Rileva le pose con ML Kit su Android

ML Kit fornisce due SDK ottimizzati per il rilevamento delle posizioni.

Prova

• Prova l'app di esempio per per vedere un esempio di utilizzo di questa API.

Prima di iniziare

1. Nel file build.gradle a livello di progetto, assicurati di includere il Repository Maven di Google in entrambe le sezioni buildscript e allprojects.

2. Aggiungi le dipendenze per le librerie Android ML Kit al file gradle a livello di app del modulo, che in genere è 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 un'istanza di PoseDetector

PoseDetector opzioni

Per rilevare una posa in un'immagine, crea prima un'istanza di PoseDetector e facoltativamente specificare le impostazioni del rilevatore.

Modalità di rilevamento

Il PoseDetector funziona in due modalità di rilevamento. Assicurati di scegliere quello che corrisponde il tuo caso d'uso.

STREAM_MODE (valore predefinito)

Il rilevatore della posa rileva prima la maggior parte di una persona in evidenza nell'immagine ed esegui il rilevamento della posa. Nei frame successivi, la fase di rilevamento della persona non verrà condotta a meno che la persona sono oscurati o non vengono più rilevati con un grado di confidenza elevato. Il rilevatore della posa cercano di tenere traccia della persona più in evidenza e di riprenderne la posa in l'inferenza. In questo modo si riduce la latenza e il rilevamento è più fluido. Usa questa modalità quando quando vuoi rilevare la posa in un video stream.

SINGLE_IMAGE_MODE

Il rilevatore della posa rileva una persona e poi esegue la posa il rilevamento automatico. La fase di rilevamento della persona viene eseguita per ogni immagine, quindi la latenza sarà più alta e non c'è il tracciamento delle persone. Usa questa modalità quando usi la posa il rilevamento su immagini statiche o dove il tracciamento non è desiderato.

Configurazione hardware

PoseDetector supporta più configurazioni hardware per l'ottimizzazione rendimento:

• CPU: esegui il rilevatore utilizzando solo la CPU
• CPU_GPU: esegui il rilevatore utilizzando CPU e GPU

Quando crei le opzioni del rilevatore, puoi usare l'API setPreferredHardwareConfigs per controllare la selezione hardware. Per impostazione predefinita, tutte le configurazioni hardware siano impostate come preferite.

ML Kit prenderà disponibilità, stabilità, correttezza e latenza di ogni configurazione e scegli la migliore tra le configurazioni preferite. Se nessuno di le configurazioni preferite sono applicabili, la configurazione CPU verrà utilizzata automaticamente come alternativa. ML Kit eseguirà questi controlli e la relativa preparazione in una modo non bloccante prima di abilitare qualsiasi accelerazione, quindi è molto probabile La prima volta che l'utente esegue il rilevatore, utilizzerà CPU. Dopo tutte le della preparazione, verrà usata la configurazione migliore nelle esecuzioni seguenti.

Esempi di utilizzo di setPreferredHardwareConfigs:

• Per consentire a ML Kit di scegliere la configurazione migliore, non chiamare questa API.
• Se non vuoi attivare nessuna accelerazione, trasmetti solo CPU.
• Se vuoi utilizzare la GPU per non sovraccaricare la CPU anche se la GPU potrebbe essere più lenta, passa solo in CPU_GPU.

Specifica le opzioni del rilevatore della posa:

// 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();

Infine, crea un'istanza di PoseDetector. Trasmetti le opzioni che hai specificato:

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Prepara l'immagine di input

Per rilevare le pose in un'immagine, crea un oggetto InputImage da un array di byte Bitmap, media.Image, ByteBuffer, o da un file del dispositivo. Quindi, passa l'oggetto InputImage PoseDetector.

Per il rilevamento della posa, utilizza un'immagine con dimensioni di almeno 480 x 360 pixel. Se rilevi le pose in tempo reale, acquisisci i fotogrammi a questa risoluzione minima può aiutare a ridurre la latenza.

Puoi creare una InputImage da diverse origini, ciascuna è spiegata di seguito.

Utilizzo di un media.Image

Per creare una InputImage da un oggetto media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine da un fotocamera del dispositivo, passa l'oggetto media.Image e la rotazione in InputImage.fromMediaImage().

Se utilizzi nella libreria di CameraX, OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer classi calcolano il valore di rotazione per te.

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
          // ...
        }
    }
}

Se non utilizzi una raccolta di videocamere che fornisce il grado di rotazione dell'immagine, può calcolarlo in base al grado di rotazione e all'orientamento della fotocamera nel 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;
}

Quindi, passa l'oggetto media.Image e valore del grado di rotazione su InputImage.fromMediaImage():

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

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

Utilizzo di un URI del file

Per creare una InputImage da un URI file, passa il contesto dell'app e l'URI del file a InputImage.fromFilePath(). È utile quando utilizza un intent ACTION_GET_CONTENT per chiedere all'utente di selezionare un'immagine dall'app Galleria.

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();
}

Con ByteBuffer o ByteArray

Per creare una InputImage oggetto da un valore ByteBuffer o ByteArray, prima calcola l'immagine grado di rotazione come descritto in precedenza per l'input media.Image. Quindi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme al campo altezza, larghezza, formato di codifica del colore e grado di rotazione:

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

Utilizzo di un Bitmap

Per creare una InputImage oggetto da un oggetto Bitmap, effettua la seguente dichiarazione:

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

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

L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap e da un grado di rotazione.

3. Elabora l'immagine

Passa l'oggetto InputImage preparato al metodo process di 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. Ricevere informazioni sulla posa rilevata

Se viene rilevata una persona nell'immagine, l'API di rilevamento della posa restituisce un Pose con 33 PoseLandmark.

Se la persona non era completamente all'interno dell'immagine, il modello assegna le coordinate dei punti di riferimento mancanti al di fuori dell'inquadratura e li mostra Valori InFrameConfidence.

Se nell'inquadratura non è stata rilevata alcuna persona, Pose non contiene elementi 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);

Suggerimenti per migliorare il rendimento

La qualità dei risultati dipende dalla qualità dell'immagine di input:

• Affinché il kit ML rilevi con precisione la posa, la persona visibile nell'immagine deve essere rappresentati da una quantità sufficiente di dati di pixel; per ottenere le migliori prestazioni, l'oggetto essere di almeno 256 x 256 pixel.
• Se rilevi la posa in un'applicazione in tempo reale, valuta anche le dimensioni complessive delle immagini di input. Le immagini più piccole possono essere elaborate più velocemente. Per ridurre la latenza, acquisire immagini a risoluzioni più basse senza rinunciare tieni conto dei requisiti di risoluzione di cui sopra e assicurati che l'argomento rispetti i la maggior parte dell'immagine.
• Anche una scarsa messa a fuoco dell'immagine può influire sulla precisione. Se non ottieni risultati accettabili, Chiedi all'utente di recuperare l'immagine.

Se vuoi utilizzare il rilevamento della posa in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le migliori frequenze di fotogrammi:

• Utilizza l'SDK di base per il rilevamento della posizione e STREAM_MODE.
• Prova ad acquisire immagini a una risoluzione inferiore. Tuttavia, tieni presente anche i requisiti relativi alle dimensioni immagine di questa API.
• Se utilizzi Camera oppure API camera2, limitare le chiamate al rilevatore. Se viene pubblicato un nuovo video il frame diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione. Consulta le VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida per un esempio.
• Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di contropressione sia impostata sul valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Ciò garantisce che verrà pubblicata una sola immagine alla volta per l'analisi. Se vengono visualizzate altre immagini generati quando l'analizzatore è occupato, verranno eliminati automaticamente e non verranno messi in coda la distribuzione dei contenuti. Dopo aver chiuso l'immagine da analizzare richiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'immagine successiva più recente.
• Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici l'immagine di input, occorre prima ottenere il risultato da ML Kit, quindi eseguire il rendering dell'immagine e la sovrapposizione in un solo passaggio. Viene visualizzata sulla superficie di visualizzazione solo una volta per ogni frame di input. Consulta le CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio della guida rapida per un esempio.
• Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini in Formato ImageFormat.YUV_420_888. Se usi l'API Camera precedente, acquisisci le immagini in Formato ImageFormat.NV21.

Passaggi successivi

• Per scoprire come utilizzare i punti di riferimento per le pose per classificare le pose, consulta i Suggerimenti per la classificazione delle posizioni.