Detecta poses con ML Kit en Android

El Kit de AA proporciona dos SDK optimizados para la detección de poses.

Probar

• Prueba la app de ejemplo para ver un ejemplo de uso de esta API.

Antes de comenzar

1. En tu archivo build.gradle de nivel de proyecto, asegúrate de incluir el repositorio Maven de Google en las secciones buildscript y allprojects.

2. Agrega las dependencias para las bibliotecas de Android de ML Kit al archivo Gradle a nivel de la app de tu módulo, que suele ser 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. Crea una instancia de PoseDetector.

PoseDetector opciones

Para detectar una pose en una imagen, primero crea una instancia de PoseDetector y si lo deseas, puedes especificar la configuración del detector.

Modo de detección

PoseDetector funciona en dos modos de detección. Asegúrate de elegir el que coincida con tu caso de uso.

STREAM_MODE (predeterminada)

El detector de poses primero detectará a la persona más prominente en la imagen y, luego, ejecutará la detección de poses. En los fotogramas posteriores, no se realizará el paso de detección de personas, a menos que la persona se oculte o ya no se detecte con alta confianza. El detector de poses intentará hacer un seguimiento de la persona más prominente y mostrar su pose en cada inferencia. Esto reduce la latencia y suaviza la detección. Usa este modo cuando quieras detectar la postura en una transmisión de video.

SINGLE_IMAGE_MODE

El detector de poses detectará a una persona y, luego, ejecutará la pose de detección de intrusiones. El paso de detección de personas se ejecutará para cada imagen, por lo que ser más altos y no hay seguimiento de personas. Usa este modo cuando uses la detección de poses en imágenes estáticas o cuando no se desee realizar un seguimiento.

Configuración del hardware

PoseDetector admite varias configuraciones de hardware para optimizar. rendimiento:

• CPU: Ejecuta el detector solo con CPU.
• CPU_GPU: Ejecuta el detector con la CPU y la GPU.

Cuando compilas las opciones del detector, puedes usar la API de setPreferredHardwareConfigs para controlar la selección de hardware. De forma predeterminada, todas las configuraciones de hardware se establecen como preferidas.

ML Kit tendrá en cuenta la disponibilidad, la estabilidad, la exactitud y la latencia de cada configuración, y elegirá la mejor de las configuraciones preferidas. Si ninguno de se aplican los parámetros de configuración preferidos, se usará la configuración CPU automáticamente como resguardo. ML Kit realizará estas verificaciones y la preparación relacionada de una manera que no bloquee antes de habilitar cualquier aceleración, por lo que es probable que la primera vez que el usuario ejecute el detector, use CPU. Después de que finalice toda la preparación, se usará la mejor configuración en las siguientes ejecuciones.

Ejemplos de uso de setPreferredHardwareConfigs:

• Para permitir que ML Kit elija la mejor configuración, no llames a esta API.
• Si no quieres habilitar ninguna aceleración, pasa solo CPU.
• Si quieres usar la GPU para descargar la CPU, aunque la GPU pueda ser más lenta, pasa en solo CPU_GPU.

Especifica las opciones del detector de poses:

// 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()

// 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();

Por último, crea una instancia de PoseDetector. Pasa las opciones que especificaste:

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Prepara la imagen de entrada

Para detectar poses en una imagen, crea un objeto InputImage a partir de un Bitmap, una media.Image, un ByteBuffer, un array de bytes o un archivo ubicado en el dispositivo. Por último, pasa el objeto InputImage al PoseDetector

Para detectar poses, debes usar una imagen con dimensiones de al menos 480 x 360 píxeles Si estás detectando poses en tiempo real, capturando fotogramas con esta resolución mínima puede ayudar a reducir la latencia.

Puedes crear un InputImage objeto de diferentes fuentes, cada uno se explica a continuación.

Usa un media.Image

Para crear un objeto InputImage a partir de un objeto media.Image, como cuando se captura una imagen con la cámara de un dispositivo, pasa el objeto media.Image y la rotación de la imagen a InputImage.fromMediaImage().

Si usas la biblioteca CameraX, las clases OnImageCapturedListener y ImageAnalysis.Analyzer calculan el valor de rotación por ti.

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
            // ...
        }
    }
}

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
          // ...
        }
    }
}

Si no usas una biblioteca de cámaras que indique el grado de rotación de la imagen, calcularlo a partir del grado de rotación del dispositivo y la orientación de la cámara sensor en el dispositivo:

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

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;
}

Luego, pasa el objeto media.Image y el valor de grado de rotación a InputImage.fromMediaImage():

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

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

Usa un URI de archivo

Para crear una InputImage, sigue estos pasos: objeto de un URI de archivo, pasa el contexto de la app y el URI del archivo a InputImage.fromFilePath() Esto es útil cuando usas un intent ACTION_GET_CONTENT para solicitarle al usuario que seleccione una imagen de su app de galería.

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
MLKitVisionImage.kt

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

Usa un objeto ByteBuffer o ByteArray

Para crear un objeto InputImage a partir de un ByteBuffer o un ByteArray, primero calcula el grado de rotación de la imagen como se describió anteriormente en la entrada media.Image. Luego, crea el objeto InputImage con el búfer o array, junto con los atributos El alto, el ancho, el formato de codificación de color y el grado de rotación:

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

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

Usa un Bitmap

Para crear una InputImage, sigue estos pasos: objeto de un objeto Bitmap, realiza la siguiente declaración:

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

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

La imagen se representa con un objeto Bitmap junto con los grados de rotación.

3. Procesa la imagen

Pasa el objeto InputImage preparado al método process de PoseDetector.

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

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. Obtén información sobre la pose detectada

Si se detecta una persona en la imagen, la API de detección de poses muestra un Pose. con 33 PoseLandmarks.

Si la persona no estaba completamente dentro de la imagen, el modelo asigna las coordenadas de los puntos de referencia faltantes fuera del marco y les InFrameConfidence.

Si no se detectó a ninguna persona en el fotograma, el objeto Pose no contiene PoseLandmark.

// 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)

// 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);

Sugerencias para mejorar el rendimiento

La calidad de los resultados depende de la calidad de la imagen de entrada:

• Para que el Kit de AA detecte la pose con precisión, la persona que aparece en la imagen debe ser se debe representar con datos de píxeles suficientes; para obtener el mejor rendimiento, el sujeto debe Debe ser de, al menos, 256 x 256 píxeles.
• Si detectas una pose en una aplicación en tiempo real, te recomendamos tener en cuenta las dimensiones generales de las imágenes de entrada. Las imágenes más pequeñas se pueden procesar más rápido. Así que, para reducir la latencia, captura imágenes con resoluciones más bajas, pero ten en cuenta los requisitos de resolución anteriores y asegúrate de que el sujeto ocupe la mayor parte de la imagen como sea posible.
• Un enfoque de imagen deficiente también puede afectar la exactitud. Si no obtienes resultados aceptables, pedirle al usuario que vuelva a capturar la imagen.

Si quieres usar la detección de pose en una aplicación en tiempo real, sigue estos lineamientos para lograr los mejores fotogramas por segundo:

• Usa el SDK básico de detección de poses y STREAM_MODE.
• Considera capturar imágenes con una resolución más baja. Sin embargo, también ten en cuenta los requisitos de dimensiones de imágenes de esta API.
• Si usas Camera o API de camera2, limitar las llamadas al detector. Si hay un fotograma de video nuevo disponible mientras se ejecuta el detector, ignora ese fotograma. Consulta la clase VisionProcessorBase de la app de ejemplo de la guía de inicio rápido para ver un ejemplo.
• Si usas la API de CameraX, asegúrate de que la estrategia de contrapresión esté configurada en su valor predeterminado ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Esto garantiza que solo se entregue una imagen para el análisis a la vez. Si hay más imágenes que se producen cuando el analizador está ocupado, se eliminarán automáticamente y no se agregarán a la cola y la entrega de modelos. Una vez que se cierre la imagen que se está analizando llamando a ImageProxy.close(), se entregará la siguiente imagen más reciente.
• Si usas la salida del detector para superponer gráficos en la imagen de entrada, primero obtén el resultado de ML Kit y, luego, procesa la imagen y la superposición en un solo paso. Se renderiza en la superficie de visualización. solo una vez para cada fotograma de entrada. Consulta la CameraSourcePreview y GraphicOverlay en la app de muestra de inicio rápido para ver un ejemplo.
• Si usas la API de Camera2, captura imágenes en formato ImageFormat.YUV_420_888. Si usas la API de Camera más antigua, captura imágenes en formato ImageFormat.NV21.

Próximos pasos

• Si quieres aprender a usar puntos de referencia para clasificar poses, consulta Sugerencias para la clasificación de poses.