ML Kit, पोज़ की पहचान करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए दो SDK टूल देता है.
SDK टूल का नाम | आसन की पहचान | स्थिति की पहचान करना-सटीक |
---|---|---|
कार्यान्वयन | बिल्ड के दौरान, कोड और ऐसेट आपके ऐप्लिकेशन से स्टैटिक रूप से लिंक होती हैं. | बिल्ड के दौरान, कोड और ऐसेट आपके ऐप्लिकेशन से स्टैटिक रूप से लिंक होती हैं. |
ऐप्लिकेशन के साइज़ का असर (कोड और एसेट के साथ) | ~10.1 एमबी | ~13.3 एमबी |
परफ़ॉर्मेंस | Pixel 3XL: ~30 FPS (फ़्रेम प्रति सेकंड) | Pixel 3XL: ~23FPS, सीपीयू के साथ, ~30FPS, जीपीयू के साथ |
इसे आज़माएं
- एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, सैंपल ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करें.
वेब कंटेनर इंस्टॉल करने से पहले
- प्रोजेक्ट-लेवल की
build.gradle
फ़ाइल में, पक्का करें कि आपनेbuildscript
औरallprojects
, दोनों सेक्शन में Google की Maven रिपॉज़िटरी को शामिल किया हो. अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की Gradle फ़ाइल में ML Kit Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें, जो आम तौर पर
app/build.gradle
होती है: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
का इंस्टेंस बनाएं
PoseDetector
के विकल्प
किसी इमेज में पोज़ का पता लगाने के लिए, पहले PoseDetector
का इंस्टेंस बनाएं. साथ ही, ज़रूरत पड़ने पर डिटेक्टर की सेटिंग तय करें.
पहचान मोड
PoseDetector
, पहचान करने वाले दो मोड में काम करता है. पक्का करें कि आपने वह विकल्प चुना हो
जो आपके इस्तेमाल के उदाहरण से मेल खाता हो.
STREAM_MODE
(डिफ़ॉल्ट)- पोज़ डिटेक्टर, सबसे पहले इमेज में मौजूद मुख्य व्यक्ति की पहचान करेगा और फिर पोज़ डिटेक्शन को चलाएगा. बाद के फ़्रेम में, व्यक्ति की पहचान करने का तरीका तब तक नहीं चलाया जाएगा, जब तक कि व्यक्ति धुंधला न हो जाए या भरोसेमंद न हो. पोज़ डिटेक्टर, मुख्य व्यक्ति को ट्रैक करने की कोशिश करेगा और हर अनुमान में उनके पोज़ को दिखाएगा. इससे इंतज़ार का समय कम होता है और बेहतर तरीके से पता लगाया जाता है. इस मोड का इस्तेमाल तब करें, जब आपको वीडियो स्ट्रीम में पोज़ (हाव-भाव) को पहचानना हो.
SINGLE_IMAGE_MODE
- पोज़ डिटेक्टर, किसी व्यक्ति का पता लगाएगा और फिर पोज़ की पहचान करेगा. हर इमेज के लिए, व्यक्ति की पहचान करने का तरीका चलाया जाएगा. इसलिए, इंतज़ार का समय ज़्यादा होगा और व्यक्ति को ट्रैक करने की ज़रूरत नहीं होगी. इस मोड का इस्तेमाल तब करें, जब स्टैटिक इमेज पर पोज़ की पहचान करने की सुविधा का इस्तेमाल किया जा रहा हो या जहां ट्रैकिंग की ज़रूरत न हो.
हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन
परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, PoseDetector
में कई हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन काम करते हैं:
CPU
: सिर्फ़ सीपीयू का इस्तेमाल करके डिटेक्टर चलाएंCPU_GPU
: सीपीयू और जीपीयू, दोनों का इस्तेमाल करके डिटेक्टर चलाएं
डिटेक्टर के विकल्प बनाते समय, हार्डवेयर चुनने की सुविधा को कंट्रोल करने के लिए, एपीआई
setPreferredHardwareConfigs
का इस्तेमाल किया जा सकता है. डिफ़ॉल्ट रूप से,
सभी हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन पसंदीदा के तौर पर सेट होते हैं.
ML Kit में, हर कॉन्फ़िगरेशन की उपलब्धता, स्थिरता, उसके सटीक होने, और इंतज़ार के समय को ध्यान में रखा जाएगा. इसके बाद, वह अपने पसंदीदा कॉन्फ़िगरेशन में से किसी एक को चुनेगा. अगर कोई भी पसंदीदा कॉन्फ़िगरेशन लागू नहीं होता है, तो CPU
कॉन्फ़िगरेशन अपने-आप फ़ॉलबैक के तौर पर इस्तेमाल हो जाएगा. मशीन लर्निंग की यह जांच करने और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करने के लिए, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करने से पहले, बिना रुकावट के मशीन की मदद ली जाती है. इस तरह की तैयारी की जाती है. इसलिए, हो सकता है कि जब उपयोगकर्ता पहली बार डिटेक्टर चलाए, तो CPU
का इस्तेमाल किया जाए. पूरी तैयारी के बाद, आगे दी गई दौड़ों में सबसे अच्छे कॉन्फ़िगरेशन का इस्तेमाल किया जाएगा.
setPreferredHardwareConfigs
को इस्तेमाल करने के उदाहरण:
- ML Kit को सबसे अच्छा कॉन्फ़िगरेशन चुनने की अनुमति देने के लिए, इस एपीआई को कॉल न करें.
- अगर आपको रफ़्तार बढ़ाने की सुविधा चालू नहीं करनी है, तो सिर्फ़
CPU
में पास करें. - अगर जीपीयू को ऑफ़लोड करने के लिए जीपीयू का इस्तेमाल करना है, भले ही जीपीयू धीमा हो, तो सिर्फ़
CPU_GPU
में प्रोसेस करें.
पोज़ डिटेक्टर के विकल्प तय करें:
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();
आखिर में, PoseDetector
का इंस्टेंस बनाएं. तय किए गए विकल्पों को पास करें:
Kotlin
val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)
Java
PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);
2. इनपुट इमेज तैयार करें
किसी इमेज में पोज़ का पता लगाने के लिए, Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, बाइट कलेक्शन या डिवाइस पर मौजूद किसी फ़ाइल से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, InputImage
ऑब्जेक्ट को
PoseDetector
को पास करें.
पोज़ की पहचान करने के लिए, आपको कम से कम 480x360 पिक्सल के डाइमेंशन वाली इमेज का इस्तेमाल करना चाहिए. अगर रीयल टाइम में पोज़ का पता लगाया जा रहा है, तो इस कम से कम रिज़ॉल्यूशन पर फ़्रेम कैप्चर करने से, इंतज़ार का समय कम करने में मदद मिल सकती है.
अलग-अलग सोर्स से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाया जा सकता है. हर ऑब्जेक्ट के बारे में नीचे बताया गया है.
media.Image
का इस्तेमाल करके
किसी media.Image
ऑब्जेक्ट से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय, media.Image
ऑब्जेक्ट को पास करें और इमेज को InputImage.fromMediaImage()
पर घुमाएं.
अगर आप
CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल करते हैं, तो OnImageCapturedListener
और
ImageAnalysis.Analyzer
क्लास आपके लिए
रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं.
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 // ... } } }
अगर इमेज के रोटेशन की डिग्री देने वाली कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया जाता है, तो डिवाइस की रोटेशन डिग्री और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन की मदद से, इसका हिसाब लगाया जा सकता है:
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; }
इसके बाद, media.Image
ऑब्जेक्ट और रोटेशन डिग्री की वैल्यू को
InputImage.fromMediaImage()
पर पास करें:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना
फ़ाइल यूआरआई से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन का कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को
InputImage.fromFilePath()
पर पास करें. यह तब काम आता है, जब आप उपयोगकर्ता को उसके गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने का अनुरोध करने के लिए ACTION_GET_CONTENT
इंटेंट का इस्तेमाल करते हैं.
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(); }
ByteBuffer
या ByteArray
का इस्तेमाल करना
किसी ByteBuffer
या ByteArray
से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले media.Image
इनपुट के लिए बताए गए तरीके से, इमेज
रोटेशन की डिग्री का हिसाब लगाएं.
इसके बाद, बफ़र या अरे का इस्तेमाल करके, InputImage
ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके लिए, इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन डिग्री की जानकारी का इस्तेमाल करें:
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 );
Bitmap
का इस्तेमाल करके
किसी Bitmap
ऑब्जेक्ट से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, यह एलान करें:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
इमेज को Bitmap
ऑब्जेक्ट से, रोटेशन डिग्री के साथ दिखाया गया है.
3. इमेज प्रोसेस करें
तैयार किए गए InputImage
ऑब्जेक्ट को PoseDetector
के process
तरीके में पास करें.
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 // ... } });
4. पहचाने गए पोज़ के बारे में जानकारी पाएं
अगर इमेज में किसी व्यक्ति का पता चलता है, तो पोज़ डिटेक्शन एपीआई, 33 PoseLandmark
वाला Pose
ऑब्जेक्ट दिखाता है.
अगर वह व्यक्ति पूरी तरह से इमेज के अंदर नहीं था, तो मॉडल फ़्रेम के बाहर गायब लैंडमार्क कोऑर्डिनेट असाइन करता है और उन्हें कम InFrameConफ़िडेंस वैल्यू देता है.
अगर फ़्रेम में कोई व्यक्ति नहीं मिला, तो Pose
ऑब्जेक्ट में कोई PoseLandmark
नहीं होता.
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);
परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह
आपके नतीजों की क्वालिटी, इनपुट इमेज की क्वालिटी पर निर्भर करती है:
- ML Kit को पोज़ के सही तरीके से पहचानने के लिए, इमेज में दिख रहे व्यक्ति को ज़रूरत के मुताबिक पिक्सल डेटा दिखना चाहिए. सबसे अच्छी परफ़ॉर्मेंस के लिए, सब्जेक्ट की इमेज कम से कम 256x256 पिक्सल की होनी चाहिए.
- अगर आपको किसी रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में पोज़ का पता चलता है, तो शायद आप इनपुट इमेज के सभी डाइमेंशन पर भी ध्यान देना चाहें. छोटी इमेज को तेज़ी से प्रोसेस किया जा सकता है. इसलिए, इंतज़ार का समय कम करने के लिए, कम रिज़ॉल्यूशन पर इमेज कैप्चर करें. हालांकि, ऊपर बताई गई रिज़ॉल्यूशन की ज़रूरी शर्तों को ध्यान में रखें. साथ ही, यह भी पक्का करें कि विषय, इमेज के ज़्यादा से ज़्यादा हिस्से में हो.
- खराब इमेज फ़ोकस की वजह से भी सटीक जानकारी पर असर पड़ सकता है. अगर आपको स्वीकार किए जाने वाले नतीजे नहीं मिलते हैं, तो उपयोगकर्ता से इमेज फिर से कैप्चर करने के लिए कहें.
अगर आपको रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में पोज़ डिटेक्शन का इस्तेमाल करना है, तो सबसे सही फ़्रेमरेट पाने के लिए, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:
- बेस पोज़-डिटेक्शन SDK टूल और
STREAM_MODE
का इस्तेमाल करें. - कम रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज कैप्चर करें. हालांकि, इस एपीआई की इमेज डाइमेंशन से जुड़ी ज़रूरी शर्तों का भी ध्यान रखें.
Camera
याcamera2
एपीआई का इस्तेमाल करने पर, डिटेक्टर को कॉल थ्रॉटल करें. अगर डिटेक्टर के चलने के दौरान कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन मेंVisionProcessorBase
क्लास देखें.CameraX
एपीआई का इस्तेमाल करने पर, पक्का करें कि बैक प्रेशर स्ट्रेटजी अपनी डिफ़ॉल्ट वैल्यूImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
पर सेट हो. इससे यह गारंटी मिलती है कि विश्लेषण के लिए एक बार में सिर्फ़ एक इमेज डिलीवर की जाएगी. अगर एनालाइज़र के व्यस्त होने पर और इमेज बनती हैं, तो वे अपने-आप हट जाएंगी और डिलीवरी के लिए तैयार नहीं की जाएंगी. जिस इमेज की जांच की जा रही है उसे ImageProxy.close() को कॉल करके बंद करने के बाद, अगली इमेज डिलीवर की जाएगी.- अगर इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए, डिटेक्टर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जाता है, तो सबसे पहले एमएल किट से नतीजा पाएं. इसके बाद, एक ही चरण में इमेज और ओवरले को रेंडर करें. यह हर इनपुट फ़्रेम के लिए,
डिसप्ले प्लैटफ़ॉर्म पर सिर्फ़ एक बार रेंडर होता है. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में
CameraSourcePreview
औरGraphicOverlay
क्लास देखें. - अगर Camera2 API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो
ImageFormat.YUV_420_888
फ़ॉर्मैट में इमेज कैप्चर करें. अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तोImageFormat.NV21
फ़ॉर्मैट में इमेज कैप्चर करें.
अगले चरण
- पोज़ की कैटगरी तय करने के लिए, पोज़ लैंडमार्क का इस्तेमाल करने का तरीका जानने के लिए, पोज़ की कैटगरी तय करने से जुड़ी सलाह देखें.