Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Gắn nhãn cho hình ảnh bằng một mô hình tuỳ chỉnh trên Android

Bạn có thể sử dụng Bộ công cụ máy học để nhận dạng các đối tượng trong một hình ảnh và gắn nhãn cho các đối tượng đó. API này hỗ trợ nhiều mô hình phân loại hình ảnh tuỳ chỉnh. Vui lòng tham khảo Các mô hình tuỳ chỉnh có Bộ công cụ máy học để được hướng dẫn về các yêu cầu về khả năng tương thích với mô hình, nơi tìm các mô hình đã huấn luyện trước và cách huấn luyện các mô hình của riêng bạn.

Có hai cách để tích hợp tính năng gắn nhãn hình ảnh với mô hình tuỳ chỉnh: bằng cách nhóm các quy trình thành một phần trong ứng dụng hoặc sử dụng một quy trình không theo gói phụ thuộc vào Dịch vụ Google Play. Nếu bạn chọn quy trình chưa nhóm, ứng dụng của bạn sẽ nhỏ hơn. Hãy xem bảng dưới đây để biết chi tiết.

	Gộp chung	Không nhóm
Tên thư viện	`com.google.mlkit:image-labeling-custom`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-image-labeling-custom`
Triển khai	Pipeline được liên kết tĩnh với ứng dụng của bạn tại thời điểm xây dựng.	Pipeline được tải xuống linh động thông qua Dịch vụ Google Play.
Kích thước ứng dụng	Mức tăng kích thước khoảng 3,8 MB.	Tăng kích thước khoảng 200 KB.
Thời gian khởi chạy	Tính năng pipeline sẵn sàng hoạt động ngay lập tức.	Có thể phải đợi quy trình tải xuống trước khi sử dụng lần đầu tiên.
Giai đoạn trong vòng đời của API	Thời gian thường rảnh (GA)	Phiên bản thử nghiệm

Có hai cách để tích hợp một mô hình tuỳ chỉnh: gói mô hình bằng cách đặt mô hình đó bên trong thư mục thành phần của ứng dụng, hoặc tự động tải xuống từ Firebase. Bảng sau đây so sánh hai lựa chọn này.

Mô hình theo gói	Mô hình được lưu trữ
Mô hình là một phần của APK của ứng dụng, làm tăng kích thước của ứng dụng.	Mô hình này không có trong tệp APK của bạn. Tệp này được lưu trữ bằng cách tải lên Công nghệ máy học Firebase.
Kiểu máy có sẵn ngay lập tức, ngay cả khi thiết bị Android không có kết nối mạng	Mô hình được tải xuống theo yêu cầu
Không cần dự án Firebase	Cần có dự án Firebase
Bạn phải phát hành lại ứng dụng để cập nhật mô hình	Thúc đẩy bản cập nhật mô hình mà không cần phát hành lại ứng dụng
Không có thử nghiệm A/B tích hợp sẵn	Thử nghiệm A/B dễ dàng với Cấu hình từ xa Firebase

Chạy thử ứng dụng

Xem ứng dụng khởi động nhanh để tìm hiểu cách sử dụng mô hình đi kèm và ứng dụng tự động bắt đầu nhanh để sử dụng ví dụ về mô hình được lưu trữ.

Trước khi bắt đầu

Trong tệp build.gradle cấp dự án, hãy nhớ đưa kho lưu trữ Maven của Google vào cả hai mục buildscript và allprojects.

Thêm các phần phụ thuộc cho thư viện Android ML Kit vào tệp gradle cấp ứng dụng của mô-đun, thường là app/build.gradle. Hãy chọn một trong các phần phụ thuộc sau đây dựa trên nhu cầu của bạn:

Cách kết hợp quy trình này với ứng dụng:

dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the pipeline with your app
  implementation 'com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.1'
}

Cách sử dụng quy trình trong Dịch vụ Google Play:

dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to use the dynamically downloaded pipeline in Google Play Services
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-image-labeling-custom:16.0.0-beta4'
}

Nếu sử dụng quy trình trong Dịch vụ Google Play, bạn có thể định cấu hình ứng dụng để tự động tải quy trình xuống thiết bị sau khi cài đặt ứng dụng từ Cửa hàng Play. Để làm như vậy, hãy thêm nội dung khai báo sau vào tệp AndroidManifest.xml của ứng dụng:
```
<application ...>
    ...
    <meta-data
        android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
        android:value="custom_ica" />
    
</application>
```
Bạn cũng có thể kiểm tra tính sẵn có của quy trình và yêu cầu tải xuống thông qua ModuleInstallClient API trong Dịch vụ Google Play.

Nếu bạn không bật tính năng tải quy trình tại thời điểm cài đặt xuống hoặc yêu cầu tải xuống một cách rõ ràng, quy trình sẽ được tải xuống trong lần đầu tiên bạn gắn nhãn. Các yêu cầu bạn đưa ra trước khi quá trình tải xuống hoàn tất không tạo ra kết quả nào.

Thêm phần phụ thuộc linkFirebase nếu bạn muốn tự động tải một mô hình từ Firebase:

Để tự động tải một mô hình xuống từ Firebase, hãy thêm phần phụ thuộc linkFirebase:

dependencies {
  // ...
  // Image labeling feature with model downloaded from Firebase
  implementation 'com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.1'
  // Or use the dynamically downloaded pipeline in Google Play Services
  // implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-image-labeling-custom:16.0.0-beta4'
  implementation 'com.google.mlkit:linkfirebase:17.0.0'
}

Nếu muốn tải một mô hình xuống, bạn hãy nhớ thêm Firebase vào dự án Android của mình nếu bạn chưa thêm. Đây là điều không bắt buộc khi bạn đóng gói mô hình.

1. Tải mô hình

Định cấu hình nguồn mô hình cục bộ

Cách đóng gói mô hình bằng ứng dụng của bạn:

Sao chép tệp mô hình (thường kết thúc bằng .tflite hoặc .lite) vào thư mục assets/ của ứng dụng. (Có thể bạn sẽ cần tạo thư mục trước bằng cách nhấp chuột phải vào thư mục app/, sau đó nhấp vào New > Folder > Assets Folder (Mới > Thư mục > Thư mục thành phần).
Sau đó, hãy thêm nội dung sau vào tệp build.gradle của ứng dụng để đảm bảo Gradle không nén tệp mô hình khi tạo ứng dụng:
```
android {
    // ...
    aaptOptions {
        noCompress "tflite"
        // or noCompress "lite"
    }
}
```
Tệp mô hình sẽ được đưa vào gói ứng dụng và có sẵn cho Bộ công cụ máy học dưới dạng một tài sản thô.

Lưu ý: kể từ phiên bản 4.1 của trình bổ trợ Android cho Gradle, theo mặc định, .tflite sẽ được thêm vào danh sách noCompress và không cần ở trên.
Tạo đối tượng LocalModel, chỉ định đường dẫn đến tệp mô hình:
Kotlin
```
val localModel = LocalModel.Builder()
        .setAssetFilePath("model.tflite")
        // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to model file)
        // or .setUri(URI to model file)
        .build()
```
Java
```
LocalModel localModel =
    new LocalModel.Builder()
        .setAssetFilePath("model.tflite")
        // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to model file)
        // or .setUri(URI to model file)
        .build();
```
Lưu ý: Các ứng dụng nhắm mục tiêu đến Android 11 (API cấp 30) không thể truy cập vào các tệp từ bộ nhớ ngoài do Cập nhật bộ nhớ trong Android 11.
Lưu ý: nếu bạn có một mô hình đã được đào tạo bằng AutoML Vision Edge trong Firebase (không phải Google Cloud), thì các phương pháp trên có thể không hoạt động. Vui lòng làm theo hướng dẫn di chuyển để biết hướng dẫn.

Định cấu hình nguồn mô hình được lưu trữ trên Firebase

Để sử dụng mô hình được lưu trữ từ xa, hãy tạo một đối tượng RemoteModel bằng FirebaseModelSource, chỉ định tên mà bạn chỉ định khi khởi tạo mô hình đó:

Kotlin

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

Java

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

Sau đó, hãy bắt đầu tác vụ tải mô hình xuống, chỉ định các điều kiện mà bạn muốn cho phép tải xuống. Nếu mô hình không có trên thiết bị hoặc nếu có phiên bản mới hơn của mô hình, tác vụ sẽ tải không đồng bộ mô hình xuống từ Firebase:

Kotlin

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

Java

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

Nhiều ứng dụng bắt đầu nhiệm vụ tải xuống trong mã khởi động, nhưng bạn có thể làm như vậy bất cứ lúc nào trước khi cần sử dụng mô hình.

Định cấu hình trình gắn nhãn hình ảnh

Sau khi bạn định cấu hình nguồn mô hình, hãy tạo một đối tượng ImageLabeler từ một trong các nguồn đó.

Bạn có các tuỳ chọn sau đây:

Tùy chọn
`confidenceThreshold`	Điểm tin cậy tối thiểu của nhãn đã phát hiện. Nếu bạn không đặt chính sách này, hệ thống sẽ sử dụng mọi ngưỡng phân loại do siêu dữ liệu của mô hình chỉ định. Nếu mô hình không chứa bất kỳ siêu dữ liệu nào hoặc siêu dữ liệu không chỉ định ngưỡng phân loại, thì ngưỡng mặc định sẽ là 0.0.
`maxResultCount`	Số nhãn tối đa cần trả về. Nếu bạn không đặt chính sách này, giá trị mặc định là 10 sẽ được sử dụng.

Nếu chỉ có mô hình theo gói cục bộ, bạn chỉ cần tạo một trình gắn nhãn từ đối tượng LocalModel của mình:

Kotlin

val customImageLabelerOptions = CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.5f)
    .setMaxResultCount(5)
    .build()
val labeler = ImageLabeling.getClient(customImageLabelerOptions)

Java

CustomImageLabelerOptions customImageLabelerOptions =
        new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
            .setConfidenceThreshold(0.5f)
            .setMaxResultCount(5)
            .build();
ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(customImageLabelerOptions);

Nếu có mô hình lưu trữ từ xa, bạn sẽ phải kiểm tra để đảm bảo rằng mô hình đó đã được tải xuống trước khi chạy. Bạn có thể kiểm tra trạng thái của nhiệm vụ tải mô hình xuống bằng phương thức isModelDownloaded() của trình quản lý mô hình.

Mặc dù bạn chỉ phải xác nhận điều này trước khi chạy trình gắn nhãn, nhưng nếu bạn có cả mô hình được lưu trữ từ xa và mô hình được gói cục bộ, thì bạn nên thực hiện việc kiểm tra này khi tạo bản sao của trình gắn nhãn hình ảnh: tạo trình gắn nhãn từ mô hình từ xa nếu mô hình được tải xuống và từ mô hình địa phương nếu không.

Kotlin

RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
    .addOnSuccessListener { isDownloaded ->
    val optionsBuilder =
        if (isDownloaded) {
            CustomImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
        } else {
            CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
        }
    val options = optionsBuilder
                  .setConfidenceThreshold(0.5f)
                  .setMaxResultCount(5)
                  .build()
    val labeler = ImageLabeling.getClient(options)
}

Java

RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
            @Override
            public void onSuccess(Boolean isDownloaded) {
                CustomImageLabelerOptions.Builder optionsBuilder;
                if (isDownloaded) {
                    optionsBuilder = new CustomImageLabelerOptions.Builder(remoteModel);
                } else {
                    optionsBuilder = new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel);
                }
                CustomImageLabelerOptions options = optionsBuilder
                    .setConfidenceThreshold(0.5f)
                    .setMaxResultCount(5)
                    .build();
                ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(options);
            }
        });

Nếu chỉ có một mô hình được lưu trữ từ xa, bạn nên vô hiệu hoá chức năng liên quan đến mô hình (ví dụ: chuyển sang màu xám hoặc ẩn một phần giao diện người dùng) cho đến khi xác nhận rằng mô hình đã được tải xuống. Bạn có thể thực hiện việc này bằng cách đính kèm trình nghe vào phương thức download() của trình quản lý mô hình:

Kotlin

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.
    }

Java

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. Chuẩn bị hình ảnh nhập vào

Sau đó, đối với mỗi hình ảnh mà bạn muốn gắn nhãn, hãy tạo một đối tượng InputImage từ hình ảnh đó. Trình gắn nhãn hình ảnh sẽ chạy nhanh nhất khi bạn sử dụng Bitmap hoặc nếu bạn sử dụng API camera2, bạn nên dùng YUV_420_888 media.Image.

Bạn có thể tạo một đối tượng InputImage từ nhiều nguồn, mỗi phần được giải thích ở bên dưới.

Sử dụng `media.Image`

Để tạo một đối tượng InputImage từ đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi bạn chụp ảnh từ máy ảnh của thiết bị, hãy chuyển đối tượng media.Image và chế độ xoay của hình ảnh đến InputImage.fromMediaImage().

Nếu bạn sử dụng thư viện CameraX, thì các lớp OnImageCapturedListener và ImageAnalysis.Analyzer sẽ tính toán giá trị xoay vòng cho bạn.

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
          // ...
        }
    }
}

Nếu không sử dụng thư viện máy ảnh cho biết mức độ xoay của hình ảnh, bạn có thể tính toán mức độ này từ độ xoay của thiết bị và hướng của cảm biến máy ảnh trong thiết bị:

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;
}

Sau đó, hãy truyền đối tượng media.Image và giá trị độ xoay cho InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Sử dụng URI tệp

Để tạo một đối tượng InputImage từ URI tệp, hãy chuyển ngữ cảnh của ứng dụng và URI tệp đến InputImage.fromFilePath(). Tính năng này rất hữu ích khi bạn dùng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn một hình ảnh trong ứng dụng thư viện.

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();
}

Sử dụng `ByteBuffer` hoặc `ByteArray`

Để tạo một đối tượng InputImage từ ByteBuffer hoặc ByteArray, trước tiên hãy tính độ xoay hình ảnh như mô tả trước đó cho đầu vào media.Image. Sau đó, hãy tạo đối tượng InputImage bằng vùng đệm hoặc mảng, cùng với chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu và độ xoay của hình ảnh:

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

Sử dụng `Bitmap`

Để tạo một đối tượng InputImage từ đối tượng Bitmap, hãy khai báo nội dung sau:

Kotlin

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

Java

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

Hình ảnh này được biểu thị bằng một đối tượng Bitmap cùng với độ xoay.

3. Chạy trình gắn nhãn hình ảnh

Để gắn nhãn các đối tượng trong hình ảnh, hãy chuyển đối tượng image đến phương thức process() của ImageLabeler.

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

Lưu ý: Nếu bạn đang sử dụng API CameraX, hãy nhớ đóng ImageProxy khi sử dụng xong, chẳng hạn như bằng cách thêm OnCompleteListener vào Task được trả về từ phương thức process. Hãy xem lớp VisionProcessorBase trong ứng dụng mẫu khởi động nhanh để xem ví dụ.

4. Nhận thông tin về các thực thể được gắn nhãn

Nếu thao tác gắn nhãn hình ảnh thành công, một danh sách các đối tượng ImageLabel sẽ được chuyển đến trình nghe thành công. Mỗi đối tượng ImageLabel đại diện cho một nội dung nào đó đã được gắn nhãn trong hình ảnh. Bạn có thể lấy nội dung mô tả văn bản của từng nhãn (nếu có trong siêu dữ liệu của tệp mô hình TensorFlow Lite), điểm tin cậy và chỉ mục. Ví dụ:

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

Mẹo cải thiện hiệu suất theo thời gian thực

Nếu bạn muốn gắn nhãn hình ảnh trong một ứng dụng theo thời gian thực, hãy làm theo các nguyên tắc sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:

Nếu bạn sử dụng API Camera hoặc camera2, hãy điều tiết lệnh gọi đến trình gắn nhãn hình ảnh. Nếu một khung hình video mới xuất hiện trong khi trình gắn nhãn hình ảnh đang chạy, hãy thả khung hình đó. Hãy xem lớp VisionProcessorBase trong ứng dụng mẫu khởi động nhanh để xem ví dụ.
Nếu bạn sử dụng API CameraX, hãy nhớ đặt chiến lược backpressure về giá trị mặc định ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Việc này đảm bảo rằng mỗi lần hệ thống sẽ chỉ gửi một hình ảnh để phân tích. Nếu hệ thống tạo thêm hình ảnh khi trình phân tích bận, thì hình ảnh sẽ tự động được thả và không được đưa vào hàng đợi phân phối. Sau khi hình ảnh đang được phân tích được đóng bằng cách gọi ImageProxy.close(), hình ảnh mới nhất tiếp theo sẽ được phân phối.
Nếu bạn sử dụng đầu ra của trình gắn nhãn hình ảnh để phủ lớp đồ hoạ lên hình ảnh đầu vào, trước tiên hãy lấy kết quả từ Bộ công cụ máy học, sau đó kết xuất hình ảnh và lớp phủ chỉ trong một bước. Điều này chỉ hiển thị với bề mặt hiển thị một lần cho mỗi khung đầu vào. Để biết ví dụ, hãy xem các lớp CameraSourcePreview và GraphicOverlay trong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh.
Nếu bạn sử dụng API Camera2, hãy chụp ảnh ở định dạng ImageFormat.YUV_420_888. Nếu bạn sử dụng API Máy ảnh cũ, hãy chụp ảnh ở định dạng ImageFormat.NV21.

Gắn nhãn cho hình ảnh bằng một mô hình tuỳ chỉnh trên Android

Chạy thử ứng dụng

Trước khi bắt đầu

1. Tải mô hình

Định cấu hình nguồn mô hình cục bộ

Kotlin

Java

Định cấu hình nguồn mô hình được lưu trữ trên Firebase

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Định cấu hình trình gắn nhãn hình ảnh

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. Chuẩn bị hình ảnh nhập vào

Sử dụng media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Sử dụng URI tệp

Kotlin

Java

Sử dụng ByteBuffer hoặc ByteArray

Kotlin

Java

Sử dụng Bitmap

Kotlin

Java

3. Chạy trình gắn nhãn hình ảnh

Kotlin

Java

4. Nhận thông tin về các thực thể được gắn nhãn

Kotlin

Java

Mẹo cải thiện hiệu suất theo thời gian thực

Sử dụng `media.Image`

Sử dụng `ByteBuffer` hoặc `ByteArray`

Sử dụng `Bitmap`