ใช้ ML Kit เพื่อเพิ่มฟีเจอร์การแบ่งส่วนวัตถุในภาพลงในแอปได้อย่างง่ายดาย
| ฟีเจอร์ | รายละเอียด |
|---|---|
| ชื่อ SDK | play-services-mlkit-subject-segmentation |
| การใช้งาน | ไม่ได้รวมไว้: ระบบจะดาวน์โหลดโมเดลแบบไดนามิกโดยใช้บริการ Google Play |
| ผลกระทบต่อขนาดแอป | ขนาดเพิ่มขึ้นประมาณ 200 KB |
| เวลาเริ่มต้น | ผู้ใช้อาจต้องรอให้ระบบดาวน์โหลดโมเดลก่อนใช้งานครั้งแรก |
ลองเลย
- ลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อ ดูตัวอย่างการใช้งาน API นี้
ก่อนเริ่มต้น
- ในไฟล์
build.gradleระดับโปรเจ็กต์ ให้ตรวจสอบว่าได้รวมที่เก็บ Maven ของ Google ไว้ในทั้งส่วนbuildscriptและallprojects - เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารีการแบ่งส่วนวัตถุในภาพของ ML Kit ลงในไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งโดยปกติจะเป็นไฟล์
app/build.gradleดังนี้
dependencies {
implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-subject-segmentation:16.0.0-beta1'
}
ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น โมเดลนี้จัดเตรียมให้โดยบริการ Google Play
คุณสามารถกำหนดค่าแอปให้ดาวน์โหลดโมเดลลงในอุปกรณ์โดยอัตโนมัติหลังจากติดตั้งแอปจาก Play Store โดยเพิ่มการประกาศต่อไปนี้ลงในไฟล์ AndroidManifest.xml ของแอป
<application ...>
...
<meta-data
android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
android:value="subject_segment" >
<!-- To use multiple models: android:value="subject_segment,model2,model3" -->
</application>
นอกจากนี้ คุณยังตรวจสอบความพร้อมใช้งานของโมเดลและขอให้ดาวน์โหลดผ่านบริการ Google Play ได้อย่างชัดเจนด้วย ModuleInstallClient API
หากไม่ได้เปิดใช้การดาวน์โหลดโมเดลในเวลาที่ติดตั้งหรือขอให้ดาวน์โหลดอย่างชัดเจน ระบบจะดาวน์โหลดโมเดลเมื่อคุณเรียกใช้ตัวแบ่งส่วนเป็นครั้งแรก คำขอที่คุณส่งก่อนการดาวน์โหลดเสร็จสมบูรณ์จะไม่แสดงผลลัพธ์
1. เตรียมรูปภาพอินพุต
หากต้องการทำการแบ่งส่วนในรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์ InputImage จาก Bitmap, media.Image, ByteBuffer, อาร์เรย์ไบต์ หรือไฟล์ในอุปกรณ์
คุณสามารถสร้างInputImage
ออบเจ็กต์จากแหล่งที่มาต่างๆ ซึ่งอธิบายไว้ด้านล่าง
การใช้ media.Image
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จากออบเจ็กต์ media.Image เช่น เมื่อคุณจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งออบเจ็กต์ media.Image และการหมุนของรูปภาพไปยัง InputImage.fromMediaImage()
หากคุณใช้ไลบรารี
CameraX คลาส OnImageCapturedListener และ
ImageAnalysis.Analyzer จะคำนวณค่าการหมุน
ให้คุณ
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 // ... } } }
หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีกล้องที่ให้องศาการหมุนของรูปภาพ คุณ สามารถคำนวณองศาการหมุนจากองศาการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์ได้ดังนี้
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() ดังนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
การใช้ URI ของไฟล์
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก URI ของไฟล์ ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ของไฟล์ไปยัง
InputImage.fromFilePath() วิธีนี้มีประโยชน์เมื่อคุณ
ใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือก
รูปภาพจากแอปแกลเลอรี
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 ให้คำนวณองศาการหมุนของรูปภาพ
ก่อนตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอินพุต media.Image
จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage ด้วยบัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ รวมถึงความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และองศาการหมุนของรูปภาพ 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 );
การใช้ Bitmap
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ Bitmap ให้ประกาศดังนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
รูปภาพจะแสดงด้วยออบเจ็กต์ Bitmap พร้อมกับองศาการหมุน
2. สร้างอินสแตนซ์ของ SubjectSegmenter
กำหนดตัวเลือกตัวแบ่งส่วน
หากต้องการแบ่งส่วนรูปภาพ ให้สร้างอินสแตนซ์ของ SubjectSegmenterOptions ดังนี้ก่อน
Kotlin
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
// enable options
.build()Java
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
// enable options
.build();รายละเอียดของแต่ละตัวเลือกมีดังนี้
มาสก์ความมั่นใจของเบื้องหน้า
มาสก์ความมั่นใจของเบื้องหน้าช่วยให้คุณแยกความแตกต่างระหว่างวัตถุเบื้องหน้ากับพื้นหลังได้
การเรียก enableForegroundConfidenceMask() ในตัวเลือกจะช่วยให้คุณดึงมาสก์เบื้องหน้าได้ในภายหลังโดยการเรียก getForegroundMask() ในออบเจ็กต์ SubjectSegmentationResult ที่แสดงผลหลังจากการประมวลผลรูปภาพ
Kotlin
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundConfidenceMask() .build()
Java
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundConfidenceMask() .build();
บิตแมปของเบื้องหน้า
ในทำนองเดียวกัน คุณยังรับบิตแมปของวัตถุเบื้องหน้าได้ด้วย
การเรียก enableForegroundBitmap() ในตัวเลือกจะช่วยให้คุณดึงบิตแมปของเบื้องหน้าได้ในภายหลังโดยการเรียก getForegroundBitmap() ในออบเจ็กต์ SubjectSegmentationResult ที่แสดงผลหลังจากการประมวลผลรูปภาพ
Kotlin
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundBitmap() .build()
Java
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundBitmap() .build();
มาสก์ความมั่นใจของวัตถุหลายรายการ
เช่นเดียวกับตัวเลือกเบื้องหน้า คุณสามารถใช้ SubjectResultOptions เพื่อเปิดใช้มาสก์ความมั่นใจสำหรับวัตถุเบื้องหน้าแต่ละรายการได้ดังนี้
Kotlin
val subjectResultOptions = SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
.enableConfidenceMask()
.build()
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
.enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
.build()Java
SubjectResultOptions subjectResultOptions =
new SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
.enableConfidenceMask()
.build()
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
.enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
.build()บิตแมปของวัตถุหลายรายการ
และในทำนองเดียวกัน คุณสามารถเปิดใช้บิตแมปสำหรับวัตถุแต่ละรายการได้ดังนี้
Kotlin
val subjectResultOptions = SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
.enableSubjectBitmap()
.build()
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
.enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
.build()Java
SubjectResultOptions subjectResultOptions =
new SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
.enableSubjectBitmap()
.build()
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
.enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
.build()สร้างตัวแบ่งส่วนวัตถุในภาพ
เมื่อระบุตัวเลือก SubjectSegmenterOptions แล้ว ให้สร้าง
SubjectSegmenter อินสแตนซ์โดยเรียก getClient() และส่งตัวเลือกเป็น
พารามิเตอร์ ดังนี้
Kotlin
val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)
Java
SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);
3. ประมวลผลรูปภาพ
ส่งออบเจ็กต์ InputImage
ที่เตรียมไว้ไปยังเมธอด process ของ SubjectSegmenter' ดังนี้
Kotlin
segmenter.process(inputImage) .addOnSuccessListener { result -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Java
segmenter.process(inputImage) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() { @Override public void onSuccess(SubjectSegmentationResult result) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener(new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
4. รับผลการแบ่งส่วนวัตถุในภาพ
ดึงมาสก์และบิตแมปของเบื้องหน้า
เมื่อประมวลผลแล้ว คุณสามารถดึงมาสก์เบื้องหน้าสำหรับรูปภาพได้โดยเรียก getForegroundConfidenceMask() ดังนี้
Kotlin
val colors = IntArray(image.width * image.height) val foregroundMask = result.foregroundConfidenceMask for (i in 0 until image.width * image.height) { if (foregroundMask[i] > 0.5f) { colors[i] = Color.argb(128, 255, 0, 255) } } val bitmapMask = Bitmap.createBitmap( colors, image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888 )
Java
int[] colors = new int[image.getWidth() * image.getHeight()]; FloatBuffer foregroundMask = result.getForegroundConfidenceMask(); for (int i = 0; i < image.getWidth() * image.getHeight(); i++) { if (foregroundMask.get() > 0.5f) { colors[i] = Color.argb(128, 255, 0, 255); } } Bitmap bitmapMask = Bitmap.createBitmap( colors, image.getWidth(), image.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888 );
นอกจากนี้ คุณยังดึงบิตแมปของเบื้องหน้าของรูปภาพได้โดยเรียก getForegroundBitmap() ดังนี้
Kotlin
val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap
Java
Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();
ดึงมาสก์และบิตแมปสำหรับวัตถุแต่ละรายการ
ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถดึงมาสก์สำหรับวัตถุที่แบ่งส่วนได้โดยเรียก getConfidenceMask() ในวัตถุแต่ละรายการ ดังนี้
Kotlin
val subjects = result.subjects val colors = IntArray(image.width * image.height) for (subject in subjects) { val mask = subject.confidenceMask for (i in 0 until subject.width * subject.height) { val confidence = mask[i] if (confidence > 0.5f) { colors[image.width * (subject.startY - 1) + subject.startX] = Color.argb(128, 255, 0, 255) } } } val bitmapMask = Bitmap.createBitmap( colors, image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888 )
Java
Listsubjects = result.getSubjects(); int[] colors = new int[image.getWidth() * image.getHeight()]; for (Subject subject : subjects) { FloatBuffer mask = subject.getConfidenceMask(); for (int i = 0; i < subject.getWidth() * subject.getHeight(); i++) { float confidence = mask.get(); if (confidence > 0.5f) { colors[width * (subject.getStartY() - 1) + subject.getStartX()] = Color.argb(128, 255, 0, 255); } } } Bitmap bitmapMask = Bitmap.createBitmap( colors, image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888 );
นอกจากนี้ คุณยังเข้าถึงบิตแมปของวัตถุที่แบ่งส่วนแต่ละรายการได้ดังนี้
Kotlin
val bitmaps = mutableListOf() for (subject in subjects) { bitmaps.add(subject.bitmap) }
Java
Listbitmaps = new ArrayList<>(); for (Subject subject : subjects) { bitmaps.add(subject.getBitmap()); }
เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพ
สำหรับการอนุมานครั้งแรกในแต่ละเซสชันของแอป มักจะช้ากว่าการอนุมานครั้งต่อๆ ไปเนื่องจากการเริ่มต้นโมเดล หากเวลาในการตอบสนองต่ำมีความสำคัญ ให้พิจารณาเรียกการอนุมาน "จำลอง" ล่วงหน้า
คุณภาพของผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับคุณภาพของรูปภาพอินพุต
- ML Kit จะได้ผลการแบ่งส่วนที่ถูกต้อง รูปภาพควรมีขนาดอย่างน้อย 512x512 พิกเซล
- รูปภาพที่โฟกัสไม่ดีอาจส่งผลต่อความถูกต้องด้วย หากได้ผลลัพธ์ที่ไม่เป็นที่ยอมรับ ให้ขอให้ผู้ใช้ถ่ายรูปอีกครั้ง