Bilder mit ML Kit auf Android-Geräten mit Labels versehen

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Mit ML Kit können Sie in einem Bild erkannte Objekte mit Labels versehen. Das mit ML Kit bereitgestellte Standardmodell unterstützt mehr als 400 verschiedene Labels.

Es gibt zwei Möglichkeiten, Bildlabels zu verwenden: ein gebündeltes Modell, das Teil Ihrer App ist, und ein nicht gebündeltes Modell, das von den Google Play-Diensten abhängt. Die beiden Modelle sind identisch. Wenn Sie das nicht gebündelte Modell auswählen, ist Ihre App kleiner. Weitere Details finden Sie in der Tabelle unten.

FunktionNicht gebündeltGruppiert
ImplementierungDas Modell wird über die Google Play-Dienste dynamisch heruntergeladen.Das Modell ist bei der Erstellung statisch mit Ihrem verknüpft.
App-GrößeDie Größe wurde um ca. 200 KB erhöht.Die Größe wurde um ca.5,7 MB erhöht.
InitialisierungszeitMüssen möglicherweise warten, bis das Modell heruntergeladen ist, bevor es verwendet werden kann.Modell ist sofort verfügbar
  • Probieren Sie die Beispiel-App aus, um ein Beispiel für die Verwendung dieser API zu sehen.

Hinweis

  1. Achten Sie darauf, dass Sie in Ihrer build.gradle-Datei auf Projektebene das Maven-Repository von Google in die Abschnitte buildscript und allprojects aufnehmen.

  2. Fügen Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken der Gradle-Datei auf App-Ebene hinzu, die normalerweise app/build.gradle ist. Wählen Sie je nach Ihren Anforderungen eine der folgenden Abhängigkeiten aus:

    So bündeln Sie das Modell mit Ihrer App:

    dependencies {
      // ...
      // Use this dependency to bundle the model with your app
      implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.7'
    }
    

    Für die Verwendung des Modells in den Google Play-Diensten:

    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'
    }
    
  3. Wenn Sie das Modell in den Google Play-Diensten verwenden, können Sie die App so konfigurieren, dass das Modell automatisch auf das Gerät heruntergeladen wird, nachdem es aus dem Play Store installiert wurde. Fügen Sie dazu der Datei AndroidManifest.xml Ihrer App die folgende Deklaration hinzu:

    <application ...>
          ...
          <meta-data
              android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
              android:value="ica" >
          <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" -->
    </application>
    

    Sie können die Modellverfügbarkeit auch explizit prüfen und einen Download über die ModuleInstallClient API der Google Play-Dienste anfordern.

    Wenn Sie das Herunterladen von Modellen während der Installation nicht aktivieren oder einen expliziten Download anfordern, wird das Modell beim ersten Ausführen des Labelerstellers heruntergeladen. Anfragen, die Sie vor Abschluss des Downloads senden, führen zu keinem Ergebnis.

Jetzt können Sie Bildern Labels hinzufügen.

1. Eingabebild vorbereiten

Erstellen Sie ein InputImage-Objekt aus Ihrem Image. Der Image Labeler wird am schnellsten ausgeführt, wenn Sie eine Bitmap oder, wenn Sie die Camera2 API verwenden, eine YUV_420_888-media.Image verwenden, die nach Möglichkeit empfohlen wird.

Sie können ein InputImage-Objekt aus verschiedenen Quellen erstellen. Dies wird unten erläutert.

Mit einem media.Image

Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem media.Image-Objekt erstellen möchten, z. B. wenn Sie ein Bild von der Kamera eines Geräts aufnehmen, übergeben Sie das Objekt media.Image und die Bilddrehung an InputImage.fromMediaImage().

Wenn Sie die KameraX-Bibliothek verwenden, berechnen die Klassen OnImageCapturedListener und ImageAnalysis.Analyzer den Rotationswert für Sie.

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
          // ...
        }
    }
}

Wenn du keine Kamerabibliothek verwendest, die dir den Grad der Drehung des Bildes liefert, kannst du ihn aus dem Rotationsgrad des Geräts und der Ausrichtung des Kamerasensors im Gerät berechnen:

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;
}

Übergib dann das media.Image-Objekt und den Rotationsgradwert an InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Datei-URI verwenden

Übergeben Sie den Anwendungskontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath(), um ein InputImage-Objekt aus einem Datei-URI zu erstellen. Dies ist nützlich, wenn Sie den Intent ACTION_GET_CONTENT verwenden, um den Nutzer aufzufordern, ein Bild aus seiner Galerie-App auszuwählen.

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();
}

Mit ByteBuffer oder ByteArray

Um ein InputImage-Objekt aus einem ByteBuffer oder einem ByteArray zu erstellen, musst du zuerst den Grad der Bilddrehung berechnen, wie zuvor für die media.Image-Eingabe beschrieben. Erstellen Sie dann das InputImage-Objekt mit dem Zwischenspeicher oder Array sowie Höhe, Breite, Farbcodierungsformat und Rotationsgrad des Bildes:

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
);

Mit einem Bitmap

So erstellen Sie ein InputImage-Objekt aus einem Bitmap-Objekt:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Das Bild wird durch ein Bitmap-Objekt mit Rotationsgrad dargestellt.

2. Image-Labelersteller konfigurieren und ausführen

Wenn Sie Objekte in einem Bild mit Labels versehen möchten, übergeben Sie das Objekt InputImage an die Methode process von ImageLabeler.

  1. Rufen Sie zuerst eine Instanz von ImageLabeler ab.

    Wenn Sie den Labelersteller auf dem Gerät verwenden möchten, müssen Sie Folgendes angeben:

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)

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);
  1. Übergeben Sie das Bild dann an die Methode process():

Kotlin

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

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
                // ...
            }
        });

3. Informationen zu Objekten mit Label abrufen

Wenn der Vorgang zur Labelerstellung für Bilder erfolgreich ist, wird eine Liste der ImageLabel-Objekte an den Erfolgs-Listener übergeben. Jedes ImageLabel-Objekt stellt etwas dar, das im Bild mit einem Label versehen wurde. Das Basismodell unterstützt mehr als 400 verschiedene Labels. Sie können die Textbeschreibung jedes Labels, den Index mit allen vom Modell unterstützten Labels und den Konfidenzwert der Übereinstimmung abrufen. Beispiel:

Kotlin

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

Java

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

Tipps zur Verbesserung der Echtzeitleistung

Wenn Sie Bilder in einer Echtzeitanwendung mit Labels versehen möchten, beachten Sie die folgenden Richtlinien, um die besten Framerates zu erzielen:

  • Wenn Sie die API Camera oder camera2 verwenden, drosseln Sie Aufrufe an den Labelersteller von Bildern. Wenn während der Ausführung des Image Labeler ein neuer Videoframe verfügbar wird, lassen Sie den Frame los. Ein Beispiel findest du in der Kurzanleitungs-Beispielanwendung in der Klasse VisionProcessorBase.
  • Wenn Sie die CameraX API verwenden, achten Sie darauf, dass die Gegendruckstrategie auf den Standardwert ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST festgelegt ist. So wird sichergestellt, dass jeweils nur ein Bild zur Analyse übermittelt wird. Wenn bei der Ausarbeitung des Analysetools mehr Bilder erstellt werden, werden diese automatisch gelöscht und nicht in die Warteschlange gestellt. Sobald das analysierte Bild durch Aufrufen von ImageProxy.close() geschlossen wird, wird das nächste neueste Bild bereitgestellt.
  • Wenn Sie die Ausgabe des Image Labeler verwenden, um Grafiken auf dem Eingabebild einzublenden, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus ML Kit ab und rendern Sie dann das Bild und das Overlay in einem einzigen Schritt. Dies wird für jeden Eingabeframe nur einmal auf der Anzeigeoberfläche gerendert. Ein Beispiel finden Sie in den Beispielkursen CameraSourcePreview und GraphicOverlay.
  • Wenn Sie die Camera2 API verwenden, nehmen Sie Bilder im Format ImageFormat.YUV_420_888 auf. Wenn du die ältere Camera API verwendest, solltest du Bilder im Format ImageFormat.NV21 aufnehmen.