Phân đoạn ảnh tự chụp chân dung bằng Bộ công cụ học máy trên Android

Bộ công cụ học máy cung cấp SDK được tối ưu hoá cho phân đoạn ảnh chân dung tự chụp.

Thành phần của Trình phân đoạn ảnh chân dung tự chụp được liên kết theo phương thức tĩnh với ứng dụng của bạn tại thời điểm xây dựng. Thao tác này sẽ làm tăng kích thước tải xuống của ứng dụng thêm khoảng 4,5 MB và độ trễ của API có thể thay đổi từ 25 mili giây đến 65 mili giây tuỳ thuộc vào kích thước hình ảnh đầu vào, được đo bằng pixel 4 điểm.

Dùng thử

Trước khi bắt đầu

  1. Trong tệp build.gradle ở cấp dự án, hãy nhớ đưa kho lưu trữ Maven của Google vào cả hai phần buildscriptallprojects.
  2. Thêm các phần phụ thuộc cho thư viện Android Bộ công cụ học máy vào tệp gradle cấp ứng dụng của mô-đun, thường là app/build.gradle:
dependencies {
  implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta6'
}

1. Tạo một bản sao của Trình phân đoạn

Tùy chọn trình phân đoạn

Để phân đoạn trên một hình ảnh, trước tiên hãy tạo một thực thể của Segmenter bằng cách chỉ định các tuỳ chọn sau.

Chế độ trình phát hiện

Segmenter hoạt động ở 2 chế độ. Hãy nhớ chọn cách phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.

STREAM_MODE (default)

Chế độ này được thiết kế để truyền trực tuyến khung hình từ video hoặc máy ảnh. Trong chế độ này, trình phân đoạn sẽ tận dụng kết quả từ các khung hình trước đó để trả về kết quả phân đoạn mượt mà hơn.

SINGLE_IMAGE_MODE

Chế độ này được thiết kế cho các hình ảnh đơn lẻ không có liên quan. Trong chế độ này, trình phân đoạn sẽ xử lý từng hình ảnh một cách độc lập, không làm mượt khung hình.

Bật mặt nạ kích thước thô

Yêu cầu trình phân đoạn trả về mặt nạ kích thước thô phù hợp với kích thước đầu ra của mô hình.

Kích thước mặt nạ thô (ví dụ: 256x256) thường nhỏ hơn kích thước hình ảnh đầu vào. Vui lòng gọi SegmentationMask#getWidth()SegmentationMask#getHeight() để lấy kích thước mặt nạ khi bật tuỳ chọn này.

Nếu không chỉ định tuỳ chọn này, trình phân đoạn sẽ điều chỉnh tỷ lệ mặt nạ thô để phù hợp với kích thước hình ảnh đầu vào. Hãy cân nhắc dùng phương án này nếu bạn không cần áp dụng logic điều chỉnh tỷ lệ hoặc tính toán lại tỷ lệ tuỳ chỉnh cho trường hợp sử dụng của mình.

Chỉ định các tuỳ chọn trình phân đoạn:

Kotlin

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

Java

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

Tạo một thực thể của Segmenter. Chuyển các tuỳ chọn bạn đã chỉ định:

Kotlin

val segmenter = Segmentation.getClient(options)

Java

Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);

2. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào

Để phân đoạn trên một hình ảnh, hãy tạo một đối tượng InputImage từ một mảng Bitmap, media.Image, ByteBuffer, byte hoặc một tệp trên thiết bị.

Bạn có thể tạo một InputImage đối tượng từ các nguồn khác nhau, mỗi nguồn được giải thích ở bên dưới.

Sử dụng media.Image

Cách tạo InputImage từ đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi bạn chụp ảnh từ một camera của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và xoay thành InputImage.fromMediaImage().

Nếu bạn sử dụng Thư viện CameraX, OnImageCapturedListener và Các lớp ImageAnalysis.Analyzer tính toán giá trị xoay cho bạn.

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
            // ...
        }
    }
}

Java

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
          // ...
        }
    }
}

Nếu không sử dụng thư viện máy ảnh cung cấp cho bạn độ xoay của hình ảnh, bạn có thể tính tỷ lệ khung hình dựa trên độ xoay của thiết bị và hướng của máy ảnh cảm biến trong thiết bị:

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
}

Java

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;
}

Sau đó, hãy truyền đối tượng media.Image và giá trị độ xoay thành InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Sử dụng URI tệp

Cách tạo InputImage từ một URI tệp, hãy chuyển ngữ cảnh ứng dụng và URI tệp đến InputImage.fromFilePath(). Điều này rất hữu ích khi bạn sử dụng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn một bức ảnh trong ứng dụng thư viện của họ.

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();
}

Sử dụng ByteBuffer hoặc ByteArray

Cách tạo InputImage đối tượng từ ByteBuffer hoặc ByteArray, trước tiên hãy tính hình ảnh độ xoay như mô tả trước đây cho đầu vào media.Image. Sau đó, hãy tạo đối tượng InputImage bằng vùng đệm hoặc mảng, cùng với đối tượng chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu và độ xoay:

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
)

Java

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
);

Sử dụng Bitmap

Cách tạo InputImage qua đối tượng Bitmap, hãy khai báo sau:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Hình ảnh được biểu thị bằng một đối tượng Bitmap cùng với độ xoay.

3. Xử lý hình ảnh

Truyền đối tượng InputImage đã chuẩn bị vào phương thức process của Segmenter.

Kotlin

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

Java

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. Nhận kết quả phân đoạn

Bạn có thể nhận được kết quả phân đoạn như sau:

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()
  }
}

Java

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();
  }
}

Để có ví dụ đầy đủ về cách sử dụng kết quả phân đoạn, vui lòng xem Mẫu bắt đầu nhanh cho Bộ công cụ học máy.

Mẹo cải thiện hiệu suất

Chất lượng của kết quả tìm kiếm phụ thuộc vào chất lượng của hình ảnh đầu vào:

  • Để Bộ công cụ học máy nhận được kết quả phân đoạn chính xác, hình ảnh phải có kích thước tối thiểu là 256x256 pixel.
  • Tiêu điểm ảnh kém cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác. Nếu bạn không nhận được kết quả chấp nhận được, hãy yêu cầu người dùng chụp lại hình ảnh.

Nếu bạn muốn sử dụng tính năng phân đoạn trong ứng dụng theo thời gian thực, hãy làm theo các nguyên tắc sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:

  • Sử dụng STREAM_MODE.
  • Hãy cân nhắc chụp ảnh ở độ phân giải thấp hơn. Tuy nhiên, bạn cũng cần lưu ý các yêu cầu về kích thước hình ảnh của API này.
  • Hãy cân nhắc bật tuỳ chọn mặt nạ kích thước thô và kết hợp tất cả logic đổi kích thước với nhau. Ví dụ: thay vì để API điều chỉnh kích thước mặt nạ cho phù hợp với kích thước hình ảnh đầu vào trước, sau đó bạn điều chỉnh lại kích thước cho phù hợp với kích thước Chế độ xem hiển thị, bạn chỉ cần yêu cầu mặt nạ kích thước thô rồi kết hợp hai bước này thành một.
  • Nếu bạn sử dụng Camera hoặc API camera2, lệnh điều tiết đến trình phát hiện. Nếu một video mới khung hình sẽ xuất hiện trong khi trình phát hiện đang chạy, hãy bỏ khung đó. Xem Ví dụ về lớp VisionProcessorBase trong ứng dụng mẫu khởi động nhanh.
  • Nếu bạn sử dụng API CameraX, đảm bảo rằng chiến lược backpressure được đặt ở giá trị mặc định ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Việc này giúp đảm bảo mỗi lần hệ thống chỉ gửi một hình ảnh để phân tích. Nếu các hình ảnh khác được tạo ra khi trình phân tích bận, chúng sẽ tự động bị loại bỏ và không được đưa vào hàng đợi của bạn. Sau khi hình ảnh đang được phân tích được đóng bằng cách gọi ImageProxy.close(), hình ảnh mới nhất tiếp theo sẽ được gửi.
  • Nếu bạn sử dụng đầu ra của trình phát hiện để phủ đồ hoạ lên hình ảnh đầu vào, trước tiên hãy lấy kết quả từ Bộ công cụ học máy, sau đó kết xuất hình ảnh và phủ lên trên trong một bước duy nhất. Kết xuất này hiển thị trên bề mặt màn hình một lần cho mỗi khung đầu vào. Xem CameraSourcePreview Ví dụ về các lớp GraphicOverlay trong ứng dụng mẫu khởi động nhanh.
  • Nếu bạn sử dụng API Camera2, hãy chụp ảnh trong Định dạng ImageFormat.YUV_420_888. Nếu bạn sử dụng API Máy ảnh cũ, hãy chụp ảnh trong Định dạng ImageFormat.NV21.