Android için ML Kit ile konu segmentasyonu

Uygulamanıza kolayca konu segmentasyon özellikleri eklemek için ML Kit'i kullanın.

Özellik Ayrıntılar
SDK adı play-services-mlkit-subject-segmentation
Uygulama Gruplandırılmamış: Model, Google Play Hizmetleri kullanılarak dinamik olarak indirilir.
Uygulama boyutu etkisi Yaklaşık 200 KB boyut artışı.
Başlatma süresi Kullanıcıların ilk kullanımdan önce modelin indirilmesini beklemesi gerekebilir.

Deneyin

Başlamadan önce

  1. Proje düzeyindeki build.gradle dosyanıza, hem buildscript hem de allprojects bölümlerinize Google'ın Maven deposunu eklediğinizden emin olun.
  2. ML Kit konu segmentasyon kitaplığı için bağımlılığı, modülünüzün uygulama düzeyindeki gradle dosyasına ekleyin. Bu dosya genellikle app/build.gradle olmalıdır:
dependencies {
   implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-subject-segmentation:16.0.0-beta1'
}

Yukarıda belirtildiği gibi, bu model Google Play Hizmetleri tarafından sağlanmaktadır. Uygulamanız Play Store'dan yüklendikten sonra uygulamanızı modeli cihaza otomatik olarak indirecek şekilde yapılandırabilirsiniz. Bunu yapmak için uygulamanızın AndroidManifest.xml dosyasına aşağıdaki beyanı ekleyin:

<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>

Ayrıca, ModuleLoadClient API'yi kullanarak model kullanılabilirliğini açıkça kontrol edebilir ve Google Play Hizmetleri üzerinden indirme isteğinde bulunabilirsiniz.

Yükleme zamanı model indirmelerini etkinleştirmezseniz veya açık indirme isteğinde bulunmazsanız model, segmentleyiciyi ilk çalıştırdığınızda indirilir. İndirme işlemi tamamlanmadan önce yaptığınız istekler sonuç vermez.

1. Giriş resmini hazırlama

Bir görüntü üzerinde segmentasyon gerçekleştirmek için Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan InputImage nesnesi oluşturun.

Farklı kaynaklardan InputImage nesnesi oluşturabilirsiniz. Bu nesnelerin her biri aşağıda açıklanmıştır.

media.Image kullanarak

media.Image nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için (örneğin, cihaz kamerasından resim çekerken) media.Image nesnesini ve görüntünün dönüşünü InputImage.fromMediaImage() yönüne geçirin.

KameraX kitaplığını kullanırsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları rotasyon değerini sizin için hesaplar.

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
          // ...
        }
    }
}

Resmin dönüş derecesini gösteren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız cihazın dönüş derecesinden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden hesaplayabilirsiniz:

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
}
MLKitVisionImage.kt

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;
}

Ardından media.Image nesnesini ve döndürme derecesi değerini InputImage.fromMediaImage() öğesine geçirin:

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
MLKitVisionImage.kt

Java

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

Dosya URI'si kullanarak

Dosya URI'sinden bir InputImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath() öğesine iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT niyeti kullandığınızda yararlı olur.

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

ByteBuffer veya ByteArray kullanarak

ByteBuffer veya ByteArray öğesinden InputImage nesnesi oluşturmak için önce media.Image girişi için daha önce açıklandığı gibi resim döndürme derecesini hesaplayın. Ardından, resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve döndürme derecesiyle birlikte arabellek veya diziyle InputImage nesnesini oluşturun:

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)

MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

Bitmap kullanarak

Bitmap nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için aşağıdaki bildirimi yapın:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
MLKitVisionImage.kt

Java

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

Resim, döndürme dereceleriyle birlikte bir Bitmap nesnesiyle temsil edilir.

2. SubjectSegmenter örneği oluşturma

Segmenter seçeneklerini tanımlama

Resminizi segmentlere ayırmak için önce aşağıdaki gibi bir SubjectSegmenterOptions örneği oluşturun:

Kotlin

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
       // enable options
       .build()

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        // enable options
        .build();

Aşağıda her seçeneğin ayrıntılarını görebilirsiniz:

Ön plan güven maskesi

Ön plan güven maskesi, ön plandaki özneyi arka plandan ayırt etmenizi sağlar.

Seçeneklerde enableForegroundConfidenceMask() çağrısı yapıldığında, resim işlendikten sonra döndürülen SubjectSegmentationResult nesnesinde getForegroundMask() yöntemini çağırarak ön plan maskesini alabilirsiniz.

Kotlin

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundConfidenceMask()
        .build()

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundConfidenceMask()
        .build();
Ön plan bit eşlemi

Benzer şekilde, ön plandaki öznenin bit eşlemini de alabilirsiniz.

Seçeneklerde enableForegroundBitmap() çağrısı yaptığınızda, resim işlendikten sonra döndürülen SubjectSegmentationResult nesnesinde getForegroundBitmap() yöntemini çağırarak ön plan bit eşlemini alabilirsiniz.

Kotlin

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundBitmap()
        .build()

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundBitmap()
        .build();
Çok konulu güven maskesi

Ön plan seçeneklerinde olduğu gibi, her ön plan öznesi için güven maskesini aşağıdaki gibi etkinleştirmek üzere SubjectResultOptions kullanabilirsiniz:

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()
Çok konulu bit eşlem

Benzer şekilde, her bir konu için bit eşlemi etkinleştirebilirsiniz:

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()

Konu segmentleyicisi oluşturma

SubjectSegmenterOptions seçeneklerini belirledikten sonra, getClient() yöntemini çağıran ve seçenekleri parametre olarak ileten bir SubjectSegmenter örneği oluşturun:

Kotlin

val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)

Java

SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);

3. Görüntü işleme

Hazırlanan InputImage nesnesini, SubjectSegmenter öğesinin process yöntemine iletin:

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. Konu segmentasyonu sonucunu alma

Ön plan maskelerini ve bit eşlemlerini alma

İşlendikten sonra, getForegroundConfidenceMask() öğesini çağıran resminiz için ön plan maskesini aşağıdaki şekilde alabilirsiniz:

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
);

getForegroundBitmap() öğesini çağıran resmin ön planından da bit eşlem alabilirsiniz:

Kotlin

val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap

Java

Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();

Her konu için maskeleri ve bit eşlemleri alın

Benzer şekilde, aşağıdaki gibi her bir konu için getConfidenceMask() yöntemini çağırarak segmentlere ayrılmış konular için maskeyi alabilirsiniz:

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

List subjects = 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
);

Bölümlere ayrılmış her konunun bit eşlemine aşağıdaki şekilde de erişebilirsiniz:

Kotlin

val bitmaps = mutableListOf()
for (subject in subjects) {
  bitmaps.add(subject.bitmap)
}

Java

List bitmaps = new ArrayList<>();
for (Subject subject : subjects) {
  bitmaps.add(subject.getBitmap());
}

Performansı artırmaya yönelik ipuçları

Her uygulama oturumu için ilk çıkarım, modelin başlatılması nedeniyle genellikle sonraki çıkarımlardan daha yavaştır. Düşük gecikme önemliyse önceden "sahte" bir çıkarım çağırmayı düşünebilirsiniz.

Sonuçlarınızın kalitesi, giriş resminin kalitesine bağlıdır:

  • Makine Öğrenimi Kiti'nin doğru bir segmentasyon sonucu alabilmesi için görüntünün en az 512x512 piksel boyutunda olması gerekir.
  • Kötü bir resim odağı, doğruluğu da etkileyebilir. Kabul edilebilir sonuçlar almıyorsanız kullanıcıdan resmi yeniden çekmesini isteyin.