Khi bạn truyền một hình ảnh vào Bộ công cụ học máy, bộ công cụ này sẽ phát hiện tối đa 5 đối tượng trong hình ảnh cùng với vị trí của từng đối tượng trong hình ảnh. Khi phát hiện đối tượng trong luồng video, mỗi đối tượng có một mã nhận dạng duy nhất mà bạn có thể dùng để theo dõi đối tượng từ khung hình này sang khung hình khác.
Bạn có thể sử dụng mô hình phân loại hình ảnh tuỳ chỉnh để phân loại các đối tượng được phát hiện. Vui lòng tham khảo Mô hình tuỳ chỉnh có Bộ công cụ học máy 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 mô hình của riêng bạn.
Có 2 cách để tích hợp mô hình tuỳ chỉnh. Bạn có thể gói mô hình này bằng cách đặt mô hình vào trong thư mục thành phần của ứng dụng, hoặc bạn có thể tự động tải mô hình xuống từ Firebase. Bảng sau đây so sánh hai tuỳ chọn.
| Mô hình theo gói | Mô hình được lưu trữ |
|---|---|
| Mô hình này là một phần của APK của ứng dụng, giúp tăng kích thước của ứng dụng. | Mô hình này không phải là một phần của tệp APK. Dữ liệu này được lưu trữ bằng cách tải lên Công nghệ học máy của Firebase. |
| Mô hình 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 một dự án Firebase |
| Bạn phải phát hành lại ứng dụng để cập nhật mô hình này | Đẩy bản cập nhật mô hình mà không cần phát hành lại ứng dụng |
| Không có thử nghiệm A/B được tích hợp sẵn | Dễ dàng thử nghiệm A/B bằng Cấu hình từ xa Firebase |
Dùng thử
- Hãy xem ứng dụng bắt đầu nhanh bằng tầm nhìn để tham khảo ví dụ về cách sử dụng mô hình đi kèm và ứng dụng khởi động nhanh automl để tham khảo ví dụ về cách sử dụng mô hình được lưu trữ.
- Hãy xem ứng dụng trưng bày Material Design để biết cách triển khai API này toàn diện.
Trước khi bắt đầu
Trong tệp
build.gradlecấp dự án, hãy nhớ đưa kho lưu trữ Maven của Google vào cả hai mụcbuildscriptvàallprojects.Thêm các phần phụ thuộc cho thư viện Android của Bộ công cụ học máy vào tệp gradle cấp ứng dụng của mô-đun, thường là
app/build.gradle:Cách nhóm một mô hình với ứng dụng:
dependencies { // ... // Object detection & tracking feature with custom bundled model implementation 'com.google.mlkit:object-detection-custom:17.0.1' }Để tự động tải một mô hình xuống từ Firebase, hãy thêm phần phụ thuộc
linkFirebase:dependencies { // ... // Object detection & tracking feature with model downloaded // from firebase implementation 'com.google.mlkit:object-detection-custom:17.0.1' implementation 'com.google.mlkit:linkfirebase:17.0.0' }Nếu muốn tải một mô hình xuống, vui lòng thêm Firebase vào dự án Android của bạn (nếu bạn chưa thực hiện). Bạn không bắt buộc phải thực hiện việc này khi gói mô hình.
1. Tải mô hình
Định cấu hình nguồn mô hình cục bộ
Cách gói mô hình với ứng dụng:
Sao chép tệp mô hình (thường kết thúc bằng
.tflitehoặc.lite) vào thư mụcassets/của ứng dụng. (Trước tiên, bạn có thể cần tạo thư mục này bằng cách nhấp chuột phải vào thư mụcapp/, rồi nhấp vào New > Library > Asset Directory (Mới > Thư mục > Thư mục tài sản).)Sau đó, hãy thêm nội dung sau vào tệp
build.gradlecủa ứng dụng để đảm bảo Gradle không nén tệp mô hình khi xây dựng ứng dụng:android { // ... aaptOptions { noCompress "tflite" // or noCompress "lite" } }Tệp mô hình sẽ được đưa vào gói ứng dụng và được cung cấp cho Bộ công cụ học máy dưới dạng tài sản thô.
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();
Định cấu hình nguồn mô hình được lưu trữ trên Firebase
Để sử dụng mô hình được lưu trữ từ xa, hãy tạo đối tượng CustomRemoteModel bằng FirebaseModelSource, chỉ định tên mà bạn đã chỉ định cho mô hình khi phát hành:
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 mô hình xuống không đồng bộ 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 tác vụ tải xuống trong mã khởi động, nhưng bạn có thể thực hiện việc này bất cứ lúc nào trước khi cần sử dụng mô hình.
2. Định cấu hình trình phát hiện vật thể
Sau khi bạn định cấu hình các nguồn cho mô hình, hãy định cấu hình trình phát hiện đối tượng cho trường hợp sử dụng của bạn bằng một đối tượng CustomObjectDetectorOptions. Bạn có thể thay đổi các chế độ cài đặt sau:
| Cài đặt trình phát hiện đối tượng | |
|---|---|
| Chế độ phát hiện |
STREAM_MODE (mặc định) | SINGLE_IMAGE_MODE
Trong Trong |
| Phát hiện và theo dõi nhiều đối tượng |
false (mặc định) | true
Phát hiện và theo dõi tối đa 5 đối tượng hay chỉ một đối tượng nổi bật nhất (mặc định). |
| Phân loại đối tượng |
false (mặc định) | true
Liệu có phân loại các đối tượng đã phát hiện được bằng cách sử dụng mô hình thuật toán phân loại tuỳ chỉnh được cung cấp hay không. Để sử dụng mô hình phân loại tuỳ chỉnh, bạn cần đặt mô hình này thành |
| Ngưỡng tin cậy về phân loại |
Điểm số tin cậy tối thiểu của các nhãn đã phát hiện. Nếu bạn không đặt chính sách này, hệ thống sẽ sử dụng mọi ngưỡng của thuật toán phân loại mà siêu dữ liệu của mô hình chỉ định. Nếu mô hình không chứa siêu dữ liệu nào hoặc siêu dữ liệu không chỉ định ngưỡng phân loại, thì ngưỡng mặc định là 0.0 sẽ được sử dụng. |
| Số nhãn tối đa cho mỗi đối tượng |
Số lượng nhãn tối đa cho mỗi đối tượng mà trình phát hiện sẽ trả về. Nếu bạn không đặt chính sách này, hệ thống sẽ sử dụng giá trị mặc định là 10. |
API theo dõi và phát hiện đối tượng được tối ưu hoá cho 2 trường hợp sử dụng chính sau:
- Phát hiện trực tiếp và theo dõi đối tượng nổi bật nhất trong kính ngắm của máy ảnh.
- Phát hiện nhiều đối tượng qua một ảnh tĩnh.
Cách định cấu hình API cho những trường hợp sử dụng này bằng mô hình theo gói cục bộ:
Kotlin
// Live detection and tracking
val customObjectDetectorOptions =
CustomObjectDetectorOptions.Builder(localModel)
.setDetectorMode(CustomObjectDetectorOptions.STREAM_MODE)
.enableClassification()
.setClassificationConfidenceThreshold(0.5f)
.setMaxPerObjectLabelCount(3)
.build()
// Multiple object detection in static images
val customObjectDetectorOptions =
CustomObjectDetectorOptions.Builder(localModel)
.setDetectorMode(CustomObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
.enableMultipleObjects()
.enableClassification()
.setClassificationConfidenceThreshold(0.5f)
.setMaxPerObjectLabelCount(3)
.build()
val objectDetector =
ObjectDetection.getClient(customObjectDetectorOptions)
Java
// Live detection and tracking
CustomObjectDetectorOptions customObjectDetectorOptions =
new CustomObjectDetectorOptions.Builder(localModel)
.setDetectorMode(CustomObjectDetectorOptions.STREAM_MODE)
.enableClassification()
.setClassificationConfidenceThreshold(0.5f)
.setMaxPerObjectLabelCount(3)
.build();
// Multiple object detection in static images
CustomObjectDetectorOptions customObjectDetectorOptions =
new CustomObjectDetectorOptions.Builder(localModel)
.setDetectorMode(CustomObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
.enableMultipleObjects()
.enableClassification()
.setClassificationConfidenceThreshold(0.5f)
.setMaxPerObjectLabelCount(3)
.build();
ObjectDetector objectDetector =
ObjectDetection.getClient(customObjectDetectorOptions);
Nếu có một mô hình được 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 tác vụ tải mô hình xuống bằng phương thức isModelDownloaded() của trình quản lý mô hình.
Mặc dù chỉ phải xác nhận điều này trước khi chạy trình phát hiện, nhưng nếu có cả mô hình được lưu trữ từ xa và mô hình gói cục bộ, thì bạn nên thực hiện bước kiểm tra này khi tạo thực thể trình phát hiện hình ảnh: tạo trình phát hiện từ mô hình từ xa nếu mô hình từ xa đã được tải xuống và từ mô hình cục bộ nếu đã được tải xuống.
Kotlin
RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
.addOnSuccessListener { isDownloaded ->
val optionsBuilder =
if (isDownloaded) {
CustomObjectDetectorOptions.Builder(remoteModel)
} else {
CustomObjectDetectorOptions.Builder(localModel)
}
val customObjectDetectorOptions = optionsBuilder
.setDetectorMode(CustomObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
.enableClassification()
.setClassificationConfidenceThreshold(0.5f)
.setMaxPerObjectLabelCount(3)
.build()
val objectDetector =
ObjectDetection.getClient(customObjectDetectorOptions)
}
Java
RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
@Override
public void onSuccess(Boolean isDownloaded) {
CustomObjectDetectorOptions.Builder optionsBuilder;
if (isDownloaded) {
optionsBuilder = new CustomObjectDetectorOptions.Builder(remoteModel);
} else {
optionsBuilder = new CustomObjectDetectorOptions.Builder(localModel);
}
CustomObjectDetectorOptions customObjectDetectorOptions = optionsBuilder
.setDetectorMode(CustomObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
.enableClassification()
.setClassificationConfidenceThreshold(0.5f)
.setMaxPerObjectLabelCount(3)
.build();
ObjectDetector objectDetector =
ObjectDetection.getClient(customObjectDetectorOptions);
}
});
Nếu chỉ có một mô hình được lưu trữ từ xa, bạn nên tắt 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 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.
}
});
3. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào
Tạo đối tượngInputImage từ hình ảnh của bạn.
Trình phát hiện đối tượng chạy trực tiếp từ Bitmap, NV21 ByteBuffer hoặc YUV_420_888 media.Image. Bạn nên tạo InputImage từ các nguồn đó nếu có quyền truy cập trực tiếp vào một trong các nguồn đó. Nếu bạn tạo InputImage từ các nguồn khác, chúng tôi sẽ xử lý lượt chuyển đổi nội bộ cho bạn và việc này có thể kém hiệu quả hơn.
Bạn có thể tạo đối tượng InputImage từ nhiều nguồn (từng nguồn được giải thích ở bên dưới).
Sử dụng media.Image
Để tạo đối tượng InputImage từ đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi bạn chụp ảnh từ máy ảnh của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và độ xoay của hình ảnh đến InputImage.fromMediaImage().
Nếu sử dụng thư viện
CameraX, các lớp OnImageCapturedListener và ImageAnalysis.Analyzer sẽ tính giá trị xoay 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 cung cấp cho bạn độ xoay của hình ảnh, bạn có thể tính toán độ xoay dựa trên 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
}
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 đến InputImage.fromMediaImage():
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Sử dụng URI tệp
Để tạo đối tượng InputImage từ URI tệp, hãy truyền ngữ cảnh ứng dụng và URI tệp đến InputImage.fromFilePath(). Điều này rất hữu ích khi bạn sử dụng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn một hình ảnh từ ứng dụng thư viện của họ.
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();
}
Sử dụng ByteBuffer hoặc ByteArray
Để tạo đối tượng InputImage từ ByteBuffer hoặc ByteArray, trước tiên, hãy tính toán 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
)
// 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
);
Sử dụng Bitmap
Để tạo đối tượng InputImage từ đối tượng Bitmap, hãy thực hiện khai báo sau:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
Hình ảnh này được biểu thị bằng một đối tượng Bitmap cùng với độ xoay.
4. Chạy trình phát hiện vật thể
Kotlin
objectDetector
.process(image)
.addOnFailureListener(e -> {...})
.addOnSuccessListener(results -> {
for (detectedObject in results) {
// ...
}
});
Java
objectDetector
.process(image)
.addOnFailureListener(e -> {...})
.addOnSuccessListener(results -> {
for (DetectedObject detectedObject : results) {
// ...
}
});
5. Nhận thông tin về đối tượng được gắn nhãn
Nếu lệnh gọi đến process() thành công, danh sách các DetectedObject sẽ được chuyển đến trình nghe thành công.
Mỗi DetectedObject chứa các thuộc tính sau:
| Hộp giới hạn | Rect cho biết vị trí của đối tượng trong hình ảnh. |
||||||
| Mã theo dõi | Một số nguyên xác định đối tượng trên các hình ảnh. Giá trị rỗng trong SINGLE_IMAGE_MODE. | ||||||
| Nhãn |
|
Kotlin
// The list of detected objects contains one item if multiple
// object detection wasn't enabled.
for (detectedObject in results) {
val boundingBox = detectedObject.boundingBox
val trackingId = detectedObject.trackingId
for (label in detectedObject.labels) {
val text = label.text
val index = label.index
val confidence = label.confidence
}
}
Java
// The list of detected objects contains one item if multiple
// object detection wasn't enabled.
for (DetectedObject detectedObject : results) {
Rect boundingBox = detectedObject.getBoundingBox();
Integer trackingId = detectedObject.getTrackingId();
for (Label label : detectedObject.getLabels()) {
String text = label.getText();
int index = label.getIndex();
float confidence = label.getConfidence();
}
}
Đảm bảo trải nghiệm người dùng tuyệt vời
Để có trải nghiệm người dùng tốt nhất, hãy làm theo các nguyên tắc sau trong ứng dụng của bạn:
- Việc phát hiện đối tượng có thành công hay không phụ thuộc vào độ phức tạp về hình ảnh của đối tượng. Để được phát hiện, các đối tượng có ít tính năng hình ảnh có thể cần chiếm phần lớn hơn hình ảnh. Bạn nên cung cấp cho người dùng hướng dẫn về cách ghi lại dữ liệu đầu vào phù hợp với loại đối tượng bạn muốn phát hiện.
- Khi sử dụng tính năng phân loại, nếu bạn muốn phát hiện các đối tượng không thuộc các danh mục được hỗ trợ, hãy triển khai cách xử lý đặc biệt cho các đối tượng không xác định.
Ngoài ra, hãy xem ứng dụng giới thiệu Material Design của Bộ công cụ học máy và bộ sưu tập Mẫu Material Design cho các tính năng sử dụng công nghệ học máy.
Cải thiện hiệu suất
Nếu bạn muốn sử dụng tính năng phát hiện đối tượng trong ứng dụng theo thời gian thực, hãy làm theo các nguyên tắc sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:Khi bạn dùng chế độ truyền trực tuyến trong một ứng dụng theo thời gian thực, đừng sử dụng tính năng phát hiện nhiều đối tượng vì hầu hết thiết bị sẽ không tạo được tốc độ khung hình đầy đủ.
- Nếu bạn sử dụng API
Camerahoặccamera2, hãy điều tiết lệnh gọi đến trình phát hiện. Nếu có một khung hình video mới trong khi trình phát hiện đang chạy, hãy bỏ khung hình đó. Hãy xem lớpVisionProcessorBasetrong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh để tham khảo ví dụ. - Nếu bạn sử dụng API
CameraX, hãy nhớ đặt chiến lược backpressure thành giá trị mặc địnhImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Việc này đảm bảo mỗi lần chỉ gửi một hình ảnh để phân tích. Nếu nhiều hình ảnh được tạo ra khi trình phân tích bận, các hình ảnh đó sẽ tự động được thả xuống và không được đưa vào hàng đợi phân phối. Sau khi hình ảnh đang được phân tích được đóng bằng lệnh gọi ImageProxy.close(), hình ảnh mới nhất tiếp theo sẽ được phân phối. - Nếu bạn sử dụng đầu ra của trình phát hiện để phủ đồ hoạ lên hình ảnh đầu vào, trước tiên, hãy lấy kết quả từ Bộ công cụ học máy, sau đó kết xuất hình ảnh và lớp phủ chỉ qua một bước. Điều này chỉ kết xuất trên bề mặt màn hình một lần cho mỗi khung đầu vào. Hãy xem các lớp
CameraSourcePreviewvàGraphicOverlaytrong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh để biết ví dụ. - 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 dạngImageFormat.NV21.