אתם יכולים להשתמש ב-ML Kit כדי להוסיף בקלות לאפליקציה תכונות של פילוח נושאים.
תכונה | פרטים |
---|---|
שם ה-SDK | play-services-mlkit-subject-segmentation |
הטמעה | ללא חבילה: המודל מוריד באופן דינמי באמצעות Google Play Services. |
ההשפעה של גודל האפליקציה | הגדלת גודל של כ-200KB. |
זמן האתחול | יכול להיות שהמשתמשים יצטרכו להמתין להורדת המודל לפני השימוש הראשון. |
רוצה לנסות?
- כדאי לנסות את האפליקציה לדוגמה כדי לראות דוגמה לשימוש ב-API הזה.
לפני שמתחילים
- בקובץ
build.gradle
ברמת הפרויקט, חשוב לכלול את מאגר Maven של Google גם בקטעbuildscript
וגם בקטעallprojects
. - מוסיפים את התלות בספריית פילוח הנושאים של ML Kit לקובץ ה-Gradle ברמת האפליקציה של המודול, שבדרך כלל הוא
app/build.gradle
:
dependencies {
implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-subject-segmentation:16.0.0-beta1'
}
כפי שצוין למעלה, המודל מסופק על ידי Google Play Services.
אפשר להגדיר שהאפליקציה תוריד את המודל למכשיר באופן אוטומטי אחרי ההתקנה שלה מחנות Play. כדי לעשות זאת, מוסיפים את ההצהרה הבאה לקובץ AndroidManifest.xml
של האפליקציה:
<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>
אפשר גם לבדוק באופן מפורש את הזמינות של המודל ולבקש הורדה דרך Google Play Services באמצעות ModuleInstallClient API.
אם לא מפעילים הורדות של מודלים בזמן ההתקנה או מבקשים הורדה מפורשת, המודלים יורדו בפעם הראשונה שתפעילו את הכלי ליצירת פלחים. בקשות שתשלחו לפני שההורדה תושלם לא יחזירו תוצאות.
1. הכנת קובץ הקלט
כדי לבצע פילוח של תמונה, יוצרים אובייקט InputImage
מ-Bitmap
, מ-media.Image
, מ-ByteBuffer
, ממערך בייטים או מקובץ במכשיר.
אפשר ליצור אובייקט InputImage
ממקורות שונים, והסבר על כל אחד מהם מופיע בהמשך.
שימוש ב-media.Image
כדי ליצור אובייקט InputImage
מאובייקט media.Image
, למשל כשמעבירים תמונה ממצלמת המכשיר, מעבירים את האובייקט media.Image
ואת סיבוב התמונה אל InputImage.fromMediaImage()
.
אם אתם משתמשים בספרייה
CameraX, הערך של הזווית מחושב בשבילכם על ידי הכיתות OnImageCapturedListener
ו-ImageAnalysis.Analyzer
.
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 // ... } } }
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:
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; }
לאחר מכן מעבירים את האובייקט media.Image
ואת הערך של דרגת הסיבוב אל InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
שימוש ב-URI של קובץ
כדי ליצור אובייקט InputImage
מכתובת URI של קובץ, מעבירים את הקשר של האפליקציה ואת כתובת ה-URI של הקובץ ל-InputImage.fromFilePath()
. אפשר להשתמש באפשרות הזו כשמשתמשים בכוונה ACTION_GET_CONTENT
כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.
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(); }
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:
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 );
שימוש ב-Bitmap
כדי ליצור אובייקט InputImage
מתוך אובייקט Bitmap
, צריך להצהיר על כך באופן הבא:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
התמונה מיוצגת על ידי אובייקט Bitmap
יחד עם מעלות הסיבוב.
2. יצירת מופע של SubjectSegmenter
הגדרת האפשרויות של הכלי ליצירת פלחים
כדי לפלח את התמונה, קודם יוצרים מופע של SubjectSegmenterOptions
באופן הבא:
Kotlin
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder() // enable options .build()
Java
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder() // enable options .build();
אלה הפרטים של כל אחת מהאפשרויות:
מסכת אמינות של חזית
המסכה של מידת האמון בחזית מאפשרת להבחין בין נושא החזית לבין הרקע.
קריאה ל-enableForegroundConfidenceMask()
באפשרויות מאפשרת לאחזור את המסכה של חזית התמונה על ידי קריאה ל-getForegroundMask()
באובייקט SubjectSegmentationResult
שמוחזר אחרי עיבוד התמונה.
Kotlin
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundConfidenceMask() .build()
Java
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundConfidenceMask() .build();
מפת סיביות של חזית
באופן דומה, אפשר גם לקבל קובץ bitmap של הנושא שבחזית.
קריאה לפונקציה enableForegroundBitmap()
באפשרויות מאפשרת לאחזור מאוחר יותר את הבייטמאפ של חזית התמונה על ידי קריאה לפונקציה getForegroundBitmap()
באובייקט SubjectSegmentationResult
שמוחזר אחרי עיבוד התמונה.
Kotlin
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundBitmap() .build()
Java
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundBitmap() .build();
מסכת אמון של כמה נושאים
בדומה לאפשרויות של חזית התמונה, אפשר להשתמש ב-SubjectResultOptions
כדי להפעיל את מסכת האמון לכל נושא בחזית התמונה באופן הבא:
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()
מפת סיביות עם כמה נושאים
באופן דומה, אפשר להפעיל את קובץ ה-bitmap לכל נושא:
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()
יצירת הכלי לחלוקת נושאים
אחרי שמציינים את האפשרויות של SubjectSegmenterOptions
, יוצרים מופע SubjectSegmenter
שמפעיל את getClient()
ומעביר את האפשרויות כפרמטר:
Kotlin
val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)
Java
SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);
3. עיבוד תמונה
מעבירים את האובייקט InputImage
שהכנו לשיטה process
של SubjectSegmenter
:
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. הצגת התוצאה של פילוח הנושאים
אחזור של מסכות ותמונות ביטמפט של חזית
אחרי העיבוד, אפשר לאחזר את המסכה של החזית של התמונה שמפעילה את getForegroundConfidenceMask()
באופן הבא:
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 );
אפשר גם לאחזר בייטמאפ של חזית התמונה באמצעות קריאה ל-getForegroundBitmap()
:
Kotlin
val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap
Java
Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();
אחזור של מסכות ותמונות ביטמפי לכל נושא
באופן דומה, אפשר לאחזר את המסכה של הנושאים המפולחים על ידי קריאה ל-getConfidenceMask()
בכל נושא באופן הבא:
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 );
אפשר גם לגשת לקובץ ה-bitmap של כל נושא מפולח באופן הבא:
Kotlin
val bitmaps = mutableListOf() for (subject in subjects) { bitmaps.add(subject.bitmap) }
Java
Listbitmaps = new ArrayList<>(); for (Subject subject : subjects) { bitmaps.add(subject.getBitmap()); }
טיפים לשיפור הביצועים
בכל סשן של אפליקציה, ההסקה הראשונה לרוב איטית יותר מההסקות הבאות בגלל אתחול המודל. אם זמן האחזור הנמוך קריטי, כדאי להפעיל מראש הסקת 'דמה'.
איכות התוצאות תלויה באיכות של קובץ הקלט:
- כדי ש-ML Kit ייצור תוצאה מדויקת של פילוח, התמונה צריכה להיות בגודל 512x512 פיקסלים לפחות.
- גם מיקוד לקוי של התמונה יכול להשפיע על הדיוק. אם התוצאות לא יהיו טובות, בקשו מהמשתמש לצלם מחדש את התמונה.