פילוח תמונת סלפי באמצעות ML Kit ב-Android

ב-ML Kit יש ערכת SDK שמותאמת לפלח סלפי.

הנכסים של Selfie Segmenter מקושרים באופן סטטי לאפליקציה שלכם בזמן ה-build. הפעולה הזו תגדיל את גודל האפליקציה להורדה ב-4.5MB, וזמן האחזור של ה-API יכול להשתנות מ-25ms ל-65ms, בהתאם לגודל קובץ התמונה הקלט, כפי שנמדד ב-Pixel 4.

רוצה לנסות?

• מומלץ לשחק עם האפליקציה לדוגמה כדי .

לפני שמתחילים

1. בקובץ build.gradle ברמת הפרויקט, חשוב לכלול את מאגר Maven של Google גם בקטע buildscript וגם בקטע allprojects.
2. מוסיפים את יחסי התלות של ספריות ML Kit ל-Android לקובץ ה-Gradle ברמת האפליקציה של המודול, שבדרך כלל הוא app/build.gradle:

dependencies {
  implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta6'
}

1. יצירת מכונה של Segmenter

אפשרויות פילוח

כדי לבצע פילוח בתמונה, קודם צריך ליצור מופע של Segmenter על ידי ציון האפשרויות הבאות.

מצב גלאי

ה-Segmenter פועל בשני מצבים. חשוב לבחור את התבנית שמתאימה לתרחיש לדוגמה שלכם.

STREAM_MODE (default)

המצב הזה מיועד לשידור מסגרות מסרטון או ממצלמה. במצב הזה, הפילוח ישתמש בתוצאות מפריימים קודמים כדי להחזיר תוצאות פילוח חלק יותר.

SINGLE_IMAGE_MODE

המצב הזה מיועד לתמונות בודדות שלא קשורות זו לזו. במצב זה, כלי הפילוח יעבד כל תמונה בנפרד, ללא החלקה על פני פריימים.

הפעלת מסכת גודל גולמי

הבקשה ממערכת חלוקת הפריימים להחזיר את מסכת הגודל הגולמי שתואמת לגודל הפלט של המודל.

גודל המסכה הגולמית (למשל 256x256) קטן בדרך כלל מגודל הקלט של תמונת הקלט. יש להתקשר אל SegmentationMask#getWidth() ואל SegmentationMask#getHeight() כדי לקבל את גודל המסכה כשמפעילים את האפשרות הזו.

בלי לציין את האפשרות הזו, הכלי לחלוקת התמונה לפלחים ישנה את קנה המידה של המסכה הגולמית כך שיתאים לגודל של תמונת הקלט. כדאי להשתמש באפשרות הזו אם רוצים להחיל לוגיקה מותאמת אישית של שינוי גודל או התאמה לעומס (scaling) בתרחיש לדוגמה שלכם.

מציינים את אפשרויות הפילוח:

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

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

יוצרים מופע של Segmenter. מעבירים את האפשרויות שציינתם:

val segmenter = Segmentation.getClient(options)

Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);

2. הכנת תמונת הקלט

כדי לבצע פילוח בתמונה, יוצרים אובייקט InputImage מ-Bitmap, מ-media.Image, מ-ByteBuffer, ממערך בייטים או מקובץ במכשיר.

אפשר ליצור InputImage ממקורות שונים, מוסבר על כל אחד מהם בהמשך.

באמצעות media.Image

כדי ליצור InputImage מאובייקט media.Image, למשל כשמצלמים תמונה המצלמה של המכשיר, מעבירים את האובייקט media.Image ואת ל-InputImage.fromMediaImage().

אם אתם משתמשים בספרייה CameraX, הערך של הזווית מחושב בשבילכם על ידי הכיתות OnImageCapturedListener ו-ImageAnalysis.Analyzer.

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
          // ...
        }
    }
}

אם אתם לא משתמשים בספריית מצלמה שמספקת את מידת הסיבוב של התמונה, תוכלו לחשב אותה לפי מידת הסיבוב של המכשיר והכיוון של חיישן המצלמה במכשיר:

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;
}

לאחר מכן, מעבירים את האובייקט media.Image הערך של מעלה הסיבוב ל-InputImage.fromMediaImage():

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

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

שימוש ב-URI של קובץ

כדי ליצור InputImage מ-URI של קובץ, מעבירים את ההקשר של האפליקציה ואת ה-URI של הקובץ InputImage.fromFilePath() אפשר להשתמש באפשרות הזו כשמשתמשים בכוונה ACTION_GET_CONTENT כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.

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();
}

שימוש ב-ByteBuffer או ב-ByteArray

כדי ליצור אובייקט InputImage מ-ByteBuffer או מ-ByteArray, קודם מחשבים את מידת הסיבוב של התמונה כפי שמתואר למעלה לגבי קלט media.Image. לאחר מכן יוצרים את האובייקט InputImage עם המאגר או המערך, יחד עם הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע ומידת הסיבוב של התמונה:

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

באמצעות Bitmap

כדי ליצור אובייקט InputImage מתוך אובייקט Bitmap, צריך להצהיר על כך באופן הבא:

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

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

התמונה מיוצגת על ידי אובייקט Bitmap יחד עם מעלות הסיבוב.

3. עיבוד התמונה

מעבירים את האובייקט InputImage המוכן ל-method process של Segmenter.

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

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
                                // ...
                            }
                        });

4. הצגת תוצאת הפילוח

אפשר לקבל את תוצאת הפילוח כך:

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()
  }
}

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();
  }
}

כדי לראות דוגמה מלאה לשימוש בתוצאות הפילוח, אפשר לעיין דוגמה במדריך למתחילים ל-ML Kit.

טיפים לשיפור הביצועים

איכות התוצאות תלויה באיכות של קובץ הקלט:

• כדי ש-ML Kit ייצור תוצאה מדויקת של פילוח, התמונה צריכה להיות בגודל 256x256 פיקסלים לפחות.
• גם מיקוד לקוי של התמונה יכול להשפיע על הדיוק. אם התוצאות לא יהיו טובות, בקשו מהמשתמש לצלם מחדש את התמונה.

אם אתם רוצים להשתמש בפילוח באפליקציה בזמן אמת, כדאי לפעול לפי ההנחיות הבאות כדי להשיג את קצב הפריימים הטוב ביותר:

• שימוש בחשבון STREAM_MODE.
• כדאי לצלם תמונות ברזולוציה נמוכה יותר. עם זאת, חשוב לזכור גם את הדרישות לגבי מידות התמונות ב-API הזה.
• כדאי להפעיל את האפשרות של מסכת גודל גולמית ולשלב את כל הלוגיקה של שינוי קנה מידה יחד. לדוגמה, במקום לאפשר ל-API לשנות את גודל המסכה כך שתתאים קודם לגודל תמונת הקלט, לאחר מכן תשנה את הגודל שלה שוב כך שיתאים לגודל התצוגה לתצוגה, פשוט מבקשים לבצע את מסכת הגודל הגולמי ולשלב את שני השלבים האלה לאחד.
• אם משתמשים Camera או camera2 API, הפעלות של הגלאי באמצעות ויסות נתונים (throttle). אם מסגרת וידאו חדשה זמינה בזמן שהגלאי פועל, צריך להסיר את המסגרת. דוגמה לכך מופיעה בכיתה VisionProcessorBase באפליקציה לדוגמה במדריך למתחילים.
• אם אתם משתמשים ב-API‏ CameraX, חשוב לוודא ששיטת הלחץ האחורי מוגדרת לערך ברירת המחדל שלה, ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. כך אפשר להבטיח שרק תמונה אחת תוצג לניתוח בכל פעם. אם עוד תמונות שנוצרות כשהכלי לניתוח נתונים עמוס, הוא יוסר באופן אוטומטי ולא ימתין בתור משלוח. אחרי שתמונה מסוימת נסגרת באמצעות קריאה ל-ImageProxy.close(), התמונה העדכנית הבאה תישלח.
• אם משתמשים בפלט של הגלאי כדי להוסיף שכבת-על של גרפיקה לתמונה הקלט, קודם מקבלים את התוצאה מ-ML Kit, ואז מבצעים עיבוד תמונה של התמונה ומוסיפים את שכבת-העל בשלב אחד. המערכת מבצעת רינדור של התמונה על פני המסך רק פעם אחת לכל מסגרת קלט. לדוגמה, תוכלו לעיין בכיתות CameraSourcePreview ו-GraphicOverlay באפליקציית הדוגמה למדריך למתחילים.
• אם אתם משתמשים ב-Camera2 API, כדאי לצלם תמונות בפורמט ImageFormat.YUV_420_888. אם משתמשים ב-Camera API הקודם, צריך לצלם תמונות בפורמט ImageFormat.NV21.