يمكنك استخدام هذه الأدوات لتصنيف عناصر تم التعرّف عليها في صورة. يتوافق النموذج التلقائي المتوفّر مع أدوات تعلُّم الآلة مع أكثر من 400 تصنيف مختلف.
إبراز | غير مجمّعة | مُجمَّعة |
---|---|---|
التنفيذ | يتم تنزيل النموذج ديناميكيًا من خلال "خدمات Google Play". | النموذج مرتبط بشكل ثابت بنموذجك في وقت الإنشاء. |
حجم التطبيق | يزيد الحجم بنحو 200 كيلوبايت. | يزيد الحجم بمقدار 5.7 ميغابايت تقريبًا. |
وقت الإعداد | قد تضطر إلى الانتظار حتى يتم تنزيل النموذج قبل الاستخدام الأول. | يتوفّر الطراز على الفور. |
التجربة الآن
- جرّب نموذج التطبيق للاطّلاع على مثال لاستخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.
قبل البدء
في ملف
build.gradle
على مستوى المشروع، تأكَّد من تضمين مستودع Maven من Google في كل من القسمَينbuildscript
وallprojects
.أضِف تبعيات مكتبات ML Kit لنظام التشغيل Android إلى ملف Gradle على مستوى التطبيق في الوحدة، والذي يكون عادةً
app/build.gradle
. اختر إحدى التبعيات التالية التالية بناءً على احتياجاتك:لدمج النموذج مع تطبيقك:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.8' }
لاستخدام النموذج في "خدمات Google Play":
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' }
إذا اخترت استخدام النموذج في "خدمات Google Play"، يمكنك ضبط تطبيقك على تنزيل النموذج تلقائيًا على الجهاز بعد تثبيت التطبيق من "متجر Play". ولإجراء ذلك، أضِف البيان التالي إلى ملف
AndroidManifest.xml
في تطبيقك:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="ica" > <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" --> </application>
ويمكنك أيضًا التحقّق بشكل واضح من مدى توفّر النموذج وطلب التنزيل من خلال ModuleInstallClient API في "خدمات Google Play".
في حال عدم تفعيل عمليات تنزيل نموذج وقت التثبيت أو طلب التنزيل الفاضح، يتم تنزيل النموذج في المرة الأولى التي تشغّل فيها المصنِّف. لا تعرض الطلبات التي تقدمها قبل اكتمال التنزيل أي نتائج.
أنت الآن جاهز لتسمية الصور.
1- تجهيز صورة الإدخال
أنشئ عنصرInputImage
من صورتك.
يعمل تصنيف الصور بشكل أسرع عند استخدام Bitmap
، أو YUV_420_888 media.Image
في حال استخدام Camera2 API. وننصحك باستخدام هذه الواجهة عند الإمكان.
يمكنك إنشاء عنصر InputImage
من مصادر مختلفة، وتم توضيح كلّ منها أدناه.
استخدام media.Image
لإنشاء عنصر InputImage
من عنصر media.Image
، مثلاً عند التقاط صورة من
كاميرا جهاز، مرِّر العنصر media.Image
وتدوير الصورة إلى InputImage.fromMediaImage()
.
إذا كنت تستخدم مكتبة
CameraX، ستحتسب الفئتان OnImageCapturedListener
وImageAnalysis.Analyzer
قيمة التدوير نيابةً عنك.
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 // ... } } }
إذا كنت لا تستخدم مكتبة كاميرا توفّر لك درجة تدوير الصورة، يمكنك احتسابها من درجة تدوير الجهاز واتجاه أداة استشعار الكاميرا في الجهاز:
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; }
بعد ذلك، مرِّر الكائن media.Image
وقيمة درجة الدوران إلى InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
استخدام معرّف موارد منتظم (URI) للملف
لإنشاء عنصر InputImage
من معرّف الموارد المنتظم (URI) الخاص بالملف، أدخِل سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى
InputImage.fromFilePath()
. ويكون هذا الإجراء مفيدًا إذا كنت تستخدم
هدف ACTION_GET_CONTENT
لتطلب من المستخدم اختيار
صورة من تطبيق معرض الصور.
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(); }
استخدام ByteBuffer
أو ByteArray
لإنشاء عنصر InputImage
من ByteBuffer
أو ByteArray
، احسب أولاً درجة تدوير الصورة كما هو موضّح سابقًا لإدخال media.Image
.
بعد ذلك، يمكنك إنشاء الكائن InputImage
باستخدام المخزن المؤقت أو المصفوفة مع ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز اللون ودرجة التدوير:
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 );
استخدام Bitmap
لإنشاء كائن InputImage
من كائن Bitmap
، يجب تقديم البيان التالي:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
يتم تمثيل الصورة بكائن Bitmap
مع درجات تدوير.
2- ضبط أداة تصنيف الصور وتشغيلها
لتصنيف العناصر في صورة، مرِّر الكائنInputImage
إلى طريقة process
في ImageLabeler
.
أولاً، احصل على مثيل
ImageLabeler
.إذا كنت تريد استخدام تصنيف الصور على الجهاز فقط، عليك تقديم الإقرار التالي:
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);
- بعد ذلك، مرِّر الصورة إلى طريقة
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- الحصول على معلومات حول العناصر المصنّفة
إذا نجحت عملية تصنيف الصور، يتم إرسال قائمة بكائناتImageLabel
إلى أداة معالجة النجاح. يمثل كل عنصر ImageLabel
شيئًا تم تصنيفه في الصورة. يتوافق النموذج الأساسي مع أكثر من 400 تصنيف مختلف.
يمكنك الحصول على الوصف النصي لكل تصنيف والفهرس بين جميع التصنيفات المتوافقة مع النموذج ونتيجة الثقة للمطابقة. مثال:
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(); }
نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي
إذا أردت تصنيف الصور في تطبيق في الوقت الفعلي، اتّبِع هذه الإرشادات لتحقيق أفضل عدد من اللقطات:
- إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات
Camera
أوcamera2
، يمكنك الحدّ من سرعة الطلبات إلى تصنيف الصور. في حال توفُّر إطار فيديو جديد أثناء تشغيل تصنيف الصورة، عليك إسقاط الإطار. يمكنك الاطّلاع على صفVisionProcessorBase
في نموذج التطبيق السريع للبدء من أجل الحصول على مثال. - إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات
CameraX
، تأكّد من ضبط استراتيجية إعادة ضغط البيانات على قيمتها التلقائيةImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. ويضمن ذلك تسليم صورة واحدة فقط لتحليلها في كل مرة. في حال إنشاء المزيد من الصور عندما تكون أداة التحليل مشغولة، سيتم حذفها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة الانتظار للتسليم. بعد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها من خلال استدعاء ImageProxy.CLOSE() ، سيتم عرض أحدث صورة تالية. - إذا كنت تستخدم مُخرج تصنيف الصور لإضافة رسومات إلى الصورة المُدخلة، احصل أولاً على النتيجة من ML Kit، ثم اعرض الصورة والتراكب في خطوة واحدة. ويتم عرض ذلك على سطح الشاشة مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال. يمكنك الاطّلاع على صفَي
CameraSourcePreview
وGraphicOverlay
في نموذج التطبيق السريع للبدء للحصول على مثال. - إذا كنت تستخدم واجهة برمجة تطبيقات Camera2، التقِط الصور بتنسيق
ImageFormat.YUV_420_888
. إذا كنت تستخدم واجهة برمجة تطبيقات الكاميرا القديمة، التقِط الصور بتنسيقImageFormat.NV21
.