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Rilevamento dei volti con ML Kit su Android

Puoi utilizzare ML Kit per rilevare i volti nelle immagini e nel video.

Funzionalità	Non raggruppati	In bundle
Implementazione	Il modello viene scaricato in modo dinamico tramite Google Play Services.	Il modello è collegato in modo statico alla tua app al momento della creazione.
Dimensioni app	Aumento di circa 800 kB.	Aumento di circa 6,9 MB.
Tempo di inizializzazione	Potrebbe essere necessario attendere il download del modello prima del primo utilizzo.	Il modello è disponibile immediatamente

Prova subito

Prova l'app di esempio per vedere un esempio di utilizzo di questa API.
Prova il codice autonomamente con il codelab.

Prima di iniziare

Questa API richiede il livello API 19 di Android o superiore. Assicurati che il file di build dell'app utilizzi un valore minSdkVersion pari o superiore a 19.

Nel file build.gradle a livello di progetto, assicurati di includere il repository Maven di Google nelle sezioni buildscript e allprojects.

Aggiungi le dipendenze per le librerie Android di ML Kit al file gradle a livello di app del tuo modulo, che in genere è app/build.gradle. Scegli una delle seguenti dipendenze in base alle tue esigenze:

Per raggruppare il modello con la tua app:

dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:face-detection:16.1.5'
}

Per usare il modello in Google Play Services:

dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0'
}

Se scegli di utilizzare il modello in Google Play Services, puoi configurare l'app in modo da scaricarlo automaticamente sul dispositivo dopo l'installazione da Play Store. Per farlo, aggiungi la seguente dichiarazione al file AndroidManifest.xml della tua app:
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="face" >
      
</application>
```
Puoi anche controllare esplicitamente la disponibilità del modello e richiedere il download tramite l'API ModuleInstallClient di Google Play Services.

Se non attivi i download del modello al momento dell'installazione o non richiedi il download esplicito, il modello verrà scaricato la prima volta che esegui il rilevatore. Le richieste effettuate prima del completamento del download non generano alcun risultato.

Linee guida sull'immagine di input

Per il riconoscimento dei volti, devi utilizzare un'immagine di dimensioni di almeno 480 x 360 pixel. Affinché ML Kit possa rilevare con precisione i volti, le immagini di input devono contenere volti rappresentati da dati Pixel sufficienti. In generale, ogni volto che vuoi rilevare in un'immagine deve essere di almeno 100x100 pixel. Se vuoi rilevare i contorni dei volti, ML Kit richiede un input di risoluzione più elevata: ogni volto deve essere di almeno 200x200 pixel.

Se rilevi i volti in un'applicazione in tempo reale, puoi anche prendere in considerazione le dimensioni complessive delle immagini di input. Le immagini più piccole possono essere elaborate più rapidamente, quindi per ridurre la latenza, acquisisci immagini a risoluzioni inferiori, ma tieni presente i requisiti di accuratezza sopra riportati e assicurati che il volto del soggetto occupi la maggiore quantità possibile di immagini. Consulta anche i suggerimenti per migliorare le prestazioni in tempo reale.

Una messa a fuoco dell'immagine scadente può anche influire sulla precisione. Se non ottieni risultati accettabili, chiedi all'utente di riprendere l'immagine.

L'orientamento di un volto rispetto alla fotocamera può influire sulle caratteristiche del viso rilevate da ML Kit. Consulta Concetti sul rilevamento dei volti.

1. Configura il rilevatore del volto

Prima di applicare il rilevamento dei volti a un'immagine, se vuoi modificare le impostazioni predefinite del rilevatore del volto, specificale con un oggetto FaceDetectorOptions. Puoi modificare le seguenti impostazioni:

Impostazioni
`setPerformanceMode`	`PERFORMANCE_MODE_FAST` (valore predefinito) \| `PERFORMANCE_MODE_ACCURATE` Favorisci la velocità o l'accuratezza nel rilevamento dei volti.
`setLandmarkMode`	`LANDMARK_MODE_NONE` (valore predefinito) \| `LANDMARK_MODE_ALL` Cercare di identificare i "punti in terra": occhi, orecchie, naso, guance, bocca e così via.
`setContourMode`	`CONTOUR_MODE_NONE` (valore predefinito) \| `CONTOUR_MODE_ALL` Consente di stabilire se rilevare i contorni delle caratteristiche del viso. I contorni vengono rilevati solo per il volto più in evidenza in un'immagine.
`setClassificationMode`	`CLASSIFICATION_MODE_NONE` (valore predefinito) \| `CLASSIFICATION_MODE_ALL` Consente di specificare se classificare o meno i volti in categorie quali "sorriso" e "occhio aperto".
`setMinFaceSize`	`float` (valore predefinito: `0.1f`) Consente di impostare la dimensione minima del volto, espressa come rapporto tra la larghezza della testa e la larghezza dell'immagine.
`enableTracking`	`false` (valore predefinito) \| `true` Consente di specificare se assegnare o meno i volti a un ID, che può essere utilizzato per monitorare i volti nelle immagini. Tieni presente che quando viene attivato il rilevamento dei contorni, viene rilevato un solo volto, quindi il monitoraggio dei volti non produce risultati utili. Per questo motivo e per migliorare la velocità di rilevamento, non attivare il rilevamento dei contorni e il monitoraggio dei volti.

Ad esempio:

Kotlin

// High-accuracy landmark detection and face classification
val highAccuracyOpts = FaceDetectorOptions.Builder()
        .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE)
        .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
        .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)
        .build()

// Real-time contour detection
val realTimeOpts = FaceDetectorOptions.Builder()
        .setContourMode(FaceDetectorOptions.CONTOUR_MODE_ALL)
        .build()FaceDetectionActivity.kt

Java

// High-accuracy landmark detection and face classification
FaceDetectorOptions highAccuracyOpts =
        new FaceDetectorOptions.Builder()
                .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE)
                .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
                .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)
                .build();

// Real-time contour detection
FaceDetectorOptions realTimeOpts =
        new FaceDetectorOptions.Builder()
                .setContourMode(FaceDetectorOptions.CONTOUR_MODE_ALL)
                .build();FaceDetectionActivity.java

2. Prepara l'immagine di input

Per rilevare i volti in un'immagine, crea un oggetto InputImage da un Bitmap, media.Image, ByteBuffer, un array di byte o un file sul dispositivo. Quindi, passa l'oggetto InputImage al metodo process di FaceDetector.

Per il rilevamento dei volti, devi usare un'immagine con dimensioni di almeno 480 x 360 pixel. Se rilevi volti in tempo reale, l'acquisizione di frame con questa risoluzione minima può aiutare a ridurre la latenza.

Puoi creare un oggetto InputImage da diverse origini, ognuno dei quali è spiegato di seguito.

`media.Image`

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine dalla fotocamera di un dispositivo, passa l'oggetto media.Image e la rotazione dell'immagine a InputImage.fromMediaImage().

Se utilizzi la libreria CameraX, le classi OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer calcolano il valore di rotazione automaticamente.

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
          // ...
        }
    }
}

Se non utilizzi una libreria delle videocamere che ti dà il grado di rotazione dell'immagine, puoi calcolarla in base al grado di rotazione e all'orientamento del sensore della videocamera del dispositivo:

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;
}

Quindi, passa l'oggetto media.Image e il valore del grado di rotazione a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

usando l'URI di un file.

Per creare un oggetto InputImage da un URI del file, passa il contesto dell'app e l'URI del file a InputImage.fromFilePath(). Questa operazione è utile quando utilizzi un intento ACTION_GET_CONTENT per richiedere all'utente di selezionare un'immagine dalla sua app Galleria.

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` o `ByteArray`

Per creare un oggetto InputImage da un elemento ByteBuffer o ByteArray, innanzitutto calcola il grado di rotazione delle immagini come descritto in precedenza per l'input media.Image. Quindi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme ad altezza, larghezza, formato di codifica dei colori e grado di rotazione dell'immagine:

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`

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto Bitmap, effettua la seguente dichiarazione:

Kotlin

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

Java

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

L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap insieme ai gradi di rotazione.

3. Ottieni un'istanza di FaceDetector

Kotlin

val detector = FaceDetection.getClient(options)
// Or, to use the default option:
// val detector = FaceDetection.getClient();FaceDetectionActivity.kt

Java

FaceDetector detector = FaceDetection.getClient(options);
// Or use the default options:
// FaceDetector detector = FaceDetection.getClient();FaceDetectionActivity.java

4. Elabora immagine

Passa l'immagine al metodo process:

Kotlin

val result = detector.process(image)
        .addOnSuccessListener { faces ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }FaceDetectionActivity.kt

Java

Task<List<Face>> result =
        detector.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<List<Face>>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(List<Face> faces) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });FaceDetectionActivity.java

Nota: se utilizzi l'API CameraX, assicurati di chiudere ImageProxy al termine dell'utilizzo, ad esempio aggiungendo un elemento OnCompleteListener al metodo Task restituito dal metodo process. Guarda la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida per un esempio.

5. Visualizzare le informazioni sui volti rilevati

Se l'operazione di rilevamento dei volti ha esito positivo, viene passato un elenco di oggetti Face all'elenco di operazione riuscita. Ogni oggetto Face rappresenta un volto rilevato nell'immagine. Puoi visualizzare le coordinate di delimitazione di ogni volto nell'immagine di input, nonché eventuali altre informazioni trovate dal rilevatore del volto. Ad esempio:

Kotlin

for (face in faces) {
    val bounds = face.boundingBox
    val rotY = face.headEulerAngleY // Head is rotated to the right rotY degrees
    val rotZ = face.headEulerAngleZ // Head is tilted sideways rotZ degrees

    // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
    // nose available):
    val leftEar = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EAR)
    leftEar?.let {
        val leftEarPos = leftEar.position
    }

    // If contour detection was enabled:
    val leftEyeContour = face.getContour(FaceContour.LEFT_EYE)?.points
    val upperLipBottomContour = face.getContour(FaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM)?.points

    // If classification was enabled:
    if (face.smilingProbability != null) {
        val smileProb = face.smilingProbability
    }
    if (face.rightEyeOpenProbability != null) {
        val rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability
    }

    // If face tracking was enabled:
    if (face.trackingId != null) {
        val id = face.trackingId
    }
}FaceDetectionActivity.kt

Java

for (Face face : faces) {
    Rect bounds = face.getBoundingBox();
    float rotY = face.getHeadEulerAngleY();  // Head is rotated to the right rotY degrees
    float rotZ = face.getHeadEulerAngleZ();  // Head is tilted sideways rotZ degrees

    // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
    // nose available):
    FaceLandmark leftEar = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EAR);
    if (leftEar != null) {
        PointF leftEarPos = leftEar.getPosition();
    }

    // If contour detection was enabled:
    List<PointF> leftEyeContour =
            face.getContour(FaceContour.LEFT_EYE).getPoints();
    List<PointF> upperLipBottomContour =
            face.getContour(FaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM).getPoints();

    // If classification was enabled:
    if (face.getSmilingProbability() != null) {
        float smileProb = face.getSmilingProbability();
    }
    if (face.getRightEyeOpenProbability() != null) {
        float rightEyeOpenProb = face.getRightEyeOpenProbability();
    }

    // If face tracking was enabled:
    if (face.getTrackingId() != null) {
        int id = face.getTrackingId();
    }
}FaceDetectionActivity.java

Esempio di contorni del volto

Se hai attivato il rilevamento dei contorni del volto, ricevi un elenco di punti per ogni caratteristica del viso che è stata rilevata. Questi punti rappresentano la forma della funzionalità. Consulta la pagina Concetti sul rilevamento dei volti per maggiori dettagli su come vengono rappresentati i contorni.

La seguente immagine illustra come questi punti vengono mappati a un volto, fai clic sull'immagine per ingrandirla:

esempio di mesh di contorno del volto rilevato

Rilevamento dei volti in tempo reale

Se vuoi utilizzare il rilevamento dei volti in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere la migliore frequenza fotogrammi:

Configura il rilevatore del volto in modo che utilizzi il rilevamento o la classificazione dei contorni del volto e il rilevamento dei punti di riferimento, ma non entrambi:

Rilevamento del profilo
Rilevamento del punto di riferimento
Classificazione
Rilevamento e classificazione del profilo
Rilevamento del profilo e rilevamento del punto di riferimento
Rilevamento e classificazione del profilo
Rilevamento del profilo, rilevamento del punto di riferimento e classificazione
Attiva la modalità FAST (attiva per impostazione predefinita).
Potresti acquisire immagini a una risoluzione inferiore. Tuttavia, tieni presente anche i requisiti per le dimensioni delle immagini di questa API.

Se utilizzi l'API Camera o camera2, limita le chiamate al rilevatore. Se è disponibile un nuovo frame video mentre il rilevatore è in esecuzione, elimina il frame. Guarda la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida per un esempio.

Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di contropressione sia impostata sul valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. In questo modo, verrà fornita una sola immagine alla volta per l'analisi. Se vengono generate più immagini quando lo strumento di analisi è occupato, verranno eliminate automaticamente e non saranno messe in coda per la pubblicazione. Una volta che l'immagine analizzata viene chiusa chiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'ultima immagine successiva.

Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre la grafica all'immagine di input, prima ottieni il risultato da ML Kit, quindi visualizza l'immagine e l'overlay in un solo passaggio. Questo viene visualizzato nella superficie di visualizzazione una sola volta per ogni frame di input. Guarda un esempio delle classi CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio della guida rapida.

Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini nel formato ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi la versione precedente dell'API Camera, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.NV21.

Rilevamento dei volti con ML Kit su Android

Prova subito

Prima di iniziare

Linee guida sull'immagine di input

1. Configura il rilevatore del volto

Kotlin

Java

2. Prepara l'immagine di input

media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

usando l'URI di un file.

Kotlin

Java

ByteBuffer o ByteArray

Kotlin

Java

Bitmap

Kotlin

Java

3. Ottieni un'istanza di FaceDetector

Kotlin

Java

4. Elabora immagine

Kotlin

Java

5. Visualizzare le informazioni sui volti rilevati

Kotlin

Java

Esempio di contorni del volto

Rilevamento dei volti in tempo reale

`media.Image`

`ByteBuffer` o `ByteArray`

`Bitmap`