אתם יכולים להשתמש בערכת ML כדי להוסיף תוויות לאובייקטים שזוהו בתמונה. מודל ברירת המחדל שסופק עם ערכת ML Kit תומך ביותר מ-400 תוויות שונות.
התכונה | לא בחבילה | בחבילה |
---|---|---|
הטמעה | ההורדה של המודל מתבצעת באופן דינמי דרך Google Play Services. | המודל מקושר באופן סטטי אל ה-build בזמן ה-build. |
גודל האפליקציה | הגדלה של כ-200KB. | הגדלה של כ-5.7MB. |
זמן אתחול | ייתכן שיהיה צורך להמתין להורדת המודל לפני השימוש הראשון. | המודל זמין באופן מיידי |
אני רוצה לנסות
- אפשר לנסות את האפליקציה לדוגמה כדי לראות דוגמה לשימוש ב-API הזה.
לפני שמתחילים
בקובץ
build.gradle
ברמת הפרויקט, חשוב לכלול את מאגר Maven של Google בקטעbuildscript
וגם בקטעallprojects
.מוסיפים את יחסי התלות של ספריות ML Kit ל-Android לקובץ ההדרגתיות של המודול ברמת האפליקציה, שהוא בדרך כלל
app/build.gradle
. בוחרים אחת מיחסי התלות הבאים בהתאם לצרכים שלכם:כדי לקבץ את המודל עם האפליקציה:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.8' }
לשימוש במודל ב-Google Play Services:
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' }
אם בוחרים להשתמש במודל ב-Google Play Services, אפשר להגדיר שהאפליקציה תוריד את המודל למכשיר באופן אוטומטי אחרי שהתקנתם אותה מחנות Play. כדי לעשות זאת, צריך להוסיף את ההצהרה הבאה לקובץ
AndroidManifest.xml
של האפליקציה:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="ica" > <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" --> </application>
תוכלו גם לבדוק במפורש את זמינות המודל ולבקש הורדה באמצעות ModuleInstallClient API בשירותים של Google Play.
אם לא תפעילו הורדות של המודל בזמן ההתקנה או לא תבקשו הורדה מפורשת, תתבצע הורדה של המודל בפעם הראשונה שמריצים את המתייג. בקשות ששולחים לפני שההורדה הושלמה לא מניבות תוצאות.
עכשיו אתם מוכנים להוסיף תוויות לתמונות.
1. הכנת תמונת הקלט
יוצרים אובייקטInputImage
מהתמונה.
מתייג התמונות פועל מהר יותר כשמשתמשים ב-Bitmap
, או אם משתמשים ב-camera2 API, מומלץ להשתמש ב-YUV_420_888 media.Image
כאשר אפשר.
ניתן ליצור אובייקט InputImage
ממקורות שונים. בהמשך מוסבר על כל אחד מהם.
באמצעות media.Image
כדי ליצור אובייקט InputImage
מאובייקט media.Image
, למשל כשמצלמים תמונה ממצלמת המכשיר, צריך להעביר את האובייקט media.Image
ואת הסיבוב של התמונה אל InputImage.fromMediaImage()
.
אם משתמשים בספריית
CameraX, המחלקות OnImageCapturedListener
ו-ImageAnalysis.Analyzer
מחשבים את ערך הסיבוב בשבילכם.
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 // ... } } }
אם לא משתמשים בספריית מצלמה כדי לקבל את מידת הסיבוב של התמונה, אפשר לחשב אותה לפי מידת הסיבוב של המכשיר והכיוון של חיישן המצלמה במכשיר:
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; }
לאחר מכן מעבירים את האובייקט media.Image
ואת
ערך מעלה הסיבוב ל-InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
שימוש ב-URI של קובץ
כדי ליצור אובייקט InputImage
מ-URI של קובץ, מעבירים את ההקשר של האפליקציה ואת ה-URI של הקובץ אל InputImage.fromFilePath()
. האפשרות הזו שימושית כשמשתמשים ב-Intent של ACTION_GET_CONTENT
כדי לבקש מהמשתמשים לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה.
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(); }
באמצעות ByteBuffer
או ByteArray
כדי ליצור אובייקט InputImage
מ-ByteBuffer
או מ-ByteArray
, קודם צריך לחשב את מעלות סיבוב התמונה כפי שתואר קודם עבור קלט media.Image
.
לאחר מכן יוצרים את האובייקט InputImage
עם מאגר הנתונים הזמני או המערך, יחד עם הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע ומידת הסיבוב של התמונה:
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 );
באמצעות Bitmap
כדי ליצור אובייקט InputImage
מאובייקט Bitmap
, צריך להשתמש בהצהרה הבאה:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
התמונה מיוצגת על ידי אובייקט Bitmap
יחד עם מעלות סיבוב.
2. הגדרה והפעלה של מתייג התמונות
כדי להוסיף תוויות לאובייקטים בתמונה, מעבירים את האובייקטInputImage
ל-method process
של ImageLabeler
.
קודם כל, מקבלים מכונה של
ImageLabeler
.אם רוצים להשתמש במתייג התמונות שבמכשיר, צריך להצהיר על ההצהרה הבאה:
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);
- לאחר מכן, מעבירים את התמונה ל-method
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. קבלת מידע על אובייקטים מתויגים
אם הפעולה של הוספת כיתוב לתמונה מצליחה, רשימה שלImageLabel
אובייקטים מועברת ל-listener. כל אובייקט ImageLabel
מייצג פריט שסומן בתווית בתמונה. הדגם הבסיסי תומך ב-400+ תוויות שונות.
תוכלו לקבל את תיאור הטקסט של כל תווית, להוסיף לאינדקס את כל התוויות שנתמכות על ידי המודל ואת ציון המהימנות של ההתאמה. למשל:
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(); }
טיפים לשיפור הביצועים בזמן אמת
אם רוצים לתייג תמונות באפליקציה בזמן אמת, כדאי לפעול לפי ההנחיות הבאות כדי להשיג את קצבי הפריימים הטובים ביותר:
- אם משתמשים ב-API של
Camera
או שלcamera2
, אפשר לווסת קריאות למתייג התמונות. אם בזמן שמתייג התמונות פועל פריים חדש, צריך לשחרר אותו. כדי לראות דוגמה, אפשר לעיין בכיתהVisionProcessorBase
באפליקציה לדוגמה של המדריך למתחילים. - אם אתם משתמשים ב-
CameraX
API, חשוב לוודא ששיטת הלחץ הזמני מוגדרת לערך ברירת המחדל שלהImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. כך אפשר להבטיח שרק תמונה אחת תוצג לניתוח בכל פעם. אם נוצרות תמונות נוספות כשהניתוח עמוס, הן יושמטו באופן אוטומטי ולא ימתינו בתור למשלוח. לאחר סגירת התמונה שמנותחת על ידי קריאה ל-ImageProxy.close(), תוצג התמונה העדכנית ביותר הבאה. - אם משתמשים בפלט של מתייג התמונות כדי להציג שכבת-על של גרפיקה על תמונת הקלט, קודם צריך לקבל את התוצאה מ-ML Kit, ואז לעבד את התמונה
ואת שכבת-העל בשלב אחד. הפעולה הזו מעבדת את הנתונים על פני השטח של התצוגה
פעם אחת בלבד לכל מסגרת קלט. כדי לראות דוגמה, אפשר לעיין בכיתות
CameraSourcePreview
ו-GraphicOverlay
באפליקציה לדוגמה של המדריך למתחילים. - אם משתמשים ב- Camera2 API, צריך לצלם תמונות
בפורמט
ImageFormat.YUV_420_888
. אם משתמשים בגרסה הישנה של Camera API, צריך לצלם תמונות בפורמטImageFormat.NV21
.