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ML Kit を使用してポーズを検出する（Android）

ML Kit には、ポーズ検出用に最適化された 2 つの SDK が用意されています。

SDK の名前	姿勢検出	pose-detection-accurate
実装	コードとアセットは、ビルド時にアプリに静的にリンクされます。	コードとアセットは、ビルド時にアプリに静的にリンクされます。
アプリサイズへの影響（コードとアセットを含む）	～ 10.1 MB	～ 13.3 MB
パフォーマンス	Google Pixel 3XL: ～ 30 FPS	Google Pixel 3XL: CPU で最大 23 FPS、GPU で最大 30 FPS

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。

始める前に

この API には Android API レベル 21 以降が必要です。アプリのビルドファイルで minSdkVersion の値が 21 以上であることを確認します。

プロジェクトレベルの build.gradle ファイルの buildscript セクションと allprojects セクションの両方に Google の Maven リポジトリを組み込みます。

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）に追加します。

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. `PoseDetector` のインスタンスを作成する

`PoseDetector`のオプション

画像のポーズを検出するには、まず PoseDetector のインスタンスを作成し、必要に応じて検出設定を指定します。

検出モード

PoseDetector は、2 つの検出モードで動作します。ユースケースに合ったものを選択してください。

STREAM_MODE（デフォルト）: 姿勢検出機能は、まず最も大きいポーズ検出を実行します。その後のフレームでは、人物が見えなくなった場合や、高い信頼度で検出されなくなった場合を除き、人物検出ステップは実行されません。姿勢検出器が最も目立つ人物を追跡し、それぞれのポーズでポーズをとって説明します。これにより、レイテンシが低減され、検出がスムーズになります。このモードは、動画ストリームでポーズを検出する場合に使用します。
SINGLE_IMAGE_MODE: ポーズ検出機能は、人物を検出してポーズ検出を実行します。人物検出ステップは画像ごとに実行されるため、レイテンシは人物の追跡も行われませんこのモードは、静止画像でポーズ検出を使用する場合や、トラッキングが不要な場合に使用します。

ハードウェア構成

PoseDetector は、パフォーマンスを最適化するために複数のハードウェア構成をサポートしています。

CPU: CPU のみを使用して検出を実行します。
CPU_GPU: CPU と GPU の両方を使用して検出機能を実行します。

検出機能のオプションを作成する場合は、API を使用して setPreferredHardwareConfigs: ハードウェアの選択を制御します。デフォルトでは、すべてのハードウェア構成が優先として設定されています。

ML Kit では、各構成の可用性、安定性、正確性、レイテンシが取得されます。推奨される構成の中から最適なものを選択します。いずれも該当しない場合優先構成が適用されると、CPU 構成が自動的に使用されます使用されますML Kit では、これらのチェックとそれに関連する準備をアクセラレーションを有効にする前に、ブロッキングしない方法であるため、ユーザーが初めて検出機能を実行するときは、CPU が使用されます。すべての準備が完了すると、次の実行で最適な構成が使用されます。

setPreferredHardwareConfigs の使用例:

ML Kit が最適な構成を選択できるようにするには、この API を呼び出さないでください。
アクセラレーションを有効にしない場合は、CPU のみを渡します。
GPU の速度が低下する可能性がある場合でも GPU を使用して CPU をオフロードする場合は、わずか CPU_GPUで。

ポーズ検出オプションを指定します。

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();

最後に、PoseDetector のインスタンスを作成します。指定したオプションを渡します。

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. 入力画像を準備する

画像内のポーズを検出するには、InputImage オブジェクトを作成します。 Bitmap、media.Image、ByteBuffer、バイト配列、またはクリックします。次に、InputImage オブジェクトを PoseDetector に渡します。

ポーズ検出には、480x360 ピクセル以上の画像を使用する必要があります。リアルタイムでポーズを検出している場合、フレームのキャプチャレイテンシを短縮できます。

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

media.Image オブジェクトから InputImage オブジェクトを作成するには（デバイスのカメラから画像をキャプチャする場合など）、media.Image オブジェクトと画像の回転を InputImage.fromMediaImage() に渡します。

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ユーザーに選択を求めるギャラリーアプリから画像を作成できます

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

準備した InputImage オブジェクトを PoseDetector の process メソッドに渡します。

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: CameraX API を使用している場合は、使用を終了したら必ず ImageProxy を閉じてください。たとえば、process メソッドから返された Task に OnCompleteListener を追加します。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. 検出されたポーズに関する情報を取得する

画像内に人物が検出されると、ポーズ検出 API は 33 個の PoseLandmark を含む Pose オブジェクトを返します。

人物が画像に完全に収まっていない場合、モデルは足りないランドマークの座標がフレームの外側に InFrameConfidence 値。

フレーム内に人物が検出されなかった場合、Pose オブジェクトに PoseLandmark が含まれない。

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);

パフォーマンスを向上させるためのヒント

結果の品質は入力画像の品質に依存します。

ML Kit でポーズを正確に検出するには、画像内の人物が十分なピクセルデータによって表現されている必要があります。パフォーマンスを最大限に高めるには、被写体が 256 x 256 ピクセル以上である必要があります。
リアルタイムアプリケーションでポーズを検出する場合は、入力画像の全体サイズも考慮する必要があります。小さい画像も処理できますより高速になります。レイテンシを短縮するには、画像を低解像度でキャプチャしますが、上記の解決要件に留意し、できるだけ大きな部分を占めるようにします
画像のピントが悪い場合も精度に影響することがあります。満足のいく結果が得られない場合は、ユーザーに画像をキャプチャし直すよう依頼します。

リアルタイムのアプリケーションでポーズ検出を使用する場合は、適切なフレームレートを得るために次のガイドラインに従ってください。

ベースの姿勢検出 SDK と STREAM_MODE を使用します。
より低い解像度で画像をキャプチャすることを検討してください。ただし、この API の画像サイズに関する要件にも留意してください。
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。新しい動画が検出機能の実行中に利用可能になったら、そのフレームをドロップします。詳しくは、 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 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 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST に設定されていることを確認してください。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、それらのログは自動的にドロップされ、提供します。次の呼び出しによって分析中の画像を閉じたら、 ImageProxy.close() を呼び出すと、次に最新の画像が配信されます。
検出機能の出力を使用して、ディスプレイにグラフィックをオーバーレイする場合、まず ML Kit から結果を取得してから、画像をレンダリングする 1 ステップでオーバーレイできますこれにより、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。

次のステップ

ポーズランドマークを使用してポーズを分類する方法については、ポーズ分類のヒントをご覧ください。

ML Kit を使用してポーズを検出する（Android）

試してみる

始める前に

1. PoseDetector のインスタンスを作成する

PoseDetectorのオプション

検出モード

ハードウェア構成

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. 入力画像を準備する

media.Image の使用

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

ファイル URI の使用

Kotlin

Java

ByteBuffer または ByteArray の使用

Kotlin

Java

Bitmap の使用

Kotlin

Java

3. 画像を処理する

Kotlin

Java

4. 検出されたポーズに関する情報を取得する

Kotlin

Java

パフォーマンスを向上させるためのヒント

次のステップ

1. `PoseDetector` のインスタンスを作成する

`PoseDetector`のオプション

`media.Image` の使用

`ByteBuffer` または `ByteArray` の使用

`Bitmap` の使用