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在 Android 上使用 ML Kit 偵測姿勢

ML Kit 提供兩種經過最佳化的 SDK，用於姿勢偵測。

SDK 名稱	pose-detection	pose-detection-accurate
導入作業	程式碼和資產會在建構時靜態連結至應用程式。	程式碼和資產會在建構時靜態連結至應用程式。
應用程式大小影響 (包括程式碼和資產)	~10.1MB	~13.3MB
成效	Pixel 3 XL：~30 FPS	Pixel 3XL：CPU 約 23 FPS，GPU 約 30 FPS

立即試用

請試用範例應用程式，瞭解這個 API 的使用範例。

事前準備

這項 API 需要 Android API 級別 21 以上版本。請確認應用程式的建構檔案使用 21 以上的 minSdkVersion 值。

在專案層級的 build.gradle 檔案中，請務必在 buildscript 和 allprojects 區段中加入 Google 的 Maven 存放區。

將 ML Kit Android 程式庫的依附元件新增至模組的應用程式層級 Gradle 檔案，通常為 app/build.gradle：

dependencies {
  // If you want to use the base sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection:18.0.0-beta5'
  // If you want to use the accurate sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:18.0.0-beta5'
}

1. 建立 `PoseDetector` 的執行個體

`PoseDetector` 種付款方式

如要在圖片中偵測姿勢，請先建立 PoseDetector 的例項，並視需要指定偵測器設定。

偵測模式

PoseDetector 有兩種偵測模式。請務必選擇符合您用途的範本。

STREAM_MODE (預設): 姿勢偵測器會先偵測圖片中最顯眼的人，然後執行姿勢偵測。在後續影格中，除非人物遭到遮蔽或不再以高可信度偵測到，否則不會執行人物偵測步驟。姿勢偵測器會嘗試追蹤最顯眼的人，並在每次推論中傳回他們的姿勢。這可減少延遲並順暢偵測。如要在影片串流中偵測姿勢，請使用這個模式。
SINGLE_IMAGE_MODE: 姿勢偵測器會偵測人物，然後執行姿勢偵測。系統會對每張圖片執行人物偵測步驟，因此延遲時間會較長，且不會追蹤人物。在靜態圖片上使用姿勢偵測功能，或是不想追蹤姿勢時，請使用這個模式。

硬體設定

PoseDetector 支援多種硬體設定，可最佳化效能：

CPU：僅使用 CPU 執行偵測器
CPU_GPU：同時使用 CPU 和 GPU 執行偵測器

建構偵測器選項時，您可以使用 API setPreferredHardwareConfigs 控制硬體選取項目。根據預設，所有硬體設定都會設為偏好設定。

ML Kit 會考量每個設定的可用性、穩定性、正確性和延遲時間，然後從偏好的設定中選出最佳設定。如果沒有適用的偏好設定，系統會自動使用 CPU 設定做為備案。ML Kit 會在啟用任何加速功能前，以非封鎖方式執行這些檢查和相關準備作業，因此使用者首次執行偵測器時，最有可能會使用 CPU。所有準備作業完成後，系統會在後續執行作業中使用最佳設定。

setPreferredHardwareConfigs 的使用範例：

如要讓 ML Kit 選擇最佳設定，請勿呼叫這個 API。
如不想啟用任何加速功能，請只傳遞 CPU。
如要使用 GPU 卸載 CPU，即使 GPU 可能較慢，也請只傳遞 CPU_GPU。

指定姿勢偵測器選項：

Kotlin

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
val options = PoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
    .build()

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
val options = AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
    .build()

Java

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
PoseDetectorOptions options =
   new PoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
       .build();

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
AccuratePoseDetectorOptions options =
   new AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
       .build();

最後，建立 PoseDetector 的執行個體。傳送您指定的選項：

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. 準備輸入圖片

如要在圖片中偵測姿勢，請從 Bitmap、media.Image、ByteBuffer、位元組陣列或裝置上的檔案建立 InputImage 物件。然後，將 InputImage 物件傳遞至 PoseDetector。

如要偵測姿勢，請使用尺寸至少為 480x360 像素的圖片。如果您要即時偵測姿勢，以這個最低解析度擷取影格有助於減少延遲。

您可以從不同來源建立 InputImage 物件，詳情請參閱下文。

使用 `media.Image`

如要從 media.Image 物件建立 InputImage 物件 (例如從裝置的相機擷取圖片時)，請將 media.Image 物件和圖片的旋轉角度傳遞至 InputImage.fromMediaImage()。

如果您使用 CameraX 程式庫，OnImageCapturedListener 和 ImageAnalysis.Analyzer 類別會為您計算旋轉值。

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
          // ...
        }
    }
}

如果您使用的相機程式庫未提供圖片的旋轉角度，可以根據裝置的旋轉角度和裝置中相機感應器的方向計算：

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;
}

接著，將 media.Image 物件和旋轉角度值傳遞至 InputImage.fromMediaImage()：

Kotlin

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

Java

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

使用檔案 URI

如要從檔案 URI 建立 InputImage 物件，請將應用程式內容和檔案 URI 傳遞至 InputImage.fromFilePath()。當您使用 ACTION_GET_CONTENT 意圖提示使用者從相簿應用程式選取圖片時，這項功能就非常實用。

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();
}

使用 `ByteBuffer` 或 `ByteArray`

如要從 ByteBuffer 或 ByteArray 建立 InputImage 物件，請先計算圖片旋轉角度，如先前所述的 media.Image 輸入內容。接著，使用緩衝區或陣列建立 InputImage 物件，並提供圖片的高度、寬度、色彩編碼格式和旋轉角度：

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

使用 `Bitmap`

如要從 Bitmap 物件建立 InputImage 物件，請進行下列宣告：

Kotlin

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

Java

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

圖片會以 Bitmap 物件和旋轉角度表示。

3. 處理圖片

將準備好的 InputImage 物件傳遞至 PoseDetector 的 process 方法。

Kotlin

Task<Pose> result = poseDetector.process(image)
       .addOnSuccessListener { results ->
           // Task completed successfully
           // ...
       }
       .addOnFailureListener { e ->
           // Task failed with an exception
           // ...
       }

Java

Task<Pose> result =
        poseDetector.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<Pose>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(Pose pose) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });

注意：如果您使用 CameraX API，請務必在使用完畢後關閉 ImageProxy，例如在 process 方法傳回的 Task 中新增 OnCompleteListener。如需範例，請參閱快速入門範例應用程式中的 VisionProcessorBase 類別。

4. 取得偵測到的姿勢相關資訊

如果圖片中偵測到人物，姿勢偵測 API 會傳回包含 33 個 PoseLandmark 的 Pose 物件。

如果人物未完全位於圖片內，模型會將缺少的特徵點座標指派到影格外部，並提供低 InFrameConfidence 值。

如果影格中未偵測到任何人，Pose 物件就不會包含 PoseLandmark。

Kotlin

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
val allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks()

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
val leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER)
val rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER)
val leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW)
val rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW)
val leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST)
val rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST)
val leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP)
val rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP)
val leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE)
val rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE)
val leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE)
val rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE)
val leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY)
val rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY)
val leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX)
val rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX)
val leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB)
val rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB)
val leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL)
val rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL)
val leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX)
val rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX)
val nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE)
val leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER)
val leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE)
val leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER)
val rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER)
val rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE)
val rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER)
val leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR)
val rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR)
val leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH)
val rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH)

Java

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
List<PoseLandmark> allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks();

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
PoseLandmark leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER);
PoseLandmark rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER);
PoseLandmark leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW);
PoseLandmark rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW);
PoseLandmark leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST);
PoseLandmark rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST);
PoseLandmark leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP);
PoseLandmark rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP);
PoseLandmark leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE);
PoseLandmark rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE);
PoseLandmark leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE);
PoseLandmark rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE);
PoseLandmark leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY);
PoseLandmark rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY);
PoseLandmark leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX);
PoseLandmark rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX);
PoseLandmark leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB);
PoseLandmark rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB);
PoseLandmark leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL);
PoseLandmark rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL);
PoseLandmark leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE);
PoseLandmark leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER);
PoseLandmark leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE);
PoseLandmark leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER);
PoseLandmark rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER);
PoseLandmark rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE);
PoseLandmark rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER);
PoseLandmark leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR);
PoseLandmark rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR);
PoseLandmark leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH);
PoseLandmark rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH);

提升成效的訣竅

結果品質取決於輸入圖片的品質：

為確保 ML Kit 能準確偵測姿勢，圖片中的人物應有足夠的像素資料；如要獲得最佳成效，主體應至少為 256x256 像素。
如果您在即時應用程式中偵測姿勢，可能也需要考量輸入圖片的整體尺寸。系統處理較小的圖片時速度較快，因此如要減少延遲，請以較低的解析度拍攝圖片，但請注意上述解析度規定，並確保主體盡可能佔據圖片的大部分。
圖片對焦不佳也會影響準確度。如果結果不符預期，請要求使用者重新拍攝圖片。

如要在即時應用程式中使用姿勢偵測功能，請按照下列準則操作，以達到最佳影格速率：

使用基礎姿勢偵測 SDK 和 STREAM_MODE。
建議您以較低的解析度拍攝圖片。但請注意，這個 API 的圖片尺寸也有相關規定。
如果您使用 Camera 或 camera2 API，請節流對偵測器的呼叫。如果偵測器執行期間有新的影片影格可用，請捨棄該影格。如需範例，請參閱快速入門範例應用程式中的 VisionProcessorBase 類別。
如果您使用 CameraX API，請務必將背壓策略設為預設值 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST。這可確保系統一次只會傳送一張圖片進行分析。如果分析器忙碌時產生更多圖片，系統會自動捨棄這些圖片，不會排隊等待傳送。呼叫 ImageProxy.close() 關閉要分析的圖片後，系統就會傳送下一個最新圖片。
如果使用偵測器的輸出內容，在輸入圖片上疊加圖像，請先從 ML Kit 取得結果，然後在單一步驟中算繪圖片並疊加圖像。每個輸入影格只會轉譯到顯示介面一次。如需範例，請參閱快速入門範例應用程式中的 CameraSourcePreview 和 GraphicOverlay 類別。
如果您使用 Camera2 API，請以 ImageFormat.YUV_420_888 格式擷取圖片。如果使用舊版 Camera API，請以 ImageFormat.NV21 格式擷取圖片。

後續步驟

如要瞭解如何使用姿勢地標分類姿勢，請參閱「姿勢分類提示」。

在 Android 上使用 ML Kit 偵測姿勢 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

立即試用

事前準備

1. 建立 PoseDetector 的執行個體

PoseDetector 種付款方式

偵測模式

硬體設定

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. 準備輸入圖片

使用 media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

使用檔案 URI

Kotlin

Java

使用 ByteBuffer 或 ByteArray

Kotlin

Java

使用 Bitmap

Kotlin

Java

3. 處理圖片

Kotlin

Java

4. 取得偵測到的姿勢相關資訊

Kotlin

Java

提升成效的訣竅

後續步驟

在 Android 上使用 ML Kit 偵測姿勢

1. 建立 `PoseDetector` 的執行個體

`PoseDetector` 種付款方式

使用 `media.Image`

使用 `ByteBuffer` 或 `ByteArray`

使用 `Bitmap`