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在 Android 上使用 ML Kit 為圖片加上標籤

您可以使用機器學習套件為圖片中辨識的物件加上標籤。機器學習套件提供的預設模型支援 400 多種不同的標籤。

功能	未分類郵件	組合
實作	系統會透過 Google Play 服務動態下載模型。	模型會在建構期間以靜態方式連結至您的。
應用程式大小	增加約 200 KB。	大小增加約 5.7 MB。
初始化時間	可能必須先等待模型下載完成才能使用。	可立即使用模型

立即體驗

請試用範例應用程式，查看這個 API 的使用範例。

事前準備

此 API 需要 Android API 級別 19 或以上版本。請確認應用程式的建構檔案使用的 minSdkVersion 值為 19 以上。

在專案層級的 build.gradle 檔案中，請務必在您的 buildscript 和 allprojects 區段中加入 Google 的 Maven 存放區。

將 ML Kit Android 程式庫的依附元件新增至模組的應用程式層級 Gradle 檔案 (通常為 app/build.gradle)。依據您的需求選擇下列其中一種依附元件：

如要為您的應用程式建立模型組合：

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

在 Google Play 服務中使用模型：

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'
}

如果您選擇在 Google Play 服務中使用模型，可以設定應用程式，從應用程式從 Play 商店安裝應用程式後，自動將模型下載到裝置上。為此，請在應用程式的 AndroidManifest.xml 檔案中新增以下宣告：
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="ica" >
      
</application>
```
您也可以明確檢查模型可用性，以及透過 Google Play 服務 ModuleInstallClient API 要求下載。

如果您未啟用安裝時模型下載，或要求明確下載，系統會在您第一次執行標籤人員時下載模型。在下載作業完成前提交的要求不會產生任何結果。

現在可以為圖片加上標籤了。

1. 準備輸入圖片

從映像檔建立 InputImage 物件。使用 Bitmap 時，圖片標籤器的運作速度最快；如果您使用 camera2 API，則建議盡可能使用 YUV_420_888 media.Image。

您可以從不同來源建立 InputImage 物件，以下將分別說明。

使用 `media.Image`

如要從 media.Image 物件建立 InputImage 物件 (例如從裝置相機拍攝圖片時)，請將 media.Image 物件和圖片旋轉至 InputImage.fromMediaImage()。

如果使用 CameraX 程式庫，OnImageCapturedListener 和 ImageAnalysis.Analyzer 類別會為您計算旋轉值。

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
          // ...
        }
    }
}

如果您使用的相機程式庫會提供圖片旋轉角度，則可從裝置的旋轉度和裝置相機感應器的方向計算，如下所示：

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
}MLKitVisionImage.kt

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;
}

接著，將 media.Image 物件和旋轉度值傳送至 InputImage.fromMediaImage()：

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)MLKitVisionImage.kt

Java

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

使用檔案 URI

如要透過檔案 URI 建立 InputImage 物件，請將應用程式結構定義和檔案 URI 傳遞至 InputImage.fromFilePath()。當您利用 ACTION_GET_CONTENT 意圖提示使用者從圖片庫應用程式中選取圖片時，這項功能就非常實用。

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

使用 `ByteBuffer` 或 `ByteArray`

如要透過 ByteBuffer 或 ByteArray 建立 InputImage 物件，請先按照先前針對 media.Image 輸入內容所述的圖像旋轉度數計算。接著使用緩衝區或陣列來建立 InputImage 物件，並搭配圖片的高度、寬度、顏色編碼格式和旋轉度數：

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)MLKitVisionImage.kt
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);MLKitVisionImage.java
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);MLKitVisionImage.java

使用 `Bitmap`

如要透過 Bitmap 物件建立 InputImage 物件，請進行以下宣告：

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)MLKitVisionImage.kt

Java

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

此圖像以 Bitmap 物件表示，並以旋轉度數表示。

2. 設定並執行圖片標籤人員

若要為圖片中的物件加上標籤，請將 InputImage 物件傳遞至 ImageLabeler 的 process 方法。

首先，請取得 ImageLabeler 的執行個體。

如要使用裝置端圖片標籤器，請進行以下宣告：

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)
ImageLabelingActivity.kt

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);
ImageLabelingActivity.java

然後將圖片傳遞至 process() 方法：

Kotlin

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

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
                // ...
            }
        });ImageLabelingActivity.java

注意：如果您使用的是 CameraX API，請務必在使用完畢後關閉 ImageProxy，例如將 OnCompleteListener 新增至 process 方法傳回的 Task。請參閱快速入門導覽課程應用程式中的 VisionProcessorBase 類別範例。

3. 取得有標籤物件的相關資訊

如果圖片標籤作業成功，系統會將 ImageLabel 物件的清單傳遞至成功的事件監聽器。每個 ImageLabel 物件都代表圖片中加上標籤的項目。基本模型支援 400 多種不同的標籤。您可以取得每個標籤的文字說明、模型支援的所有標籤的索引，以及相符項目的可信度分數。例如：

Kotlin

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

Java

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

改善即時成效的訣竅

如果您想在即時應用程式中為圖片加上標籤，請遵守下列規範，以達到最佳畫面更新率：

使用 Camera 或 camera2 API 時，請呼叫圖片標籤人員的呼叫。如果圖片標籤工具執行時，有新的視訊畫面可用，請捨棄該影格。如需範例，請參閱快速入門導覽課程範例應用程式中的 VisionProcessorBase 類別。
如果您使用 CameraX API，請確認背壓策略已設為預設值 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST。這麼做可確保系統每次只會傳送一張圖片進行分析。如果在分析器處於忙碌狀態時產生更多圖片，系統會自動捨棄這些圖片，不會排入佇列。透過呼叫 ImageProxy.close() 將所分析的圖片關閉之後，即可提供下一張最新的圖片。
如果您使用圖片標籤工具的輸出，在輸入圖片上重疊圖形，請先透過 ML Kit 取得結果，然後透過單一步驟轉譯圖片和疊加層。每個輸入框只會向顯示途徑轉譯一次。如需範例，請參閱快速入門導覽課程範例應用程式中的 CameraSourcePreview 和 GraphicOverlay 類別。
如果您使用 Camera2 API，請以 ImageFormat.YUV_420_888 格式擷取圖片。如果您使用的是舊版 Camera API，請以 ImageFormat.NV21 格式擷取圖片。

在 Android 上使用 ML Kit 為圖片加上標籤

立即體驗

事前準備

1. 準備輸入圖片

使用 media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

使用檔案 URI

Kotlin

Java

使用 ByteBuffer 或 ByteArray

Kotlin

Java

使用 Bitmap

Kotlin

Java

2. 設定並執行圖片標籤人員

Kotlin

Java

Kotlin

Java

3. 取得有標籤物件的相關資訊

Kotlin

Java

改善即時成效的訣竅

使用 `media.Image`

使用 `ByteBuffer` 或 `ByteArray`

使用 `Bitmap`