在 Android 上使用 ML Kit 為圖片加上標籤

透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

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

事前準備

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

  2. 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'
    }
    
  3. 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" >
          <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" -->
    </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,OnImageCapturedListenerImageAnalysis.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
}

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)

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()
}

Java

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

使用 ByteBufferByteArray

如要透過 ByteBufferByteArray 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
)
// 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
);

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)

Java

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

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 ImageLabelerprocess 方法。

  1. 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)

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);
  1. 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
            // ...
        }

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. 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
}

Java

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

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 Cameracamera2 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 CameraSourcePreviewGraphicOverlay 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。