Detectar e rastrear objetos com o Kit de ML no Android

É possível usar o Kit de ML para detectar e rastrear objetos em frames de vídeo sucessivos.

Quando você transmite uma imagem para o Kit de ML, ele detecta até cinco objetos junto com a posição de cada objeto. Ao detectar objetos em streams de vídeo, cada objeto tem um ID exclusivo que pode ser usado para rastreá-lo frame a frame. Também é possível ativar a classificação geral de objetos, que rotula objetos com descrições de categorias amplas.

Essa API usa uma biblioteca desagrupado que precisa ser transferido por download antes do uso. Consulte este guia para mais informações.

Testar

• Teste o app de exemplo para conferir um exemplo de uso dessa API.
• Consulte o app de demonstração do Material Design (em inglês) para uma implementação completa dessa API.

Antes de começar

Esta API requer o nível 21 da API do Android ou mais recente. O arquivo de build do app precisa usar um valor minSdkVersion de 21 ou mais recente.

1. No arquivo build.gradle no nível do projeto, inclua o repositório Maven do Google nas seções buildscript e allprojects.
2. Adicione as dependências das bibliotecas do Android do Kit de ML ao arquivo Gradle do módulo no nível do app, que geralmente é app/build.gradle:

   dependencies {
     // ...
   
     implementation 'com.google.mlkit:object-detection:17.0.1'
   
   }
   

1. Configurar o detector de objetos

Para detectar e rastrear objetos, primeiro crie uma instância de ObjectDetector e, opcionalmente, especifique as configurações do detector que você quer mudar do padrão.

1. Configure o detector de objetos para seu caso de uso com um objeto ObjectDetectorOptions. É possível alterar as seguintes configurações:

   Configurações do detector de objetos
   Modo de detecção	STREAM_MODE (padrão) | SINGLE_IMAGE_MODE Em STREAM_MODE (padrão), o detector de objetos é executado com baixa latência, mas pode produzir resultados incompletos (como caixas delimitadoras ou rótulos de categoria não especificados) nas primeiras invocações do detector. Além disso, no STREAM_MODE, o detector atribui IDs de rastreamento a objetos, que podem ser usados para rastrear objetos em frames. Use esse modo quando quiser rastrear objetos ou quando a baixa latência for importante, como ao processar streams de vídeo em tempo real. Em SINGLE_IMAGE_MODE, o detector de objetos retorna o resultado depois que a caixa delimitadora do objeto é determinada. Se você também ativar a classificação, o resultado será retornado depois que a caixa delimitadora e o rótulo da categoria estiverem disponíveis. Como consequência, a latência de detecção é potencialmente maior. Além disso, no SINGLE_IMAGE_MODE, os IDs de acompanhamento não são atribuídos. Use esse modo se a latência não for essencial e você não quiser lidar com resultados parciais.
   Detectar e rastrear vários objetos	false (padrão) | true Define se é necessário detectar e rastrear até cinco objetos ou apenas o objeto mais proeminente (padrão).
   Classificar objetos	false (padrão) | true Se os objetos detectados serão classificados em categorias aproximadas. Quando ativado, o detector de objetos os classifica nas seguintes categorias: artigos de moda, alimentos, artigos domésticos, lugares e plantas.

   A API de detecção e rastreamento de objetos é otimizada para estes dois casos de uso principais:

   • Detecção ao vivo e rastreamento do objeto mais proeminente no visor da câmera.
   • A detecção de vários objetos a partir de uma imagem estática.

   Se quiser configurar a API para esses casos de uso:

   Kotlin

   // Live detection and tracking
   val options = ObjectDetectorOptions.Builder()
           .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE)
           .enableClassification()  // Optional
           .build()
   
   // Multiple object detection in static images
   val options = ObjectDetectorOptions.Builder()
           .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
           .enableMultipleObjects()
           .enableClassification()  // Optional
           .build()

   Java

   // Live detection and tracking
   ObjectDetectorOptions options =
           new ObjectDetectorOptions.Builder()
                   .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE)
                   .enableClassification()  // Optional
                   .build();
   
   // Multiple object detection in static images
   ObjectDetectorOptions options =
           new ObjectDetectorOptions.Builder()
                   .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
                   .enableMultipleObjects()
                   .enableClassification()  // Optional
                   .build();

2. Receba uma instância de ObjectDetector:

   Kotlin

   val objectDetector = ObjectDetection.getClient(options)

   Java

   ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(options);

2. Preparar a imagem de entrada

Para detectar e rastrear objetos, transmita imagens para o método process() da instância ObjectDetector.

O detector de objetos é executado diretamente de um Bitmap, ByteBuffer NV21 ou media.Image YUV_420_888. É recomendável criar um InputImage com essas fontes se você tiver acesso direto a uma delas. Se você criar uma InputImage usando outras origens, vamos processar a conversão internamente para você, o que pode ser menos eficiente.

Para cada frame de vídeo ou imagem em sequência, faça o seguinte:

Você pode criar um objeto InputImage de diferentes origens, cada uma explicada abaixo.

Como usar um media.Image

Para criar um objeto InputImage usando um objeto media.Image, como quando você captura uma imagem da câmera de um dispositivo, transmita o objeto media.Image e a rotação da imagem para InputImage.fromMediaImage().

Se você usar a biblioteca CameraX, as classes OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer vão calcular o valor de rotação automaticamente.

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
          // ...
        }
    }
}

Se você não usar uma biblioteca de câmera que ofereça o grau de rotação da imagem, será possível calculá-lo usando o grau de rotação do dispositivo e a orientação do sensor da câmera:

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;
}

Em seguida, transmita o objeto media.Image e o valor do grau de rotação para InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Como usar um URI de arquivo

Para criar um objeto InputImage usando o URI de um arquivo, transmita o contexto do app e o URI do arquivo para InputImage.fromFilePath(). Isso é útil ao usar uma intent ACTION_GET_CONTENT para solicitar que o usuário selecione uma imagem do app de galeria dele.

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();
}

Como usar ByteBuffer ou ByteArray

Para criar um objeto InputImage usando um ByteBuffer ou ByteArray, primeiro calcule o grau de rotação da imagem, conforme descrito anteriormente para a entrada media.Image. Em seguida, crie o objeto InputImage com o buffer ou a matriz, com a altura, a largura, o formato de codificação de cores e o grau de rotação da imagem:

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

Como usar um Bitmap

Para criar um objeto InputImage usando um objeto Bitmap, faça a seguinte declaração:

Kotlin

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

Java

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

A imagem é representada por um objeto Bitmap com os graus de rotação.

3. Processar a imagem

Transmita a imagem para o método process():

Kotlin

objectDetector.process(image)
    .addOnSuccessListener { detectedObjects ->
        // Task completed successfully
        // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        // Task failed with an exception
        // ...
    }

Java

objectDetector.process(image)
    .addOnSuccessListener(
        new OnSuccessListener<List<DetectedObject>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<DetectedObject> detectedObjects) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
    .addOnFailureListener(
        new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });

Observação: se você estiver usando a API CameraX, feche a ImageProxy quando terminar de usá-la, por exemplo, adicionando um OnCompleteListener ao Task retornado do método process. Consulte a classe VisionProcessorBase no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.

4. Receber informações sobre objetos detectados

Se a chamada para process() for bem-sucedida, uma lista de DetectedObjects será transmitida ao listener de êxito.

Observação: no modo de streaming, o detector de objetos pode precisar processar 30 ou mais frames, dependendo do desempenho do dispositivo, antes de detectar o primeiro objeto.

Cada DetectedObject contém as seguintes propriedades:

Caixa delimitadora	Um Rect que indica a posição do objeto na imagem.
ID de acompanhamento	Um número inteiro que identifica o objeto nas imagens. Nulo em SINGLE_IMAGE_MODE.
Rótulos	Descrição do rótulo A descrição do texto do rótulo. Será uma das constantes de string definidas em PredefinedCategory. Índice de rótulos O índice do rótulo entre todos os rótulos compatíveis com o classificador. Será uma das constantes inteiras definidas em PredefinedCategory. Confiança do rótulo O nível de confiança da classificação do objeto.

Kotlin

for (detectedObject in detectedObjects) {
    val boundingBox = detectedObject.boundingBox
    val trackingId = detectedObject.trackingId
    for (label in detectedObject.labels) {
        val text = label.text
        if (PredefinedCategory.FOOD == text) {
            ...
        }
        val index = label.index
        if (PredefinedCategory.FOOD_INDEX == index) {
            ...
        }
        val confidence = label.confidence
    }
}

Java

// The list of detected objects contains one item if multiple
// object detection wasn't enabled.
for (DetectedObject detectedObject : detectedObjects) {
    Rect boundingBox = detectedObject.getBoundingBox();
    Integer trackingId = detectedObject.getTrackingId();
    for (Label label : detectedObject.getLabels()) {
        String text = label.getText();
        if (PredefinedCategory.FOOD.equals(text)) {
            ...
        }
        int index = label.getIndex();
        if (PredefinedCategory.FOOD_INDEX == index) {
            ...
        }
        float confidence = label.getConfidence();
    }
}

Como garantir uma ótima experiência do usuário

Para ter a melhor experiência do usuário, siga estas diretrizes no seu app:

• A detecção bem-sucedida de objetos depende da complexidade visual do objeto. Para serem detectados, objetos com um pequeno número de recursos visuais podem precisar ocupar uma parte maior da imagem. Forneça aos usuários orientações sobre como capturar entradas que funcionem bem com o tipo de objeto que você quer detectar.
• Ao usar a classificação, se você quiser detectar objetos que não se enquadrem nas categorias suportadas, implemente o tratamento especial para objetos desconhecidos.

Além disso, confira o app de demonstração do Kit de ML com Material Design e a coleção do Material Design Padrões para recursos com tecnologia de machine learning.

Melhoria de performance

Se você quiser usar a detecção de objetos em um aplicativo em tempo real, siga estas diretrizes para ter as melhores taxas de frames:

• Ao usar o modo de streaming em um aplicativo em tempo real, não use a detecção de vários objetos, já que a maioria dos dispositivos não conseguirá produzir frame rates adequadas.

• Desative a classificação se ela não for necessária.

• Se você usa a API Camera ou camera2, limite as chamadas para o detector. Se um novo frame de vídeo for disponibilizado enquanto o detector estiver em execução, elimine esse frame. Consulte a classe VisionProcessorBase no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.
• Se você usar a API CameraX, verifique se a estratégia de pressão de retorno está definida com o valor padrão ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Isso garante que somente uma imagem seja enviada para análise por vez. Se mais imagens forem produzidas quando o analisador estiver ocupado, elas serão descartadas automaticamente e não serão colocadas na fila. Depois que a imagem em análise for fechada chamando ImageProxy.close(), a próxima imagem mais recente será entregue.
• Se você usar a saída do detector para sobrepor elementos gráficos na imagem de entrada, primeiro acesse o resultado do Kit de ML e, em seguida, renderize a imagem e a sobreposição em uma única etapa. Isso é renderizado na superfície de exibição apenas uma vez para cada frame de entrada. Consulte as classes CameraSourcePreview e GraphicOverlay no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.
• Se você usar a API Camera2, capture imagens no formato ImageFormat.YUV_420_888. Se você usar a API Camera mais antiga, capture imagens no formato ImageFormat.NV21.