অ্যান্ড্রয়েডে একটি AutoML-প্রশিক্ষিত মডেল সহ চিত্রগুলিকে লেবেল করুন৷

আপনি AutoML Vision Edge ব্যবহার করে আপনার নিজের মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার পরে, আপনি ছবিগুলিকে লেবেল করতে আপনার অ্যাপে এটি ব্যবহার করতে পারেন৷ অটোএমএল ভিশন এজ থেকে প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে সংহত করার দুটি উপায় রয়েছে: আপনি মডেলটিকে আপনার অ্যাপের সম্পদ ফোল্ডারে রেখে বান্ডেল করতে পারেন, অথবা আপনি এটিকে ফায়ারবেস থেকে গতিশীলভাবে ডাউনলোড করতে পারেন৷
মডেল bundling বিকল্প
আপনার অ্যাপে বান্ডিল
  • মডেলটি আপনার অ্যাপের APK এর অংশ
  • Android ডিভাইস অফলাইনে থাকলেও মডেলটি অবিলম্বে উপলব্ধ
  • ফায়ারবেস প্রকল্পের প্রয়োজন নেই
Firebase দিয়ে হোস্ট করা হয়েছে

চেষ্টা কর

তুমি শুরু করার আগে

1. আপনার প্রকল্প-স্তরের build.gradle ফাইলে, আপনার buildscript এবং allprojects উভয় বিভাগেই Google এর Maven সংগ্রহস্থল অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়টি নিশ্চিত করুন৷

2. আপনার মডিউলের অ্যাপ-লেভেল গ্রেডল ফাইলে এমএল কিট অ্যান্ড্রয়েড লাইব্রেরির নির্ভরতা যুক্ত করুন, যা সাধারণত app/build.gradle হয় : আপনার অ্যাপের সাথে একটি মডেল বান্ডেল করার জন্য: 
    dependencies {
      // ...
      // Image labeling feature with bundled automl model
      implementation 'com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1'
    }
ফায়ারবেস থেকে একটি মডেলকে গতিশীলভাবে ডাউনলোড করার জন্য, যোগ করুন linkFirebase নির্ভরতা: 
    dependencies {
      // ...
      // Image labeling feature with automl model downloaded
      // from firebase
      implementation 'com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1'
      implementation 'com.google.mlkit:linkfirebase:16.0.1'
    }
3. আপনি যদি একটি মডেল ডাউনলোড করতে চান তবে নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার Android প্রকল্পে Firebase যোগ করেছেন , যদি আপনি ইতিমধ্যে তা না করে থাকেন। আপনি মডেল বান্ডিল যখন এটি প্রয়োজন হয় না.

1. মডেল লোড করুন

একটি স্থানীয় মডেল উৎস কনফিগার করুন

আপনার অ্যাপের সাথে মডেল বান্ডিল করতে:

1. ফায়ারবেস কনসোল থেকে আপনার ডাউনলোড করা জিপ সংরক্ষণাগার থেকে মডেল এবং এর মেটাডেটা বের করুন। আমরা সুপারিশ করি যে আপনি ফাইলগুলি ডাউনলোড করার সময় ব্যবহার করুন, পরিবর্তন ছাড়াই (ফাইলের নাম সহ)।

2. আপনার অ্যাপ প্যাকেজে আপনার মডেল এবং এর মেটাডেটা ফাইলগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন:

ক আপনার প্রোজেক্টে কোনো সম্পদ ফোল্ডার না থাকলে, app/ ফোল্ডারে ডান-ক্লিক করে নতুন > ফোল্ডার > সম্পদ ফোল্ডারে ক্লিক করে একটি তৈরি করুন।

খ. মডেল ফাইল ধারণ করতে সম্পদ ফোল্ডারের অধীনে একটি সাব-ফোল্ডার তৈরি করুন।

গ. model.tflite , dict.txt , এবং manifest.json ফাইলগুলি সাব-ফোল্ডারে অনুলিপি করুন (তিনটি ফাইলই একই ফোল্ডারে থাকতে হবে)।

3. অ্যাপ তৈরি করার সময় Gradle মডেল ফাইলটিকে সংকুচিত না করে তা নিশ্চিত করতে আপনার অ্যাপের build.gradle ফাইলে নিম্নলিখিতগুলি যুক্ত করুন: 
    android {
        // ...
        aaptOptions {
            noCompress "tflite"
        }
    }
মডেল ফাইলটি অ্যাপ প্যাকেজে অন্তর্ভুক্ত করা হবে এবং একটি কাঁচা সম্পদ হিসাবে ML কিটের কাছে উপলব্ধ হবে৷

দ্রষ্টব্য: Android Gradle প্লাগইনের সংস্করণ 4.1 থেকে শুরু করে, .tflite ডিফল্টরূপে noCompress তালিকায় যোগ করা হবে এবং উপরেরটির আর প্রয়োজন নেই।

4. মডেল ম্যানিফেস্ট ফাইলের পাথ নির্দিষ্ট করে LocalModel অবজেক্ট তৈরি করুন:

কোটলিন

val localModel = AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
        .setAssetFilePath("manifest.json")
        // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to manifest file)
        .build()

জাভা

AutoMLImageLabelerLocalModel localModel =
    new AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
        .setAssetFilePath("manifest.json")
        // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to manifest file)
        .build();

একটি Firebase-হোস্টেড মডেল উৎস কনফিগার করুন

দূরবর্তীভাবে-হোস্ট করা মডেল ব্যবহার করতে, একটি RemoteModel অবজেক্ট তৈরি করুন, আপনি মডেলটি প্রকাশ করার সময় যে নামটি নির্ধারণ করেছিলেন তা উল্লেখ করে:

কোটলিন

// Specify the name you assigned in the Firebase console.
val remoteModel =
    AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("your_model_name").build()

জাভা

// Specify the name you assigned in the Firebase console.
AutoMLImageLabelerRemoteModel remoteModel =
    new AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("your_model_name").build();

তারপরে, আপনি যে শর্তে ডাউনলোড করার অনুমতি দিতে চান তা উল্লেখ করে মডেল ডাউনলোড টাস্ক শুরু করুন। যদি মডেলটি ডিভাইসে না থাকে, বা মডেলটির একটি নতুন সংস্করণ উপলব্ধ থাকলে, টাস্কটি অসিঙ্ক্রোনাসভাবে Firebase থেকে মডেলটি ডাউনলোড করবে:

কোটলিন

val downloadConditions = DownloadConditions.Builder()
    .requireWifi()
    .build()
RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, downloadConditions)
    .addOnSuccessListener {
        // Success.
    }

জাভা

DownloadConditions downloadConditions = new DownloadConditions.Builder()
        .requireWifi()
        .build();
RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, downloadConditions)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
            @Override
            public void onSuccess(@NonNull Task task) {
                // Success.
            }
        });

অনেক অ্যাপ তাদের ইনিশিয়ালাইজেশন কোডে ডাউনলোড টাস্ক শুরু করে, কিন্তু মডেল ব্যবহার করার আগে আপনি যেকোন সময়ে তা করতে পারেন।

আপনার মডেল থেকে একটি ইমেজ লেবেলার তৈরি করুন

আপনি আপনার মডেল উত্সগুলি কনফিগার করার পরে, তাদের মধ্যে একটি থেকে একটি ImageLabeler অবজেক্ট তৈরি করুন৷

যদি আপনার কাছে শুধুমাত্র স্থানীয়ভাবে বান্ডিল করা মডেল থাকে, তাহলে আপনার AutoMLImageLabelerLocalModel অবজেক্ট থেকে একটি লেবেলার তৈরি করুন এবং আপনার প্রয়োজনীয় কনফিডেন্স স্কোর থ্রেশহোল্ড কনফিগার করুন ( আপনার মডেলের মূল্যায়ন দেখুন):

কোটলিন

val autoMLImageLabelerOptions = AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0)  // Evaluate your model in the Firebase console
                                // to determine an appropriate value.
    .build()
val labeler = ImageLabeling.getClient(autoMLImageLabelerOptions)

জাভা

AutoMLImageLabelerOptions autoMLImageLabelerOptions =
        new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
                .setConfidenceThreshold(0.0f)  // Evaluate your model in the Firebase console
                                               // to determine an appropriate value.
                .build();
ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(autoMLImageLabelerOptions)

আপনার যদি দূরবর্তীভাবে-হোস্ট করা মডেল থাকে, তাহলে আপনাকে এটি চালানোর আগে এটি ডাউনলোড করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে হবে। আপনি মডেল ম্যানেজারের isModelDownloaded() পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেল ডাউনলোড টাস্কের স্থিতি পরীক্ষা করতে পারেন।

যদিও লেবেলারটি চালানোর আগে আপনাকে শুধুমাত্র এটি নিশ্চিত করতে হবে, যদি আপনার কাছে দূরবর্তীভাবে-হোস্ট করা মডেল এবং স্থানীয়ভাবে-বান্ডেল করা মডেল উভয়ই থাকে, তাহলে ইমেজ লেবেলারকে ইনস্ট্যান্টিয়েট করার সময় এই চেকটি সম্পাদন করা বোধগম্য হতে পারে: যদি দূরবর্তী মডেল থেকে একটি লেবেলার তৈরি করুন এটি ডাউনলোড করা হয়েছে, এবং অন্যথায় স্থানীয় মডেল থেকে।

কোটলিন

RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
    .addOnSuccessListener { isDownloaded -> 
    val optionsBuilder =
        if (isDownloaded) {
            AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
        } else {
            AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
        }
    // Evaluate your model in the Firebase console to determine an appropriate threshold.
    val options = optionsBuilder.setConfidenceThreshold(0.0f).build()
    val labeler = ImageLabeling.getClient(options)
}

জাভা

RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
            @Override
            public void onSuccess(Boolean isDownloaded) {
                AutoMLImageLabelerOptions.Builder optionsBuilder;
                if (isDownloaded) {
                    optionsBuilder = new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel);
                } else {
                    optionsBuilder = new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel);
                }
                AutoMLImageLabelerOptions options = optionsBuilder
                        .setConfidenceThreshold(0.0f)  // Evaluate your model in the Firebase console
                                                       // to determine an appropriate threshold.
                        .build();

                ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(options);
            }
        });

যদি আপনার কাছে শুধুমাত্র একটি দূরবর্তীভাবে হোস্ট করা মডেল থাকে, তাহলে আপনি মডেল-সম্পর্কিত কার্যকারিতা অক্ষম করুন-উদাহরণস্বরূপ, আপনার UI-এর ধূসর-আউট বা অংশ লুকান-যতক্ষণ না আপনি নিশ্চিত করেন যে মডেলটি ডাউনলোড করা হয়েছে। আপনি মডেল ম্যানেজারের download() পদ্ধতিতে একজন শ্রোতাকে সংযুক্ত করে এটি করতে পারেন:

কোটলিন

RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions)
    .addOnSuccessListener {
        // Download complete. Depending on your app, you could enable the ML
        // feature, or switch from the local model to the remote model, etc.
    }

জাভা

RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
            @Override
            public void onSuccess(Void v) {
              // Download complete. Depending on your app, you could enable
              // the ML feature, or switch from the local model to the remote
              // model, etc.
            }
        });

2. ইনপুট ইমেজ প্রস্তুত করুন

তারপর, আপনি লেবেল করতে চান এমন প্রতিটি ছবির জন্য, আপনার ছবি থেকে একটি InputImage অবজেক্ট তৈরি করুন। যখন আপনি একটি Bitmap ব্যবহার করেন বা, যদি আপনি ক্যামেরা2 API, একটি YUV_420_888 media.Image ব্যবহার করেন তখন ইমেজ লেবেলারটি দ্রুত চলে।

আপনি বিভিন্ন উত্স থেকে একটি InputImage অবজেক্ট তৈরি করতে পারেন, প্রতিটি নীচে ব্যাখ্যা করা হয়েছে৷

একটি media.Image ব্যবহার করে. ইমেজ

একটি media.Image থেকে একটি InputImage অবজেক্ট তৈরি করতে। ইমেজ অবজেক্ট, যেমন আপনি যখন একটি ডিভাইসের ক্যামেরা থেকে একটি ছবি ক্যাপচার করেন, তখন media.Image পাস করুন। ইমেজ অবজেক্ট এবং ইমেজের রোটেশন InputImage.fromMediaImage() এ।

আপনি CameraX লাইব্রেরি ব্যবহার করলে, OnImageCapturedListener এবং ImageAnalysis.Analyzer ক্লাসগুলি আপনার জন্য ঘূর্ণন মান গণনা করে৷

কোটলিন

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
            // ...
        }
    }
}

জাভা

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
          // ...
        }
    }
}

আপনি যদি এমন একটি ক্যামেরা লাইব্রেরি ব্যবহার না করেন যা আপনাকে চিত্রের ঘূর্ণন ডিগ্রী দেয়, আপনি ডিভাইসের ঘূর্ণন ডিগ্রী এবং ডিভাইসে ক্যামেরা সেন্সরের অভিযোজন থেকে এটি গণনা করতে পারেন:

কোটলিন

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

জাভা

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;
}

তারপর, media.Image অবজেক্ট এবং ঘূর্ণন ডিগ্রী মান InputImage.fromMediaImage() এ পাস করুন :

কোটলিন

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

Java

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

একটি ফাইল ইউআরআই ব্যবহার করে

একটি ফাইল URI থেকে একটি InputImage অবজেক্ট তৈরি করতে, অ্যাপের প্রসঙ্গ এবং ফাইল URIকে InputImage.fromFilePath() এ পাস করুন। এটি উপযোগী যখন আপনি একটি ACTION_GET_CONTENT উদ্দেশ্য ব্যবহার করে ব্যবহারকারীকে তাদের গ্যালারি অ্যাপ থেকে একটি ছবি নির্বাচন করতে অনুরোধ করেন৷

কোটলিন

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();
}

একটি ByteBuffer বা ByteArray ব্যবহার করে

একটি ByteBuffer বা একটি ByteArray থেকে একটি InputImage অবজেক্ট তৈরি করতে, প্রথমে media.Image ইনপুটের জন্য পূর্বে বর্ণিত চিত্রের ঘূর্ণন ডিগ্রি গণনা করুন৷ তারপরে, ছবির উচ্চতা, প্রস্থ, রঙ এনকোডিং বিন্যাস এবং ঘূর্ণন ডিগ্রী সহ বাফার বা অ্যারে সহ InputImage অবজেক্ট তৈরি করুন:

কোটলিন

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

জাভা

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

একটি Bitmap ব্যবহার করে

একটি Bitmap বস্তু থেকে একটি InputImage অবজেক্ট তৈরি করতে, নিম্নলিখিত ঘোষণা করুন:

কোটলিন

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

Java

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

চিত্রটি ঘূর্ণন ডিগ্রী সহ একটি Bitmap বস্তু দ্বারা উপস্থাপিত হয়।

3. ইমেজ লেবেলার চালান

একটি ইমেজে অবজেক্ট লেবেল করতে, image অবজেক্টটিকে ImageLabeler এর process() পদ্ধতিতে পাস করুন।

কোটলিন

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

জাভা

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

4. লেবেলযুক্ত বস্তু সম্পর্কে তথ্য পান

ইমেজ লেবেলিং অপারেশন সফল হলে, ImageLabel অবজেক্টের একটি তালিকা সফল শ্রোতার কাছে পাঠানো হয়। প্রতিটি ImageLabel অবজেক্ট এমন কিছু উপস্থাপন করে যা ছবিতে লেবেল করা হয়েছিল। আপনি প্রতিটি লেবেলের পাঠ্য বিবরণ, ম্যাচের আত্মবিশ্বাসের স্কোর এবং ম্যাচের সূচক পেতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ:

কোটলিন

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

জাভা

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

রিয়েল-টাইম কর্মক্ষমতা উন্নত করার টিপস

আপনি যদি একটি রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনে চিত্রগুলিকে লেবেল করতে চান তবে সেরা ফ্রেমরেটগুলি অর্জন করতে এই নির্দেশিকাগুলি অনুসরণ করুন:

  • আপনি Camera বা camera2 API ব্যবহার করলে, ইমেজ লেবেলারকে থ্রোটল কল করুন। ইমেজ লেবেলার চলাকালীন যদি একটি নতুন ভিডিও ফ্রেম উপলব্ধ হয়, ফ্রেমটি ফেলে দিন। একটি উদাহরণের জন্য Quickstart নমুনা অ্যাপে VisionProcessorBase ক্লাস দেখুন।
  • আপনি যদি CameraX API ব্যবহার করেন, নিশ্চিত হন যে ব্যাকপ্রেশার কৌশলটি এর ডিফল্ট মান ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST এ সেট করা আছে। এটি গ্যারান্টি দেয় যে একবারে বিশ্লেষণের জন্য শুধুমাত্র একটি চিত্র সরবরাহ করা হবে। বিশ্লেষক ব্যস্ত থাকাকালীন যদি আরও ছবি তৈরি করা হয়, তবে সেগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ড্রপ করা হবে এবং বিতরণের জন্য সারিবদ্ধ হবে না। একবার ImageProxy.close() কল করে বিশ্লেষিত চিত্রটি বন্ধ হয়ে গেলে পরবর্তী সর্বশেষ চিত্রটি বিতরণ করা হবে।
  • আপনি যদি ইনপুট ইমেজে গ্রাফিক্স ওভারলে করতে ইমেজ লেবেলারের আউটপুট ব্যবহার করেন, তাহলে প্রথমে ML Kit থেকে ফলাফল পান, তারপর একটি একক ধাপে ইমেজ এবং ওভারলে রেন্ডার করুন। এটি প্রতিটি ইনপুট ফ্রেমের জন্য শুধুমাত্র একবার প্রদর্শন পৃষ্ঠে রেন্ডার করে। একটি উদাহরণের জন্য Quickstart নমুনা অ্যাপে CameraSourcePreview এবং GraphicOverlay ক্লাসগুলি দেখুন।
  • আপনি Camera2 API ব্যবহার করলে, ImageFormat.YUV_420_888 ফরম্যাটে ছবি ক্যাপচার করুন। আপনি পুরানো ক্যামেরা API ব্যবহার করলে, ImageFormat.NV21 ফর্ম্যাটে ছবিগুলি ক্যাপচার করুন৷