Mit ML Kit können Sie Objekte, die in einem Bild erkannt wurden, mit Labels versehen. Das mit ML Kit bereitgestellte Standardmodell unterstützt mehr als 400 verschiedene Labels.
Funktion | Entbündelt | Gebündelt |
---|---|---|
Implementierung | Das Modell wird über die Google Play-Dienste dynamisch heruntergeladen. | Das Modell ist zum Build-Zeitpunkt statisch mit Ihrem verknüpft. |
App-Größe | Größe um ca. 200 KB erhöht. | Die Größe erhöht sich um ca.5,7 MB. |
Initialisierungszeit | Möglicherweise müssen Sie vor der ersten Verwendung warten, bis das Modell heruntergeladen ist. | Modell ist sofort verfügbar |
Ausprobieren
- Probieren Sie die Beispiel-App aus, um ein Beispiel für die Verwendung dieser API zu sehen.
Hinweis
Fügen Sie in der Datei
build.gradle
auf Projektebene das Maven-Repository von Google in den Abschnittenbuildscript
undallprojects
ein.Fügen Sie der Gradle-Datei auf App-Ebene Ihres Moduls die Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken hinzu. Diese ist in der Regel
app/build.gradle
. 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:17.0.8' }
Zur 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' }
Wenn Sie das Modell in den Google Play-Diensten verwenden, können Sie Ihre App so konfigurieren, dass das Modell nach der Installation aus dem Play Store automatisch auf das Gerät heruntergeladen wird. 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 über die ModuleInstallClient API der Google Play-Dienste prüfen und den Download anfordern.
Wenn Sie Modelldownloads zum Zeitpunkt der Installation nicht aktivieren und keinen expliziten Download anfordern, wird das Modell beim ersten Ausführen des Labelerstellers heruntergeladen. Anfragen, die Sie vor dem Abschluss des Downloads stellen, generieren keine Ergebnisse.
Jetzt können Sie Bildern Labels hinzufügen.
1. Eingabebild vorbereiten
Erstellen Sie einInputImage
-Objekt aus Ihrem Image.
Der Bildlabelersteller wird am schnellsten ausgeführt, wenn Sie Bitmap
oder – bei Verwendung der Kamera2 API – YUV_420_888 media.Image
verwenden. Diese werden nach Möglichkeit empfohlen.
Sie können ein InputImage
-Objekt aus verschiedenen Quellen erstellen. Diese werden unten jeweils erläutert.
Mit einem media.Image
Wenn Sie ein InputImage
-Objekt aus einem media.Image
-Objekt erstellen möchten, z. B. wenn Sie ein Bild mit der Kamera eines Geräts aufnehmen, übergeben Sie das media.Image
-Objekt und die Bilddrehung an InputImage.fromMediaImage()
.
Wenn Sie die
CameraX-Bibliothek verwenden, wird der Rotationswert von den Klassen OnImageCapturedListener
und ImageAnalysis.Analyzer
berechnet.
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 Sie keine Kamerabibliothek verwenden, die den Drehgrad des Bildes angibt, können Sie ihn anhand des Gerätedrehungsgrads 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; }
Übergeben Sie dann das media.Image
-Objekt und den Wert für den Rotationsgrad an InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Datei-URI verwenden
Übergeben Sie den App-Kontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath()
, um ein InputImage
-Objekt aus einem Datei-URI zu erstellen. Das ist nützlich, wenn du mit einem ACTION_GET_CONTENT
-Intent den Nutzer auffordern möchtest, 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(); }
Mithilfe von ByteBuffer
oder ByteArray
Zum Erstellen eines InputImage
-Objekts aus einem ByteBuffer
- oder ByteArray
-Objekt müssen Sie 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 der 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
Mit der folgenden Deklaration kannst du ein InputImage
-Objekt aus einem Bitmap
-Objekt erstellen:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
Das Bild wird durch ein Bitmap
-Objekt zusammen mit Grad der Drehung dargestellt.
2. Labelersteller für Bilder konfigurieren und ausführen
Wenn Sie Objekte in einem Bild mit Labels versehen möchten, übergeben Sie dasInputImage
-Objekt an die Methode process
der ImageLabeler
.
Rufen Sie zuerst eine Instanz von
ImageLabeler
ab.Wenn Sie den Labelersteller für Bilder auf dem Gerät verwenden möchten, geben Sie die folgende Deklaration an:
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);
- 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 mit Labels versehenen Objekten abrufen
Wenn der Vorgang zum Beschriften von Bildern erfolgreich ist, wird eine Liste vonImageLabel
-Objekten an den Erfolgs-Listener übergeben. Jedes ImageLabel
-Objekt steht für etwas, das im Bild mit einem Label versehen wurde. Das Basismodell unterstützt mehr als 400 verschiedene Labels.
Sie können die Textbeschreibung jedes Labels, einen Index unter 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 du Bilder in einer Echtzeitanwendung mit Labels versehen möchtest, beachte die folgenden Richtlinien, um die besten Framerates zu erzielen:
- Wenn Sie die
Camera
odercamera2
API verwenden, drosseln Sie Aufrufe an den Bildlabelersteller. Wenn ein neuer Videoframe verfügbar wird, während der Bildlabelersteller ausgeführt wird, löschen Sie ihn. Ein Beispiel hierfür finden Sie in der Beispiel-App der Kurzanleitung in der KlasseVisionProcessorBase
. - Wenn Sie die
CameraX
API verwenden, muss die Rückdruckstrategie auf den StandardwertImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
festgelegt sein. Dadurch wird sichergestellt, dass jeweils nur ein Bild zur Analyse geliefert wird. Werden weitere Bilder erstellt, während das Analysetool ausgelastet ist, werden diese automatisch gelöscht und nicht in die Warteschlange gestellt. Nachdem das zu analysierende Bild durch Aufrufen von ImageProxy.close() geschlossen wurde, wird das jeweils neueste Bild bereitgestellt. - Wenn Sie die Ausgabe des Bildlabelerstellers verwenden, um Grafiken auf dem Eingabebild einzublenden, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus dem ML Kit ab und rendern dann das Bild und das Overlay in einem einzigen Schritt. Dies wird für jeden Eingabeframe nur einmal auf der Anzeigeoberfläche gerendert. Ein entsprechendes Beispiel finden Sie in der Beispiel-App der Kurzanleitung in den Klassen
CameraSourcePreview
undGraphicOverlay
. - Wenn du die Camera2 API verwendest, nimm Bilder im
ImageFormat.YUV_420_888
-Format auf. Wenn du die ältere Camera API verwendest, nimm Bilder imImageFormat.NV21
-Format auf.