Android에서 ML Kit를 사용한 셀카 세분화

<ph type="x-smartling-placeholder">

ML Kit는 셀카 세분화에 최적화된 SDK를 제공합니다.

<ph type="x-smartling-placeholder">

셀카 세분화 도구 애셋은 빌드 시 앱에 정적으로 연결됩니다. 이렇게 하면 앱 다운로드 크기가 약 4.5MB 증가하고 API 지연 시간은 Pixel에서 측정한 대로, 입력 이미지 크기에 따라 25ms에서 65ms 사이로 다름 4.

사용해 보기

  • 샘플 앱을 사용하여 이 API의 사용 예를 참조하세요.

시작하기 전에

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  1. 프로젝트 수준 build.gradle 파일의 buildscript 및 allprojects 섹션에 Google의 Maven 저장소가 포함되어야 합니다.
  2. 모듈의 앱 수준 Gradle 파일(일반적으로 app/build.gradle)에 ML Kit Android 라이브러리의 종속 항목을 추가합니다.
dependencies {
  implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta5'
}

1. 세그먼터의 인스턴스 만들기

분류 기준 옵션

이미지를 세분화하려면 먼저 다음 옵션을 지정하여 Segmenter 인스턴스를 만듭니다.

감지기 모드

Segmenter는 두 가지 모드로 작동합니다. 사용 사례에 맞는 태그를 선택해야 합니다.

STREAM_MODE (default)

이 모드는 동영상 또는 카메라의 프레임을 스트리밍하도록 설계되었습니다. 이 모드에서는 세그먼트 도구가 이전 프레임의 결과를 활용하여 더 원활한 세분화 결과를 반환합니다.

SINGLE_IMAGE_MODE

이 모드는 관련되지 않은 단일 이미지를 위해 설계되었습니다. 이 모드에서는 세그먼트 도구가 각 이미지를 독립적으로 처리하며 프레임에 평활화를 적용하지 않습니다.

원시 크기 마스크 사용 설정

세그먼트 작성자에게 모델 출력 크기와 일치하는 원시 크기 마스크를 반환하도록 요청합니다.

RAW 마스크 크기 (예: 256x256)는 일반적으로 입력 이미지 크기보다 작습니다. 이 옵션을 사용 설정할 때 마스크 크기를 가져오려면 SegmentationMask#getWidth() 및 SegmentationMask#getHeight()를 호출하세요.

이 옵션을 지정하지 않으면 세그먼트 도구가 원시 마스크의 크기를 입력 이미지 크기와 일치하도록 재조정합니다. 맞춤설정된 크기 조정 로직을 적용하거나 사용 사례에 크기 조정이 필요하지 않은 경우 이 옵션을 사용하는 것이 좋습니다.

분류 기준 옵션을 지정합니다.

Kotlin

val options =
        SelfieSegmenterOptions.Builder()
            .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE)
            .enableRawSizeMask()
            .build()

자바

SelfieSegmenterOptions options =
        new SelfieSegmenterOptions.Builder()
            .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE)
            .enableRawSizeMask()
            .build();

Segmenter의 인스턴스를 생성하세요. 지정한 옵션을 전달합니다.

Kotlin

val segmenter = Segmentation.getClient(options)

Java

Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);

2. 입력 이미지 준비

이미지 세분화를 수행하려면 InputImage 객체를 만듭니다. Bitmap, media.Image, ByteBuffer, 바이트 배열 또는 있습니다.

InputImage를 만들 수 있습니다. 아래에 각각 설명되어 있습니다.

media.Image 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. (예: media.Image 객체에서 이미지를 캡처할 때) 기기의 카메라에서 이미지를 캡처하려면 media.Image 객체와 이미지의 InputImage.fromMediaImage()로 회전

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraX 라이브러리, OnImageCapturedListener 및 회전 값을 계산하는 ImageAnalysis.Analyzer 클래스 있습니다.

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
            // ...
        }
    }
}

자바

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
          // ...
        }
    }
}

이미지의 회전 각도를 제공하는 카메라 라이브러리를 사용하지 않는 경우 기기의 회전 각도와 카메라의 방향에서 센서에 있어야 합니다.

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

자바

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;
}

그런 다음 media.Image 객체와 회전 각도 값을 InputImage.fromMediaImage()로:

Kotlin

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

Java

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

파일 URI 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. 객체를 만들고, 앱 컨텍스트와 파일 URI를 InputImage.fromFilePath()입니다. 이 기능은 ACTION_GET_CONTENT 인텐트를 사용하여 사용자에게 선택하라는 메시지를 표시합니다. 만들 수 있습니다

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 또는 ByteArray 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. ByteBuffer 또는 ByteArray 이전에 media.Image 입력에 대해 설명한 회전 각도입니다. 그런 다음 버퍼 또는 배열과 이미지의 InputImage 객체를 높이, 너비, 색상 인코딩 형식 및 회전 각도:

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

자바

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 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. 객체를 Bitmap 객체에서 삭제하려면 다음과 같이 선언합니다.

Kotlin

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

Java

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

이미지는 회전 각도와 함께 Bitmap 객체로 표현됩니다.

3. 이미지 처리

준비된 InputImage 객체를 Segmenter의 process 메서드에 전달합니다.

Kotlin

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

자바

Task<SegmentationMask> result =
        segmenter.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<SegmentationMask>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(SegmentationMask mask) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });
<ph type="x-smartling-placeholder">

4. 세분화 결과 가져오기

다음과 같이 세분화 결과를 얻을 수 있습니다.

Kotlin

val mask = segmentationMask.getBuffer()
val maskWidth = segmentationMask.getWidth()
val maskHeight = segmentationMask.getHeight()

for (val y = 0; y < maskHeight; y++) {
  for (val x = 0; x < maskWidth; x++) {
    // Gets the confidence of the (x,y) pixel in the mask being in the foreground.
    val foregroundConfidence = mask.getFloat()
  }
}

자바

ByteBuffer mask = segmentationMask.getBuffer();
int maskWidth = segmentationMask.getWidth();
int maskHeight = segmentationMask.getHeight();

for (int y = 0; y < maskHeight; y++) {
  for (int x = 0; x < maskWidth; x++) {
    // Gets the confidence of the (x,y) pixel in the mask being in the foreground.
    float foregroundConfidence = mask.getFloat();
  }
}

세분화 결과를 사용하는 방법에 대한 전체 예는 다음 페이지를 참조하십시오. ML Kit 빠른 시작 샘플

실적 개선을 위한 팁

결과의 품질은 입력 이미지의 품질에 따라 달라집니다.

  • ML Kit에서 정확한 세분화 결과를 얻으려면 이미지가 256x256픽셀 이상이어야 합니다.
  • 이미지 초점이 잘 맞지 않으면 정확도에 영향을 줄 수도 있습니다. 허용 가능한 수준의 결과를 얻지 못하면 사용자에게 이미지를 다시 캡처하도록 요청합니다.

실시간 애플리케이션에서 세분화를 사용하려는 경우 최상의 프레임 속도를 달성하려면 다음 가이드라인을 따르세요.

  • STREAM_MODE을 사용합니다.
  • 낮은 해상도에서 이미지를 캡처하는 것이 좋습니다. 그러나 이 API의 이미지 크기 요구사항도 유의해야 합니다.
  • 원본 크기 마스크 옵션을 사용 설정하고 모든 재조정 로직을 함께 결합해 보세요. 예를 들어, API가 먼저 입력 이미지 크기와 일치하도록 마스크의 크기를 재조정하도록 한 다음, 표시할 뷰 크기에 맞게 다시 크기를 조정하는 대신 원시 크기 마스크를 요청하고 이 두 단계를 하나로 결합하기만 하면 됩니다.
  • Camera 또는 camera2 API 감지기 호출을 제한합니다. 새 동영상 감지기가 실행되는 동안 frame 사용할 수 있게 되면 프레임을 삭제합니다. 자세한 내용은 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> VisionProcessorBase 클래스를 참조하세요.
  • CameraX API를 사용하는 경우 백프레셔 전략이 기본값으로 설정되어 있는지 확인 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST 이렇게 하면 분석을 위해 한 번에 하나의 이미지만 전송됩니다. 더 많은 이미지가 분석기가 사용 중일 때 생성되지 않으면 자동으로 삭제되어 배달. 분석 중인 이미지가 ImageProxy.close()를 호출하면 다음 최신 이미지가 게재됩니다.
  • 감지기 출력을 사용하여 그래픽 이미지를 먼저 ML Kit에서 결과를 가져온 후 이미지를 하나의 단계로 오버레이할 수 있습니다. 이는 디스플레이 표면에 렌더링됩니다. 각 입력 프레임에 대해 한 번만 허용됩니다. 자세한 내용은 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraSourcePreview 및 GraphicOverlay 클래스를 참조하세요.
  • Camera2 API를 사용하는 경우 ImageFormat.YUV_420_888 형식으로 이미지를 캡처합니다. 이전 Camera API를 사용하는 경우 ImageFormat.NV21 형식으로 이미지를 캡처합니다.