رصد الأوضاع باستخدام أدوات تعلّم الآلة على Android

توفّر حزمة تعلّم الآلة حزمتَي SDK محسّنتَين لرصد الوضعيات.

اسم حزمة SDKpose-detectionpose-detection-accurate
التنفيذيتم ربط الرموز البرمجية ومواد العرض بشكل ثابت بتطبيقك في مدّة التصميم.يتم ربط الرموز البرمجية ومواد العرض بشكل ثابت بتطبيقك في مدّة التصميم.
تأثير حجم التطبيق (بما في ذلك الرموز البرمجية ومواد العرض)‫10.1 ميغابايت تقريبًا‫13.3 ميغابايت تقريبًا
الأداءهاتف Pixel 3XL: 30 لقطة في الثانية تقريبًاهاتف Pixel 3XL: 23 لقطة في الثانية تقريبًا باستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU)، و30 لقطة في الثانية تقريبًا باستخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU)

للتجربة:

  • يمكنك تجربة التطبيق النموذجي للاطّلاع على مثال عن استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.

قبل البدء

  1. في ملف build.gradle على مستوى المشروع، تأكَّد من تضمين مستودع Maven من Google في كلٍّ من قسمَي buildscript وallprojects.
  2. أضِف التبعيات لمكتبات حزمة تعلّم الآلة على Android إلى ملف Gradle على مستوى التطبيق في وحدتك، والذي يكون عادةً 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- إنشاء مثيل من PoseDetector

خيارات PoseDetector

لرصد وضعية في صورة، عليك أولاً إنشاء مثيل من PoseDetector وتحديد إعدادات أداة الرصد بشكل اختياري.

وضع الرصد

تعمل PoseDetector في وضعَي رصد. احرص على اختيار الوضع الذي يتطابق مع حالة الاستخدام.

STREAM_MODE (تلقائي)
ستعمل أداة رصد الوضعيات أولاً على رصد الشخص الأكثر ظهورًا في الصورة، ثم ستنفّذ عملية رصد الوضعية. في الإطارات اللاحقة، لن يتم تنفيذ خطوة رصد الشخص إلا إذا أصبح الشخص محجوبًا أو لم يتم رصده بثقة عالية. ستحاول أداة رصد الوضعيات تتبُّع الشخص الأكثر ظهورًا وعرض وضعيته في كل عملية استنتاج. يقلّل ذلك من وقت الاستجابة ويحسّن عملية الرصد. استخدِم هذا الوضع إذا أردت رصد الوضعية في بث فيديو.
SINGLE_IMAGE_MODE
ستعمل أداة رصد الوضعيات على رصد شخص، ثم ستنفّذ عملية رصد الوضعية. سيتم تنفيذ خطوة رصد الشخص لكل صورة، لذا سيكون وقت الاستجابة أطول، ولن يتم تتبُّع الشخص. استخدِم هذا الوضع عند استخدام ميزة رصد الوضعيات في الصور الثابتة أو عندما لا يكون التتبُّع مطلوبًا.

إعدادات الجهاز

تتوافق PoseDetector مع إعدادات أجهزة متعدّدة لتحسين الأداء:

  • CPU: تشغيل أداة الرصد باستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) فقط
  • CPU_GPU: تشغيل أداة الرصد باستخدام كلٍّ من وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU)

عند إنشاء خيارات أداة الرصد، يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات setPreferredHardwareConfigs للتحكّم في اختيار الجهاز. تكون جميع إعدادات الأجهزة مضبوطة تلقائيًا على "مفضّلة".

ستأخذ حزمة تعلّم الآلة في الاعتبار مدى توفّر كل إعداد واستقراره ودقته ووقت استجابته، وستختار أفضل إعداد من الإعدادات المفضّلة. إذا لم يكن أي من الإعدادات المفضّلة قابلاً للتطبيق، سيتم استخدام إعداد CPU تلقائيًا كإعداد احتياطي. ستُجري حزمة تعلّم الآلة عمليات التحقّق هذه والإعدادات ذات الصلة بطريقة غير حظرية قبل تفعيل أي تسريع، لذا من المرجّح أن تستخدم CPU في المرة الأولى التي يشغّل فيها المستخدم أداة الرصد. بعد انتهاء جميع عمليات الإعداد، سيتم استخدام أفضل إعداد في عمليات التشغيل التالية.

في ما يلي أمثلة عن استخدامات setPreferredHardwareConfigs:

  • للسماح لحزمة تعلّم الآلة باختيار أفضل إعداد، لا تستدعِ واجهة برمجة التطبيقات هذه.
  • إذا كنت لا تريد تفعيل أي تسريع، مرِّر CPU فقط.
  • إذا كنت تريد استخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) لتخفيف الحِمل عن وحدة المعالجة المركزية (CPU) حتى إذا كانت وحدة معالجة الرسومات (GPU) أبطأ، مرِّر `CPU_GPU` فقط.CPU_GPU

حدِّد خيارات أداة رصد الوضعيات:

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()

جافا

// 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();

أخيرًا، أنشئ مثيلاً من PoseDetector. مرِّر الخيارات التي حدّدتها:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

جافا

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2- إعداد الصورة المُدخَلة

لرصد الوضعيات في صورة، أنشئ عنصر InputImage من Bitmap أو media.Image أو ByteBuffer أو صفيف بايت أو ملف على الجهاز. بعد ذلك، مرِّر عنصر InputImage إلى PoseDetector.

لرصد الوضعيات، يجب استخدام صورة بأبعاد 480×360 بكسل على الأقل. إذا كنت ترصد الوضعيات في الوقت الفعلي، يمكن أن يساعد التقاط الإطارات بهذا الحد الأدنى من الدقة في تقليل وقت الاستجابة.

يمكنك إنشاء InputImage عنصر من مصادر مختلفة، ويتم شرح كل مصدر أدناه.

استخدام media.Image

لإنشاء عنصر InputImage من عنصر media.Image، مثلاً عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، مرِّر عنصر media.Image وتدوير الصورة إلى InputImage.fromMediaImage().

إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX، تحسب الفئتَين OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer قيمة التدوير نيابةً عنك.

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
            // ...
        }
    }
}

جافا

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
          // ...
        }
    }
}

إذا كنت لا تستخدم مكتبة كاميرا تمنحك درجة تدوير الصورة، يمكنك حسابها من درجة تدوير الجهاز واتجاه مستشعر الكاميرا في الجهاز:

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
}

جافا

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;
}

بعد ذلك، مرِّر عنصر media.Image وقيمة درجة التدوير إلى InputImage.fromMediaImage()

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

استخدام معرّف موارد منتظم (URI) لملف

لإنشاء عنصر InputImage من معرّف موارد منتظم (URI) لملف، مرِّر سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى InputImage.fromFilePath(). يكون ذلك مفيدًا عند استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لكي يُطلب من المستخدم اختيار صورة من تطبيق معرض الصور.

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();
}

استخدام ByteBuffer أو ByteArray

لإنشاء عنصر InputImage من ByteBuffer أو ByteArray، احسب أولاً درجة تدوير الصورة كما هو موضّح سابقًا لإدخال media.Image. بعد ذلك، أنشئ عنصر InputImage باستخدام المخزن المؤقت أو الصفيف، بالإضافة إلى ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان ودرجة التدوير:

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
)

جافا

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
);

استخدام Bitmap

لإنشاء عنصر InputImage من عنصر Bitmap، استخدِم الإعلان التالي:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

يتم تمثيل الصورة باستخدام عنصر Bitmap بالإضافة إلى درجات التدوير.

3- معالجة الصورة

مرِّر عنصر InputImage الذي تم إعداده إلى طريقة process في PoseDetector.

Kotlin

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

جافا

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- الحصول على معلومات عن الوضعية التي تم رصدها

إذا تم رصد شخص في الصورة، تعرض واجهة برمجة التطبيقات لرصد الوضعيات Pose عنصر يتضمّن 33 PoseLandmarks.

إذا لم يكن الشخص داخل الصورة بالكامل، يضبط النموذج إحداثيات المعالم غير المتوفّرة خارج الإطار ويمنحها قيمًا منخفضة لـ InFrameConfidence.

إذا لم يتم رصد أي شخص في الإطار، لن يحتوي عنصر Pose على أي عناصر من PoseLandmarks.

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)

جافا

// 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);

نصائح لتحسين الأداء

تعتمد جودة النتائج على جودة الصورة المُدخَلة:

  • لكي ترصد حزمة تعلّم الآلة الوضعية بدقة، يجب أن يتم تمثيل الشخص في الصورة ببيانات بكسل كافية. ولتحقيق أفضل أداء، يجب أن يكون حجم العنصر 256×256 بكسل على الأقل.
  • إذا كنت ترصد الوضعية في تطبيق في الوقت الفعلي، قد تحتاج أيضًا إلى مراعاة الأبعاد الإجمالية للصور المُدخَلة. يمكن معالجة الصور الأصغر حجمًا بشكل أسرع، لذا لتقليل وقت الاستجابة، التقط الصور بدقة أقل، ولكن ضَع في اعتبارك متطلبات الدقة المذكورة أعلاه وتأكَّد من أنّ العنصر يشغل أكبر مساحة ممكنة من الصورة.
  • يمكن أن يؤثر عدم وضوح الصورة أيضًا في الدقة. إذا لم تحصل على نتائج مقبولة، اطلب من المستخدم إعادة التقاط الصورة.

إذا كنت تريد استخدام ميزة رصد الوضعيات في تطبيق في الوقت الفعلي، اتّبِع هذه الإرشادات لتحقيق أفضل معدلات الإطارات:

  • استخدِم حزمة SDK الأساسية لرصد الوضعيات وSTREAM_MODE.
  • يمكنك التقاط الصور بدقة أقل. ومع ذلك، ضَع في اعتبارك أيضًا متطلبات أبعاد الصورة في واجهة برمجة التطبيقات هذه.
  • إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات Camera أو camera2، قلِّل عدد طلبات أداة الرصد. إذا أصبح إطار فيديو جديدًا متاحًا أثناء تشغيل أداة الرصد، تجاهَل الإطار. يمكنك الاطّلاع على الفئة VisionProcessorBase في نموذج التطبيق للبدء السريع للحصول على مثال.
  • إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات CameraX، تأكَّد من ضبط استراتيجية الضغط الخلفي على القيمة التلقائية ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. يضمن ذلك تسليم صورة واحدة فقط لتحليلها في كل مرة. إذا تم إنتاج المزيد من الصور عندما يكون المحلّل مشغولاً، سيتم تجاهلها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة الانتظار لتسليمها. بعد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها عن طريق استدعاء ImageProxy.close()، سيتم تسليم أحدث صورة تالية.
  • إذا كنت تستخدم ناتج أداة الرصد لتراكب الرسومات على الصورة المُدخَلة، احصل أولاً على النتيجة من حزمة تعلّم الآلة، ثم اعرض الصورة والتراكب في خطوة واحدة. يتم عرض ذلك على سطح العرض مرة واحدة فقط لكل إطار مُدخَل. يمكنك الاطّلاع على الفئتَين CameraSourcePreview و GraphicOverlay في نموذج تطبيق البدء السريع للحصول على مثال.
  • إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات Camera2، التقط الصور بتنسيق ImageFormat.YUV_420_888 إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات Camera الأقدم، التقط الصور بتنسيق ImageFormat.NV21

الخطوات التالية