

また、ML Kit Material Design ショーケースアプリと Material Design の Patterns for machine learning-powered features のコレクションも確認してください。

パフォーマンスの向上

リアルタイムアプリケーションでオブジェクト検出を使用する場合は、実現するためのガイドラインは次のとおりです。

リアルタイムアプリケーションでストリーミングモードを使用する場合は、物体の検出に重点を置いているためです。
不要な場合は、分類を無効にします。
Camera API または camera2 API を使用する場合は、検出器への呼び出しをスロットルします。検出器の実行中に新しい動画フレームが使用可能になった場合は、そのフレームをドロップします。例については、クイックスタートサンプルアプリの VisionProcessorBase クラスをご覧ください。
CameraX API を使用する場合は、バックプレッシャー戦略がデフォルト値に <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST。これにより、一度に分析のために配信される画像は 1 つだけになります。もしより多くの画像が生成された場合、自動的に破棄され、提供します。分析中の画像が ImageProxy.close() を呼び出されて閉じられると、次に最新の画像が配信されます。
検出器の出力を使用して入力画像の上にグラフィックスをオーバーレイする場合は、まず ML Kit から検出結果を取得し、画像とオーバーレイを 1 つのステップでレンダリングします。これにより、ディスプレイサーフェスへのレンダリングは入力フレームごとに 1 回で済みます。詳しくは、 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraSourcePreview および <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> GraphicOverlay クラスをご覧ください。
Camera2 API を使用する場合は、ImageFormat.YUV_420_888 形式で画像をキャプチャします。古い Camera API を使用する場合は、ImageFormat.NV21 形式で画像をキャプチャします。

ML Kit を使用してオブジェクトを検出して追跡する（Android）

試してみる

始める前に

1. オブジェクト検出を構成する

Kotlin

Java

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Java

2. 入力画像を準備する

media.Image の使用

Kotlin

Java

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ファイル URI の使用

Kotlin

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ByteBuffer または ByteArray の使用

Kotlin

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Bitmap の使用

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3. 画像を処理する

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4. 検出されたオブジェクトに関する情報を取得する

Kotlin

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優れたユーザー エクスペリエンスを確保する

パフォーマンスの向上

`media.Image` の使用

`ByteBuffer` または `ByteArray` の使用

`Bitmap` の使用

優れたユーザーエクスペリエンスを確保する