Segmentazione dei selfie con ML Kit su Android

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ML Kit fornisce un SDK ottimizzato per la segmentazione dei selfie. Gli asset del segmento Selfie sono collegati in modo statico alla tua app al momento della creazione. In questo modo le dimensioni di download dell'app aumenteranno di circa 4,5 MB e la latenza dell'API potrà variare da 25 ms a 65 ms a seconda delle dimensioni dell'immagine di input, misurate su Pixel 4.

Prima di iniziare

  1. Nel file build.gradle a livello di progetto, assicurati di includere il repository Maven di Google nelle sezioni buildscript e allprojects.
  2. Aggiungi le dipendenze per le librerie Android di ML Kit al file gradle a livello di app del modulo, che in genere è app/build.gradle:
dependencies {
  implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta4'
}

1. Crea un'istanza di Segmenter

Opzioni di segmentazione

Per eseguire la segmentazione su un'immagine, devi prima creare un'istanza di Segmenter specificando le seguenti opzioni.

Modalità rilevatore

Segmenter funziona in due modalità. Assicurati di scegliere quello che corrisponde al tuo caso d'uso.

STREAM_MODE (default)

Questa modalità è progettata per lo streaming di frame da video o fotocamera. In questa modalità, il segmento sfrutterà i risultati dei frame precedenti per restituire risultati di segmentazione più fluidi.

SINGLE_IMAGE_MODE

Questa modalità è progettata per singole immagini non correlate. In questa modalità, il segmento tratterà ogni immagine in modo indipendente, senza alcun effetto di livellamento sui frame.

Attiva maschera dimensioni non elaborate

Chiedi al segmento di restituire la maschera delle dimensioni non elaborate che corrisponde alle dimensioni di output del modello.

La dimensione della maschera non elaborata (ad es. 256 x 256) è solitamente inferiore alla dimensione dell'immagine di input. Chiama SegmentationMask#getWidth() e SegmentationMask#getHeight() per conoscere le dimensioni della maschera quando attivi questa opzione.

Senza specificare questa opzione, la segmentazione rimpicciolerà la maschera non elaborata in modo che corrisponda alle dimensioni dell'immagine di input. Considera l'utilizzo di questa opzione se vuoi applicare la logica di ricalcolo personalizzata o il ridimensionamento non è necessario per il tuo caso d'uso.

Specifica le opzioni di segmentazione:

Kotlin

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

Java

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

Crea un'istanza di Segmenter. Passa le opzioni specificate:

Kotlin

val segmenter = Segmentation.getClient(options)

Java

Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);

2. Prepara l'immagine di input

Per eseguire la segmentazione su un'immagine, crea un oggetto InputImage da un Bitmap, un media.Image, un ByteBuffer, un array di byte o un file sul dispositivo.

Puoi creare un oggetto InputImage da origini diverse, ognuno dei quali è illustrato di seguito.

Con media.Image

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine dalla fotocamera di un dispositivo, passa l'oggetto media.Image e la rotazione dell'immagine a InputImage.fromMediaImage().

Se utilizzi la libreria CameraX, le classi OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer calcolano il valore di rotazione automaticamente.

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
          // ...
        }
    }
}

Se non utilizzi una raccolta di fotocamere che ti dà il grado di rotazione dell'immagine, puoi calcolarla in base al grado di rotazione e all'orientamento del sensore della fotocamera del dispositivo:

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;
}

Quindi, trasmetti l'oggetto media.Image e il valore del grado di rotazione a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

usando un URI di file.

Per creare un oggetto InputImage da un URI del file, passa il contesto dell'app e l'URI del file a InputImage.fromFilePath(). Ciò è utile quando utilizzi un intent ACTION_GET_CONTENT per richiedere all'utente di selezionare un'immagine dalla sua app Galleria.

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();
}

Con ByteBuffer o ByteArray

Per creare un oggetto InputImage da un elemento ByteBuffer o ByteArray, innanzitutto calcola il grado di rotazione delle immagini come descritto in precedenza per l'input media.Image. Quindi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme all'altezza, alla larghezza, al formato di codifica dei colori e al grado di rotazione dell'immagine:

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
);

Con Bitmap

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

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap insieme a gradi di rotazione.

3. Elabora l'immagine

Passa l'oggetto InputImage preparato al metodo process di 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. Ottenere il risultato di segmentazione

Puoi ottenere il risultato della segmentazione come segue:

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();
  }
}

Per un esempio completo di come utilizzare i risultati della segmentazione, consulta l'esempio di guida rapida di ML Kit.

Suggerimenti per migliorare il rendimento

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

  • Affinché ML Kit abbia un risultato di segmentazione accurato, l'immagine deve essere di almeno 256x256 pixel.
  • Una scarsa messa a fuoco dell'immagine può anche influire sulla precisione. Se non ottieni risultati accettabili, chiedi all'utente di riottenere l'immagine.

Se vuoi utilizzare la segmentazione in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le migliori frequenze fotogrammi:

  • Usa STREAM_MODE.
  • Potresti acquisire immagini a una risoluzione inferiore. Tuttavia, tieni presente anche i requisiti relativi alle dimensioni delle immagini di questa API.
  • Valuta di abilitare l'opzione maschera di dimensioni non elaborate e di combinare tutta la logica di scalabilità. Ad esempio, anziché lasciare che l'API ridimensioni la maschera per fare in modo che corrisponda alla dimensione dell'immagine di input, devi farlo di nuovo per adattarla alla dimensione della visualizzazione del display, basta richiedere la maschera delle dimensioni non elaborate e combinare questi due passaggi in uno unico.
  • Se utilizzi l'API Camera o camera2, limita le chiamate al rilevatore. Se è disponibile un nuovo frame video mentre il rilevatore è in esecuzione, trascina il frame. Consulta la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.
  • Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di contropressione sia impostata sul suo valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Garantisce che venga pubblicata una sola immagine alla volta. Se vengono generate più immagini quando lo strumento di analisi è occupato, le immagini vengono eliminate automaticamente e non vengono messe in coda per la pubblicazione. Una volta che l'immagine da analizzare viene chiusa chiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'ultima immagine successiva.
  • Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre la grafica sull'immagine di input, ottieni prima il risultato dal ML Kit, quindi visualizza l'immagine e l'overlay in un solo passaggio. Viene visualizzato sulla superficie di visualizzazione una sola volta per ogni frame di input. Per un esempio, consulta le classi CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio della guida rapida.
  • Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini nel formato ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi la precedente API Camera, acquisisci le immagini nel formato ImageFormat.NV21.