Segmentacja według tematów przy użyciu ML Kit na Androida

Użyj pakietu ML Kit, aby łatwo dodać do aplikacji funkcje podziału na segmenty.

Funkcja Szczegóły
Nazwa pakietu SDK play-services-mlkit-subject-segmentation
Implementacja Niepołączony: model jest pobierany dynamicznie za pomocą Usług Google Play.
Wpływ na rozmiar aplikacji Zwiększenie rozmiaru o ok. 200 KB.
Czas inicjowania Być może użytkownicy będą musieli poczekać na pobranie modelu przed pierwszym użyciem.

Wypróbuj

Zanim zaczniesz

  1. Upewnij się, że w sekcji buildscript i allprojects w pliku build.gradle na poziomie projektu znajduje się repozytorium Google Maven.
  2. Dodaj zależność z biblioteką segmentacji podmiotów ML Kit do pliku Gradle na poziomie modułu. Zwykle ma on postać app/build.gradle:
dependencies {
   implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-subject-segmentation:16.0.0-beta1'
}

Jak już wspomnieliśmy, ten model jest udostępniany przez Usługi Google Play. Możesz skonfigurować aplikację tak, aby po jej zainstalowaniu ze Sklepu Play automatycznie pobierała model na urządzenie. Aby to zrobić, dodaj tę deklaracja do pliku AndroidManifest.xml aplikacji:

<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>

Możesz też wyraźnie sprawdzić dostępność modelu i poprosić o pobranie przez Usługi Google Play za pomocą interfejsu ModuleInstallClient API.

Jeśli nie włączysz pobierania modelu podczas instalacji ani nie zażądasz jednoznacznego pobrania, model zostanie pobrany przy pierwszym uruchomieniu modułu do segmentacji. Żądania wysłane przed zakończeniem pobierania nie dają żadnych wyników.

1. Przygotowywanie obrazu wejściowego

Aby przeprowadzić segmentację obrazu, utwórz obiekt InputImage z obiektu Bitmap, media.Image, ByteBuffer, tablicy bajtów lub pliku na urządzeniu.

Obiekt InputImage możesz tworzyć z różnych źródeł. Zostały one wyjaśnione poniżej.

Przy użyciu: media.Image

Aby utworzyć obiekt InputImage z obiektu media.Image, na przykład podczas robienia zdjęcia aparatem urządzenia, przekaż obiekt media.Image i obrót obrazu do wartości InputImage.fromMediaImage().

Jeśli używasz biblioteki KameraX, klasy OnImageCapturedListener i ImageAnalysis.Analyzer obliczają za Ciebie wartość rotacji.

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
          // ...
        }
    }
}

Jeśli nie korzystasz z biblioteki aparatu, która określa stopień obrotu obrazu, możesz ją obliczyć na podstawie stopnia obrotu urządzenia i orientacji czujnika aparatu:

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;
}

Następnie przekaż obiekt media.Image i wartość stopnia obrotu do InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Korzystanie z identyfikatora URI pliku

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku do InputImage.fromFilePath(). Jest to przydatne, gdy używasz intencji ACTION_GET_CONTENT, aby prosić użytkownika o wybranie obrazu z aplikacji galerii.

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();
}

Za pomocą: ByteBuffer lub ByteArray

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie ByteBuffer lub ByteArray, najpierw oblicz stopień obrotu obrazu zgodnie z opisem powyżej dla danych wejściowych media.Image. Następnie utwórz obiekt InputImage z buforem lub tablicą oraz podaj wysokość, szerokość, format kodowania kolorów i stopień obrotu obrazu:

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

Przy użyciu: Bitmap

Aby utworzyć obiekt InputImage z obiektu Bitmap, złóż tę deklarację:

Kotlin

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

Java

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

Obraz jest reprezentowany przez obiekt Bitmap razem z obróconymi stopniami.

2. Tworzenie wystąpienia klasy SubjectSegmenter

Zdefiniuj opcje segmentacji

Aby podzielić obraz na segmenty, najpierw utwórz wystąpienie SubjectSegmenterOptions w następujący sposób:

Kotlin

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

Java

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

Poniżej znajdziesz opis każdej z opcji:

Maska zaufania na pierwszym planie

Maska poziomu ufności pozwala odróżnić obiekt na pierwszym planie od tła.

Wywołanie enableForegroundConfidenceMask() w opcjach pozwala później pobrać maskę pierwszego planu przez wywołanie getForegroundMask() w obiekcie SubjectSegmentationResult zwróconym po przetworzeniu obrazu.

Kotlin

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

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundConfidenceMask()
        .build();
Bitmapa pierwszego planu

W podobny sposób możesz też uzyskać bitmapę obiektu na pierwszym planie.

Wywołanie enableForegroundBitmap() w opcjach umożliwia późniejsze pobranie bitmapy na pierwszym planie przez wywołanie metody getForegroundBitmap() w obiekcie SubjectSegmentationResult zwróconym po przetworzeniu obrazu.

Kotlin

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

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundBitmap()
        .build();
Maska ufności obejmująca wiele tematów

Podobnie jak w przypadku opcji na pierwszym planie możesz za pomocą metody SubjectResultOptions włączyć maskę ufności dla każdego obiektu na pierwszym planie w ten sposób:

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()
Bitmapa z wieloma tematami

I podobnie, dla każdego tematu możesz włączyć bitmapę:

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()

Tworzenie narzędzia do segmentacji tematów

Po określeniu opcji SubjectSegmenterOptions utwórz instancję SubjectSegmenter wywołującą getClient() i przekazując opcje jako parametr:

Kotlin

val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)

Java

SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);

3. Przetwarzanie obrazu

Przekaż przygotowany obiekt InputImage do metody process obiektu 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. Pobieranie wyniku segmentacji tematu

Pobieranie masek i map bitowych pierwszego planu

Po przetworzeniu możesz pobrać maskę pierwszego planu dla wywołania obrazu getForegroundConfidenceMask() w ten sposób:

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
);

Możesz też pobrać bitmapę pierwszego planu obrazu wywołującego getForegroundBitmap():

Kotlin

val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap

Java

Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();

Pobieranie masek i map bitowych dla każdego obiektu

Podobnie możesz pobrać maskę dla posegmentowanych podmiotów, wywołując getConfidenceMask() dla każdego tematu w ten sposób:

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
);

Dostęp do bitmapy każdego podzielonego tematu możesz też uzyskać w ten sposób:

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());
}

Wskazówki dotyczące poprawy skuteczności

W przypadku każdej sesji aplikacji pierwsze wnioskowanie jest często wolniejsze niż późniejsze ze względu na inicjowanie modelu. Jeśli opóźnienie jest kluczowe, rozważ z wyprzedzeniem użycie „fikcyjnego” wnioskowania.

Jakość wyników zależy od jakości obrazu wejściowego:

  • Aby narzędzie ML Kit mogło otrzymać dokładny wynik podziału na segmenty, obraz powinien mieć rozmiar co najmniej 512 x 512 pikseli.
  • Słaba ostrość obrazu może również wpływać na dokładność. Jeśli nie uda się uzyskać zadowalających wyników, poproś użytkownika o ponowne zrobienie zdjęcia.