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ML Kit を使用してポーズを検出する（Android）

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

SDK 名	姿勢検出	ポーズ検出精度
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 の使用例を確認します。

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は、必ず 21 以上の minSdkVersion 値を使用してください。

プロジェクトレベルの build.gradle ファイルで、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-beta4'
  // If you want to use the accurate sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:18.0.0-beta4'
}

1. `PoseDetector` のインスタンスを作成する

`PoseDetector` つのオプション

画像内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、必要に応じて検出機能の設定を指定します。

検出モード

PoseDetector は、2 つの検出モードで動作します。必ず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、まず画像内で最も目立つ人物を検出し、次に姿勢検出を実行します。後続のフレームでは、人物が不明瞭になっていたり、高い信頼度で検出されなくなったりしない限り、人物検出ステップは実行されません。姿勢検出器は、最も目立つ人物を追跡し、推論のたびにその人物のポーズを返します。これにより遅延が減少し、検出がスムーズになります。動画ストリーム内のポーズを検出する場合は、このモードを使用します。
SINGLE_IMAGE_MODE: 姿勢検出機能は、人物を検出し、姿勢検出を実行します。人物検出ステップは画像ごとに実行されるため、レイテンシが長くなり、人物追跡は行われません。このモードは、静止画像で姿勢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。

検出器オプションを構築する場合は、API setPreferredHardwareConfigs を使用してハードウェアの選択を制御できます。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、レイテンシが考慮され、推奨構成から最適な構成が選択されます。適用可能な優先構成がない場合は、CPU 構成が自動的にフォールバックとして使用されます。ML Kit は、アクセラレーションを有効にする前に、これらのチェックと関連する準備をブロックせずに行うため、ユーザーが初めて検出機能を実行する場合は、CPU を使用する可能性が高くなります。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、CPU_GPU のみを渡します。

姿勢検出器の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、Bitmap、media.Image、ByteBuffer、バイト配列、デバイス上のファイルのいずれかから InputImage オブジェクトを作成します。次に、InputImage オブジェクトを PoseDetector に渡します。

姿勢検出には、480x360 ピクセル以上の画像を使用してください。ポーズをリアルタイムで検出している場合は、この最小解像度でフレームをキャプチャすると、レイテンシを短縮できます。

InputImage オブジェクトは、さまざまなソースから作成できます。各ソースについて、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() に渡します。

Kotlin

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

Java

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

ファイル URI の使用

ファイル URI から InputImage オブジェクトを作成するには、アプリコンテキストとファイル URI を InputImage.fromFilePath() に渡します。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場合に有用です。

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 入力に関して前述したように、まず画像の回転度を計算します。次に、画像の高さ、幅、カラーエンコード形式、回転度とともに、バッファまたは配列を含む InputImage オブジェクトを作成します。

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、使用終了時に ImageProxy を閉じてください（process メソッドから返される Task に OnCompleteListener を追加するなど）。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. 検出された姿勢に関する情報を取得する

画像内で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。

人物が画像内に完全に収まっていない場合、モデルは欠けているランドマークの座標をフレーム外に割り当て、InFrameConfidence の値を小さくします。

フレーム内に人が検出されなかった場合、Pose オブジェクトには PoseLandmark は含まれません。

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 で姿勢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で表現されている必要があります。最適なパフォーマンスを得るには、被写体を 256 x 256 ピクセル以上にする必要があります。
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、入力画像の全体的な寸法も考慮することをおすすめします。サイズが小さいほど処理が速くなるため、レイテンシを短縮するために低解像度で画像をキャプチャします。ただし、上記の解像度要件に留意し、被写体が画像のできるだけ多くを占めるようにします。
画像の焦点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姿勢検出を使用する場合は、以下のガイドラインに沿って最適なフレームレートを使用してください。

ベースポーズ検出 SDK と STREAM_MODE を使用します。
解像度を下げて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 の画像サイズの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、検出機能の呼び出しをスロットリングします。検出機能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の 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、分析のために一度に 1 つの画像のみが配信されるようになります。アナライザがビジー状態のときにさらに画像が生成された場合、それらの画像は自動的にドロップされ、配信のキューに追加されません。ImageProxy.close() を呼び出して分析対象の画像を閉じると、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入力画像にグラフィックをオーバーレイする場合は、まず ML Kit から結果を取得してから、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、入力フレームごとに 1 回だけディスプレイサーフェスにレンダリングされます。例については、クイックスタートサンプルアプリの CameraSourcePreview クラスと 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 つのオプション

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. 検出された姿勢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` つのオプション

`media.Image` の使用

`ByteBuffer` または `ByteArray` の使用

`Bitmap` の使用