Sử dụng Bộ công cụ học máy để dễ dàng thêm các tính năng phân đoạn theo chủ đề vào ứng dụng của bạn.
Tính năng | Chi tiết |
---|---|
Tên SDK | play-services-mlkit-subject-segmentation |
Triển khai | Chưa theo gói: mô hình được tải xuống một cách linh động bằng Dịch vụ Google Play. |
Tác động của kích thước ứng dụng | Tăng kích thước khoảng 200 KB. |
Thời gian khởi chạy | Người dùng có thể phải đợi mô hình tải xuống trước khi sử dụng lần đầu. |
Dùng thử
- Dùng thử ứng dụng mẫu để xem ví dụ về cách sử dụng API này.
Trước khi bắt đầu
- Trong tệp
build.gradle
ở cấp dự án, hãy nhớ đưa kho lưu trữ Maven của Google vào cả hai phầnbuildscript
vàallprojects
. - Thêm phần phụ thuộc của thư viện phân đoạn chủ đề Bộ công cụ học máy vào tệp gradle cấp ứng dụng của mô-đun, thường là
app/build.gradle
:
dependencies {
implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-subject-segmentation:16.0.0-beta1'
}
Như đã đề cập ở trên, mô hình này do Dịch vụ Google Play cung cấp.
Bạn có thể định cấu hình ứng dụng để tự động tải mô hình xuống thiết bị
sau khi ứng dụng của bạn được cài đặt qua Cửa hàng Play. Để thực hiện điều này, hãy thêm nội dung sau
phần khai báo cho tệp AndroidManifest.xml
của ứng dụng:
<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>
Bạn cũng có thể kiểm tra rõ ràng tình trạng cung cấp của mô hình và yêu cầu tải xuống thông qua Dịch vụ Google Play bằng ModuleInstallClient API.
Nếu bạn không bật tính năng tải mô hình tại thời điểm cài đặt xuống hoặc yêu cầu tải nội dung rõ ràng xuống mô hình sẽ được tải xuống vào lần đầu tiên bạn chạy trình phân đoạn. Yêu cầu bạn đưa ra không có kết quả nào trước khi quá trình tải xuống hoàn tất.
1. 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 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.
2. Tạo một bản sao của SubjectSegmenter
Xác định các tuỳ chọn trình phân đoạn
Để phân đoạn hình ảnh của bạn, trước tiên hãy tạo một bản sao của SubjectSegmenterOptions
dưới dạng
thực hiện theo:
Kotlin
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder() // enable options .build()
Java
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder() // enable options .build();
Dưới đây là chi tiết về từng lựa chọn:
Mặt nạ tin cậy khi ở nền trước
Mặt nạ tin cậy ở nền trước giúp bạn phân biệt chủ thể ở nền trước với nền.
Gọi enableForegroundConfidenceMask()
trong các tuỳ chọn cho phép bạn truy xuất sau này
mặt nạ nền trước bằng cách gọi getForegroundMask()
trên
Đối tượng SubjectSegmentationResult
được trả về sau khi xử lý hình ảnh.
Kotlin
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundConfidenceMask() .build()
Java
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundConfidenceMask() .build();
Bitmap nền trước
Tương tự, bạn cũng có thể tải bitmap của chủ thể ở nền trước.
Gọi enableForegroundBitmap()
trong các tuỳ chọn cho phép bạn truy xuất sau
bitmap trên nền trước bằng cách gọi getForegroundBitmap()
trên
Đối tượng SubjectSegmentationResult
được trả về sau khi xử lý hình ảnh.
Kotlin
val options = SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundBitmap() .build()
Java
SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder() .enableForegroundBitmap() .build();
Mặt nạ tin cậy nhiều chủ thể
Giống như đối với các tuỳ chọn trên nền trước, bạn có thể sử dụng SubjectResultOptions
để bật
mặt nạ tin cậy cho từng đối tượng trên nền trước như sau:
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()
Bitmap nhiều chủ đề
Tương tự như vậy, bạn có thể bật bitmap cho từng đối tượng:
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()
Tạo trình phân đoạn đối tượng
Sau khi chỉ định các tuỳ chọn SubjectSegmenterOptions
, hãy tạo một
Thực thể SubjectSegmenter
gọi getClient()
và truyền các tuỳ chọn dưới dạng một
tham số:
Kotlin
val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)
Java
SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);
3. Xử lý hình ảnh
Vượt qua InputImage
đã chuẩn bị
đối tượng cho phương thức process
của 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. Nhận kết quả phân đoạn theo chủ thể
Truy xuất mặt nạ và bitmap trên nền trước
Sau khi xử lý xong, bạn có thể truy xuất mặt nạ trên nền trước cho lệnh gọi hình ảnh
getForegroundConfidenceMask()
như sau:
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 );
Bạn cũng có thể truy xuất bitmap nền trước của hình ảnh gọi getForegroundBitmap()
:
Kotlin
val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap
Java
Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();
Truy xuất mặt nạ và bitmap cho từng đối tượng
Tương tự, bạn có thể truy xuất mặt nạ cho các đối tượng được phân đoạn bằng cách gọi
getConfidenceMask()
về mỗi chủ đề như sau:
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 );
Bạn cũng có thể truy cập bitmap của từng đối tượng được phân đoạn như sau:
Kotlin
val bitmaps = mutableListOf() for (subject in subjects) { bitmaps.add(subject.bitmap) }
Java
Listbitmaps = new ArrayList<>(); for (Subject subject : subjects) { bitmaps.add(subject.getBitmap()); }
Mẹo cải thiện hiệu suất
Đối với mỗi phiên ứng dụng, lần suy luận đầu tiên thường chậm hơn so với lần dự đoán tiếp theo các suy luận do khởi tạo mô hình. Nếu độ trễ thấp rất quan trọng, hãy cân nhắc gọi là "giả" suy luận trước thời hạn.
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 512x512 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.