تصنيف الصور باستخدام حزمة تعلّم الآلة على نظام التشغيل Android

يمكنك استخدام حزمة تعلّم الآلة لتصنيف العناصر التي يتم التعرّف عليها في صورة. يتوافق النموذج التلقائي المضمّن في حزمة تعلّم الآلة مع أكثر من 400 تصنيف مختلف.

الميزةغير مجمَّعةمُجمَّعة
التنفيذيتم تنزيل النموذج بشكلٍ ديناميكي من خلال "خدمات Google Play".يتم ربط النموذج بشكلٍ ثابت بتطبيقك في مدّة التصميم.
حجم التطبيقزيادة في الحجم تبلغ 200 كيلوبايت تقريبًازيادة في الحجم تبلغ 5.7 ميغابايت تقريبًا
وقت التهيئةقد يكون عليك الانتظار إلى أن يتم تنزيل النموذج قبل استخدامه لأول مرة.النموذج متاح على الفور

للتجربة:

  • يمكنك تجربة التطبيق النموذجي للاطّلاع على مثال على استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.

قبل البدء

  1. في ملف build.gradle على مستوى المشروع، تأكَّد من تضمين مستودع Maven من Google في كلٍّ من قسمَي buildscript وallprojects.

  2. أضِف التبعيات لمكتبات حزمة تعلّم الآلة على Android إلى ملف gradle على مستوى التطبيق في وحدتك، والذي يكون عادةً app/build.gradle. يمكنك اختيار إحدى التبعيات التالية استنادًا إلى احتياجاتك:

    لتجميع النموذج مع تطبيقك:

    dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9'
}

    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'
}

  3. إذا اخترت استخدام النموذج في "خدمات Google Play"، يمكنك إعداد تطبيقك لتنزيل النموذج تلقائيًا على الجهاز بعد تثبيت تطبيقك من "متجر Play". لإجراء ذلك، أضِف الإعلان 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>

    يمكنك أيضًا التحقّق من توفّر النموذج وطلب تنزيله بشكلٍ صريح من خلال خدمات Google Play واجهة برمجة التطبيقات ModuleInstallClient API.

    إذا لم تفعِّل عمليات تنزيل النموذج في وقت التثبيت أو لم تطلب تنزيله بشكلٍ صريح، يتم تنزيل النموذج في المرة الأولى التي تشغّل فيها أداة التصنيف. لا تعرض الطلبات التي تقدّمها قبل اكتمال عملية التنزيل أي نتائج.

أنت الآن جاهز لتصنيف الصور.

1. إعداد الصورة المُدخَلة

أنشئ عنصر InputImage من صورتك. تعمل أداة تصنيف الصور بأسرع ما يمكن عند استخدام Bitmap أو media.Image بتنسيق YUV_420_888 (إذا كنت تستخدم Camera2 API)، وننصح بذلك متى أمكن.

يمكنك إنشاء InputImage عنصر من مصادر مختلفة، ويتم شرح كلّ منها أدناه.

استخدام media.Image

لإنشاء عنصر InputImage من عنصر media.Image، مثلاً عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، مرِّر عنصر media.Image وتدوير الصورة إلى InputImage.fromMediaImage().

إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX، تحسب الفئتَين OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.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
            // ...
        }
    }
}

جافا

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 تمنحك درجة تدوير الصورة، يمكنك حسابها من درجة تدوير الجهاز واتجاه مستشعر 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
}

جافا

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 عنصر media.Image وقيمة درجة التدوير إلى InputImage.fromMediaImage()

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

استخدام معرّف URI لملف

لإنشاء عنصر InputImage من معرّف URI لملف، مرِّر سياق التطبيق ومعرّف URI للملف إلى InputImage.fromFilePath(). يكون ذلك مفيدًا عند استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لمطالبة المستخدم باختيار 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 سبق وصفه لإدخال media.Image. بعد ذلك، أنشئ عنصر InputImage باستخدام المخزن المؤقت أو الصفيف، بالإضافة إلى ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان 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
)

جافا

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 عنصر InputImage من عنصر Bitmap، استخدِم الإعلان التالي:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

يتم تمثيل الصورة باستخدام عنصر Bitmap بالإضافة إلى درجات التدوير.

2. إعداد أداة تصنيف الصور وتشغيلها

لتصنيف العناصر في صورة، مرِّر عنصر InputImage إلى طريقة process في ImageLabeler.

  1. أولاً، احصل على مثيل من ImageLabeler.

    إذا كنت تريد استخدام أداة تصنيف الصور على الجهاز فقط، قم بالإعلان 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)

جافا

// 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. بعد ذلك، مرِّر الصورة إلى طريقة process():

Kotlin

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

جافا

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 عن العناصر المصنَّفة

إذا نجحت عملية تصنيف الصور، يتم تمرير قائمة بعناصر ImageLabel إلى مستمع النجاح. يمثّل 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 التي يتيحها النموذج، ونسبة الثقة في المطابقة. على سبيل المثال:

Kotlin

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

جافا

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

نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي

إذا كنت تريد تصنيف الصور في تطبيق في الوقت الفعلي، اتّبِع هذه الإرشادات لتحقيق أفضل معدلات الإطارات:

  • إذا كنت تستخدم الـ Camera أو الـ camera2 API، قلِّل عدد طلبات البيانات من أداة تصنيف الصور. إذا أصبح إطار فيديو جديدًا متاحًا أثناء تشغيل أداة تصنيف الصور، يمكنك حذف الإطار. يمكنك الاطّلاع على الفئة VisionProcessorBase في نموذج التطبيق للبدء السريع للحصول على مثال.
  • إذا كنت تستخدم CameraX API، تأكَّد من ضبط استراتيجية الضغط الخلفي على القيمة التلقائية ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. يضمن ذلك تسليم صورة واحدة فقط للتحليل في كل مرة. إذا تم إنتاج المزيد من الصور عندما تكون أداة التحليل مشغولة، سيتم حذفها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة الانتظار لتسليمها. بعد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها من خلال استدعاء ImageProxy.close()، سيتم تسليم أحدث صورة تالية.
  • إذا كنت تستخدم ناتج أداة تصنيف الصور لتراكب الرسومات على الصورة المُدخَلة، احصل أولاً على النتيجة من حزمة تعلّم الآلة، ثم اعرض الصورة والتراكب في خطوة واحدة. يتم العرض على سطح العرض مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال. يمكنك الاطّلاع على الفئتَين CameraSourcePreview و GraphicOverlay في نموذج تطبيق البدء السريع للحصول على مثال.
  • إذا كنت تستخدم Camera2 API، التقط الصور بتنسيق ImageFormat.YUV_420_888 إذا كنت تستخدم Camera API الأقدم، التقط الصور بتنسيق ImageFormat.NV21