ML Kit มี SDK ที่เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการแบ่งกลุ่มเซลฟี
ชิ้นงานเครื่องมือแบ่งเซลฟีจะลิงก์แบบคงที่กับแอปในเวลาบิลด์ ซึ่งจะเพิ่มขนาดการดาวน์โหลดแอปประมาณ 4.5 MB และเวลาในการตอบสนองของ API อาจแตกต่างกันไปจาก 25 เป็น 65 มิลลิวินาที ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับขนาดรูปภาพอินพุตที่วัดใน Pixel 4
ลองเลย
- ลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อดูตัวอย่างการใช้งาน API นี้
ก่อนเริ่มต้น
- ในไฟล์
build.gradle
ระดับโปรเจ็กต์ โปรดตรวจสอบว่าได้รวมที่เก็บ Maven ของ Google ไว้ในส่วนbuildscript
และallprojects
แล้ว - เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี Android ของ ML Kit ไปยังไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งปกติจะอยู่ที่
app/build.gradle
dependencies {
implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta5'
}
1. สร้างอินสแตนซ์ของเครื่องมือแบ่งกลุ่ม
ตัวเลือกเครื่องมือแบ่งส่วน
ในการแบ่งกลุ่มรูปภาพ ขั้นแรก ให้สร้างอินสแตนซ์ของ Segmenter
โดยระบุตัวเลือกต่อไปนี้
โหมดตัวตรวจจับ
Segmenter
ทำงานใน 2 โหมด โปรดเลือกรายการที่ตรงกับกรณีการใช้งานของคุณ
STREAM_MODE (default)
โหมดนี้ออกแบบมาเพื่อสตรีมเฟรมในวิดีโอหรือกล้อง ในโหมดนี้ การแบ่งกลุ่มลูกค้าจะใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์จากเฟรมก่อนหน้าเพื่อแสดงผลลัพธ์การแบ่งกลุ่มที่ราบรื่นยิ่งขึ้น
SINGLE_IMAGE_MODE
โหมดนี้ออกแบบมาสำหรับรูปภาพเดี่ยวที่ไม่เกี่ยวข้อง ในโหมดนี้ ตัวแยกส่วนจะประมวลผลแต่ละภาพแบบแยกกัน โดยไม่ทำให้เฟรมเป็นไปอย่างราบรื่น
เปิดใช้มาสก์ขนาดดิบ
ขอให้ตัวแบ่งส่วนแสดงมาสก์ขนาดดิบซึ่งตรงกับขนาดเอาต์พุตโมเดล
ขนาดมาสก์ดิบ (เช่น 256x256) มักจะเล็กกว่าขนาดรูปภาพที่ป้อน โปรดเรียก SegmentationMask#getWidth()
และ SegmentationMask#getHeight()
เพื่อรับขนาดมาสก์เมื่อเปิดใช้ตัวเลือกนี้
หากไม่ได้ระบุตัวเลือกนี้ ตัวแบ่งส่วนจะปรับขนาดมาสก์ดิบใหม่เพื่อให้ตรงกับขนาดรูปภาพอินพุต ลองใช้ตัวเลือกนี้หากต้องการใช้ตรรกะการปรับขนาดที่กำหนดเองหรือการปรับขนาดใหม่ที่ไม่จำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ
ระบุตัวเลือกการแบ่งกลุ่มลูกค้าดังนี้
Kotlin
val options = SelfieSegmenterOptions.Builder() .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE) .enableRawSizeMask() .build()
Java
SelfieSegmenterOptions options = new SelfieSegmenterOptions.Builder() .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE) .enableRawSizeMask() .build();
สร้างอินสแตนซ์ของ Segmenter
ผ่านตัวเลือกที่คุณระบุ ได้แก่
Kotlin
val segmenter = Segmentation.getClient(options)
Java
Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);
2. เตรียมรูปภาพอินพุต
หากต้องการแบ่งกลุ่มรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, ไบต์อาร์เรย์ หรือไฟล์ในอุปกรณ์
คุณสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากแหล่งที่มาที่ต่างกันได้ โดยออบเจ็กต์แต่ละรายการมีคำอธิบายอยู่ด้านล่าง
กำลังใช้ media.Image
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ media.Image
เช่น เมื่อคุณจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งวัตถุ media.Image
และการหมุนรูปภาพไปยัง InputImage.fromMediaImage()
หากคุณใช้ไลบรารี
CameraX คลาส OnImageCapturedListener
และ ImageAnalysis.Analyzer
จะคำนวณค่าการหมุนเวียนให้คุณ
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 // ... } } }
หากคุณไม่ได้ใช้คลังภาพกล้องที่ให้องศาการหมุนของรูปภาพ คุณจะคํานวณจากองศาการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์ได้ ดังนี้
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; }
จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image
และค่าองศาการหมุนไปยัง InputImage.fromMediaImage()
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
การใช้ URI ของไฟล์
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก URI ไฟล์ ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ของไฟล์ไปยัง InputImage.fromFilePath()
ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT
เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรี
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(); }
การใช้ ByteBuffer
หรือ ByteArray
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก ByteBuffer
หรือ ByteArray
ก่อนอื่นให้คำนวณระดับการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอินพุต media.Image
จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage
ที่มีบัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ พร้อมกับความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และระดับการหมุนของรูปภาพ ดังนี้
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 );
กำลังใช้ Bitmap
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ Bitmap
ให้ประกาศต่อไปนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
รูปภาพจะแสดงด้วยวัตถุ Bitmap
พร้อมกับองศาการหมุน
3. ประมวลผลรูปภาพ
ส่งออบเจ็กต์ InputImage
ที่เตรียมไปยังเมธอด process
ของ 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. รับผลการแบ่งกลุ่มลูกค้า
ผลการแบ่งกลุ่มมีดังต่อไปนี้
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(); } }
ดูตัวอย่างทั้งหมดเกี่ยวกับวิธีใช้ผลลัพธ์การแบ่งกลุ่มได้ที่ตัวอย่างการเริ่มต้นใช้งาน ML Kit อย่างรวดเร็ว
เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพ
คุณภาพของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพของรูปภาพที่ป้อน ดังนี้
- รูปภาพควรมีขนาดอย่างน้อย 256x256 พิกเซล เพื่อให้ ML Kit ได้ผลลัพธ์การแบ่งกลุ่มที่แม่นยำ
- การโฟกัสรูปภาพที่ไม่ดีอาจส่งผลต่อความแม่นยำได้เช่นกัน หากคุณไม่ได้รับผลลัพธ์ที่ยอมรับ โปรดขอให้ผู้ใช้เรียกคืนรูปภาพ
หากต้องการใช้การแบ่งกลุ่มในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด
- ใช้
STREAM_MODE
- ลองถ่ายภาพที่ความละเอียดต่ำลง อย่างไรก็ตาม โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดขนาดรูปภาพของ API นี้ด้วย
- ลองเปิดใช้ตัวเลือกมาสก์ขนาดดิบและรวมตรรกะการปรับขนาดทั้งหมดเข้าด้วยกัน เช่น แทนที่จะให้ API ปรับขนาดมาสก์ใหม่ให้ตรงกับขนาดรูปภาพที่ป้อนก่อน จากนั้นปรับขนาดอีกครั้งเพื่อให้ตรงกับขนาดการแสดงผลสำหรับจอแสดงผล ก็แค่ขอมาสก์ขนาดดิบและรวม 2 ขั้นตอนนี้เข้าด้วยกัน
- หากคุณใช้
Camera
หรือcamera2
API ให้ควบคุมการเรียกใช้ตัวตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่พร้อมใช้งานขณะที่ตัวตรวจจับกำลังทำงาน ให้วางเฟรมลง ดูตัวอย่างคลาสVisionProcessorBase
ในแอปตัวอย่าง Quickstart - หากคุณใช้
CameraX
API โปรดตรวจสอบว่าได้ตั้งค่ากลยุทธ์ Backpressure เป็นค่าเริ่มต้นImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
แล้ว ซึ่งจะช่วยรับประกันว่าระบบจะส่งรูปภาพเพื่อทำการวิเคราะห์ได้ทีละ 1 ภาพเท่านั้น หากมีการสร้างรูปภาพเพิ่มเติมเมื่อตัววิเคราะห์ไม่ว่าง ระบบจะปล่อยรูปภาพเหล่านั้นโดยอัตโนมัติและไม่เข้าคิวเพื่อนำส่ง เมื่อปิดรูปภาพที่วิเคราะห์แล้วโดยการเรียกใช้ ImageProxy.close() ระบบจะส่งรูปภาพล่าสุดถัดไป - หากใช้เอาต์พุตของตัวตรวจจับเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ให้รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นจึงแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว ซึ่งจะแสดงบนพื้นผิวจอแสดงผลเพียงครั้งเดียวต่อเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม ดูตัวอย่างคลาส
CameraSourcePreview
และGraphicOverlay
ในแอปตัวอย่าง Quickstart - หากคุณใช้ Camera2 API ให้จับภาพในรูปแบบ
ImageFormat.YUV_420_888
หากคุณใช้ Camera API เวอร์ชันเก่า ให้จับภาพในรูปแบบImageFormat.NV21