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Android पर एमएल किट से इमेज को लेबल करें

किसी इमेज में पहचाने गए ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, एमएल किट का इस्तेमाल किया जा सकता है. एमएल किट के साथ दिए गए डिफ़ॉल्ट मॉडल में 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल काम करते हैं.

यह एपीआई, बंडल नहीं की गई ऐसी लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके उपलब्ध है जिसे इस्तेमाल करने से पहले डाउनलोड करना ज़रूरी है. इसके अलावा, यह एपीआई बंडल की गई ऐसी लाइब्रेरी का भी इस्तेमाल कर सकता है जो आपके ऐप्लिकेशन का साइज़ बड़ा करती है. इंस्टॉल करने के दो विकल्पों के बीच अंतर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, यह गाइड देखें.

सुविधा	बंडल न किए गए	बंडल किए गए
लागू करने का तरीका	मॉडल को Google Play services की मदद से डाइनैमिक तौर पर डाउनलोड किया जाता है.	मॉडल, बिल्ड के समय आपके साथ स्टैटिक रूप से लिंक होता है.
ऐप्लिकेशन का साइज़	करीब 200 केबी का साइज़ बढ़ाया जाता है.	करीब 5.7 एमबी का साइज़ बढ़ाया गया.
शुरू करने का समय	पहली बार इस्तेमाल करने से पहले मॉडल के डाउनलोड होने का इंतज़ार करना पड़ सकता है.	मॉडल तुरंत उपलब्ध है

इसे आज़माएं

इस एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, ऐप्लिकेशन के सैंपल को आज़माएं.

शुरू करने से पहले

इस एपीआई के लिए, Android एपीआई लेवल 21 या उसके बाद का लेवल ज़रूरी है. पक्का करें कि आपके ऐप्लिकेशन की बिल्ड फ़ाइल, 21 या उससे ज़्यादा की minSdkVersion वैल्यू का इस्तेमाल करती हो.

प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, अपने buildscript और allprojects, दोनों सेक्शन में Google की Maven रिपॉज़िटरी को शामिल करना न भूलें.
अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की ग्रेडल फ़ाइल में, ML Kit Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह app/build.gradle होती है. अपनी ज़रूरत के हिसाब से, इनमें से कोई एक डिपेंडेंसी चुनें:

अपने ऐप्लिकेशन के साथ मॉडल को बंडल करने के लिए:
```
dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.8'
}
```
Google Play Services में मॉडल इस्तेमाल करने के लिए:
```
dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-image-labeling:16.0.8'
}
```
अगर इस मॉडल को Google Play Services में इस्तेमाल किया जाता है, तो अपने ऐप्लिकेशन को इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि Play Store से ऐप्लिकेशन इंस्टॉल होने के बाद, मॉडल आपके डिवाइस पर अपने-आप डाउनलोड हो जाए. ऐसा करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन की AndroidManifest.xml फ़ाइल में यह एलान जोड़ें:
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="ica" >
      
</application>
```
इसके अलावा, मॉडल की उपलब्धता की जानकारी भी देखी जा सकती है. साथ ही, Google Play services के ModuleInstallClient API की मदद से, मॉडल को डाउनलोड करने का अनुरोध किया जा सकता है.

अगर इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की जाती है या अश्लील कॉन्टेंट डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया जाता है, तो पहली बार लेबलर को चलाने पर मॉडल डाउनलोड हो जाता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले किए गए अनुरोधों का कोई नतीजा नहीं मिलता.

अब आप इमेज पर लेबल लगा सकते हैं.

1. इनपुट इमेज तैयार करें

अपनी इमेज से कोई InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. Bitmap या Camera2 एपीआई इस्तेमाल करने पर, इमेज लेबलर सबसे तेज़ी से काम करता है. अगर संभव हो, तो YUV_420_888 media.Image का इस्तेमाल करने का सुझाव दिया जाता है.

अलग-अलग सोर्स से InputImage ऑब्जेक्ट बनाया जा सकता है. हर सोर्स के बारे में नीचे बताया गया है.

`media.Image` का इस्तेमाल करके

किसी media.Image ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करने पर, media.Image ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन को InputImage.fromMediaImage() पर पास करें.

अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer क्लास आपके लिए, रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं.

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
          // ...
        }
    }
}

अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जो इमेज को घुमाने की डिग्री देती है, तो डिवाइस की रोटेशन डिग्री और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन की मदद से, इसका हिसाब लगाया जा सकता है:

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;
}

इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट और रोटेशन डिग्री की वैल्यू को InputImage.fromMediaImage() पर पास करें:

Kotlin

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

Java

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

फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना

किसी फ़ाइल यूआरआई से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को InputImage.fromFilePath() में पास करें. यह तब काम आता है, जब ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता से उसके गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने का अनुरोध किया जाता है.

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` या `ByteArray` का इस्तेमाल करके

किसी ByteBuffer या ByteArray से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले इमेज के रोटेशन डिग्री का हिसाब लगाएं, जैसा कि media.Image इनपुट के लिए पहले बताया गया था. इसके बाद, इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग का फ़ॉर्मैट, और रोटेशन डिग्री के साथ, बफ़र या अरे की मदद से InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं:

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` का इस्तेमाल करके

किसी Bitmap ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, यह एलान करें:

Kotlin

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

Java

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

इमेज को रोटेशन डिग्री के साथ, Bitmap ऑब्जेक्ट से दिखाया गया है.

2. इमेज लेबलर को कॉन्फ़िगर करें और चलाएं

किसी इमेज में मौजूद ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, InputImage ऑब्जेक्ट को ImageLabeler के process तरीके में पास करें.

सबसे पहले, ImageLabeler का इंस्टेंस पाएं.

अगर आपको डिवाइस पर मौजूद इमेज लेबलर का इस्तेमाल करना है, तो यह जानकारी दें:

Kotlin

// To use default options:
val labeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS)

// Or, to set the minimum confidence required:
// val options = ImageLabelerOptions.Builder()
//     .setConfidenceThreshold(0.7f)
//     .build()
// val labeler = ImageLabeling.getClient(options)
ImageLabelingActivity.kt

Java

// To use default options:
ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

// Or, to set the minimum confidence required:
// ImageLabelerOptions options =
//     new ImageLabelerOptions.Builder()
//         .setConfidenceThreshold(0.7f)
//         .build();
// ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(options);
ImageLabelingActivity.java

इसके बाद, इमेज को process() तरीके से पास करें:

Kotlin

labeler.process(image)
        .addOnSuccessListener { labels ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }ImageLabelingActivity.kt

Java

labeler.process(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<ImageLabel>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<ImageLabel> labels) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });ImageLabelingActivity.java

ध्यान दें: अगर CameraX एपीआई का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो पक्का करें कि इसका इस्तेमाल पूरा होने के बाद, ImageProxy को बंद कर दिया जाए. उदाहरण के लिए,process तरीके से मिले Task में OnCompleteListener जोड़कर. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में VisionProcessorBase क्लास देखें.

3. लेबल किए गए ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी पाना

अगर इमेज लेबल करने की कार्रवाई पूरी हो जाती है, तो सक्सेस लिसनर को ImageLabel ऑब्जेक्ट की एक सूची भेज दी जाती है. हर ImageLabel ऑब्जेक्ट, किसी ऐसी चीज़ को दिखाता है जिसे इमेज में लेबल किया गया था. बेस मॉडल में 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल काम करते हैं. आपके पास हर लेबल का टेक्स्ट जानकारी, मॉडल के साथ काम करने वाले सभी लेबल के बीच इंडेक्स, और मैच का कॉन्फ़िडेंस स्कोर देखने का विकल्प होता है. उदाहरण के लिए:

Kotlin

for (label in labels) {
    val text = label.text
    val confidence = label.confidence
    val index = label.index
}ImageLabelingActivity.kt

Java

for (ImageLabel label : labels) {
    String text = label.getText();
    float confidence = label.getConfidence();
    int index = label.getIndex();
}ImageLabelingActivity.java

रीयल-टाइम में परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

अगर आपको रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में इमेज को लेबल करना है, तो सबसे अच्छी फ़्रेमरेट पाने के लिए, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:

अगर Camera या camera2 एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है, तो इमेज लेबलर को कॉल थ्रॉटल करें. इमेज लेबलर के चलने के दौरान, अगर कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में VisionProcessorBase क्लास देखें.
अगर CameraX एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है, तो यह पक्का कर लें कि बैकप्रेशर स्ट्रेटजी, अपनी डिफ़ॉल्ट वैल्यू ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST पर सेट हो. इससे यह गारंटी मिलती है कि विश्लेषण के लिए एक बार में सिर्फ़ एक इमेज ही डिलीवर की जाएगी. अगर ऐनालाइज़र के व्यस्त होने पर ज़्यादा इमेज जनरेट होती हैं, तो वे अपने-आप हट जाएंगी और डिलीवरी के लिए सूची में नहीं दिखेंगी. जिस इमेज की जांच की जा रही है उसे Imageप्रॉक्सी.close() को कॉल करके बंद किए जाने के बाद, अगली सबसे नई इमेज डिलीवर की जाएगी.
अगर इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए, इमेज लेबलर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जाता है, तो सबसे पहले एमएल किट की मदद से नतीजा पाएं. इसके बाद, एक ही चरण में इमेज और ओवरले को रेंडर करें. यह तरीका, हर इनपुट फ़्रेम के लिए सिर्फ़ एक बार डिसप्ले सरफ़ेस पर रेंडर होता है. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट ऐप्लिकेशन के नमूने में CameraSourcePreview और GraphicOverlay क्लास देखें.
अगर Camera2 API का इस्तेमाल किया जाता है, तो इमेज को ImageFormat.YUV_420_888 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें. अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज को ImageFormat.NV21 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें.

Android पर एमएल किट से इमेज को लेबल करें

इसे आज़माएं

शुरू करने से पहले

1. इनपुट इमेज तैयार करें

media.Image का इस्तेमाल करके

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फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना

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ByteBuffer या ByteArray का इस्तेमाल करके

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Bitmap का इस्तेमाल करके

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2. इमेज लेबलर को कॉन्फ़िगर करें और चलाएं

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3. लेबल किए गए ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी पाना

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रीयल-टाइम में परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

`media.Image` का इस्तेमाल करके

`ByteBuffer` या `ByteArray` का इस्तेमाल करके

`Bitmap` का इस्तेमाल करके