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Android에서 ML Kit를 사용하여 포즈 감지

ML Kit는 자세 감지에 최적화된 두 가지 SDK를 제공합니다.

SDK 이름	자세 감지	정확한 자세 감지
구현	코드와 애셋은 빌드 시간에 앱에 정적으로 연결됩니다.	코드와 애셋은 빌드 시간에 앱에 정적으로 연결됩니다.
앱 크기의 영향 (코드 및 애셋 포함)	약 10.1MB	약 13.3MB
성능	Pixel 3XL: 최대 30FPS	Pixel 3XL: CPU 사용 시 최대 23FPS, GPU 사용 시 약 30FPS

사용해 보기

샘플 앱을 살펴보고 이 API의 사용 예를 확인합니다.

시작하기 전에

이 API에는 Android API 수준 21 이상이 필요합니다. 앱의 빌드 파일이 21 이상의 minSdkVersion 값을 사용하는지 확인합니다.

프로젝트 수준 build.gradle 파일의 buildscript 및 allprojects 섹션에 Google의 Maven 저장소가 포함되어야 합니다.

모듈의 앱 수준 Gradle 파일(일반적으로 app/build.gradle)에 ML Kit Android 라이브러리의 종속 항목을 추가합니다.

dependencies {
  // If you want to use the base sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection:18.0.0-beta4'
  // If you want to use the accurate sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:18.0.0-beta4'
}

1. `PoseDetector` 인스턴스 만들기

옵션 `PoseDetector`개

이미지의 포즈를 감지하려면 먼저 PoseDetector 인스턴스를 만들고 선택적으로 감지기 설정을 지정합니다.

감지 모드

PoseDetector는 두 가지 감지 모드로 작동합니다. 사용 사례에 맞는 옵션을 선택해야 합니다.

STREAM_MODE(기본값): 포즈 감지기는 이미지에서 가장 중요한 사람을 먼저 감지한 후 포즈 감지를 실행합니다. 이후 프레임에서는 사람이 가려지거나 더 이상 높은 신뢰도로 감지되지 않는 한 사람 감지 단계가 실행되지 않습니다. 포즈 감지기는 가장 유명한 사람을 추적하고 각 추론에서 이 사람의 포즈를 반환하려고 시도합니다. 따라서 지연 시간이 줄어들고 감지가 원활해집니다. 동영상 스트림에서 포즈를 감지하려면 이 모드를 사용하세요.
SINGLE_IMAGE_MODE: 포즈 감지기는 사람을 감지한 후 포즈 감지를 실행합니다. 모든 이미지에 대해 사람 감지 단계가 실행되므로 지연 시간이 길어지고 사람 추적이 없습니다. 정적 이미지에서 포즈 감지를 사용하거나 추적을 원하지 않는 경우 이 모드를 사용하세요.

하드웨어 구성

PoseDetector는 성능 최적화를 위해 여러 하드웨어 구성을 지원합니다.

CPU: CPU만 사용하여 감지기를 실행합니다.
CPU_GPU: CPU와 GPU를 모두 사용하여 감지기를 실행합니다.

감지기 옵션을 빌드할 때 API setPreferredHardwareConfigs를 사용하여 하드웨어 선택을 제어할 수 있습니다. 기본적으로 모든 하드웨어 구성은 기본 설정으로 설정됩니다.

ML Kit는 각 구성의 가용성, 안정성, 정확성, 지연 시간을 고려하여 선호하는 구성 중에서 가장 적합한 구성을 선택합니다. 기본 구성을 적용할 수 없는 경우 CPU 구성이 자동으로 대체로 사용됩니다. ML Kit는 가속을 사용 설정하기 전에 이러한 검사 및 관련 준비를 비차단 방식으로 수행하므로 사용자가 감지기를 처음 실행할 때 CPU를 사용할 가능성이 높습니다. 모든 준비가 완료되면 다음 실행에서 최상의 구성이 사용됩니다.

setPreferredHardwareConfigs 사용 예:

ML Kit가 최적의 구성을 선택하도록 하려면 이 API를 호출하지 마세요.
가속을 사용 설정하지 않으려면 CPU만 전달합니다.
GPU가 느려질 수 있더라도 GPU를 사용하여 CPU를 오프로드하려면 CPU_GPU만 전달합니다.

포즈 감지기 옵션을 지정합니다.

Kotlin

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
val options = PoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
    .build()

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
val options = AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
    .build()

Java

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
PoseDetectorOptions options =
   new PoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
       .build();

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
AccuratePoseDetectorOptions options =
   new AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
       .build();

마지막으로 PoseDetector 인스턴스를 만듭니다. 지정한 옵션을 전달합니다.

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. 입력 이미지 준비

이미지 속 자세를 감지하려면 Bitmap, media.Image, ByteBuffer, 바이트 배열, 기기의 파일에서 InputImage 객체를 만듭니다. 그런 다음 InputImage 객체를 PoseDetector에 전달합니다.

자세 감지의 경우 크기가 480x360 픽셀 이상인 이미지를 사용해야 합니다. 실시간으로 자세를 감지하는 경우 이 최소 해상도에서 프레임을 캡처하면 지연 시간을 줄일 수 있습니다.

다양한 소스에서 InputImage 객체를 만들 수 있습니다. 각 소스는 아래에 설명되어 있습니다.

`media.Image` 사용

기기의 카메라에서 이미지를 캡처할 때와 같이 media.Image 객체에서 InputImage 객체를 만들려면 media.Image 객체 및 이미지 회전을 InputImage.fromMediaImage()에 전달합니다.

CameraX 라이브러리를 사용하는 경우 OnImageCapturedListener 클래스와 ImageAnalysis.Analyzer 클래스가 회전 값을 자동으로 계산합니다.

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
          // ...
        }
    }
}

이미지 회전 각도를 제공하는 카메라 라이브러리를 사용하지 않는 경우 기기의 카메라 센서 방향과 기기 회전 각도에서 이미지 회전 각도를 계산할 수 있습니다.

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;
}

그런 다음 media.Image 객체 및 회전 각도 값을 InputImage.fromMediaImage()에 전달합니다.

Kotlin

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

Java

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

파일 URI 사용

파일 URI에서 InputImage 객체를 만들려면 앱 컨텍스트 및 파일 URI를 InputImage.fromFilePath()에 전달합니다. 이 기능은 ACTION_GET_CONTENT 인텐트를 사용하여 사용자에게 갤러리 앱에서 이미지를 선택하라는 메시지를 표시할 때 유용합니다.

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();
}

`ByteBuffer` 또는 `ByteArray` 사용

ByteBuffer 또는 ByteArray에서 InputImage 객체를 만들려면 앞서 media.Image 입력에서 설명한 대로 이미지 회전 각도를 먼저 계산합니다. 그런 다음 이미지의 높이, 너비, 색상 인코딩 형식, 회전 각도와 함께 버퍼 또는 배열을 사용하여 InputImage 객체를 만듭니다.

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

`Bitmap` 사용

Bitmap 객체에서 InputImage 객체를 만들려면 다음과 같이 선언합니다.

Kotlin

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

Java

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

이미지는 회전 각도와 함께 Bitmap 객체로 표현됩니다.

3. 이미지 처리

준비된 InputImage 객체를 PoseDetector의 process 메서드에 전달합니다.

Kotlin

Task<Pose> result = poseDetector.process(image)
       .addOnSuccessListener { results ->
           // Task completed successfully
           // ...
       }
       .addOnFailureListener { e ->
           // Task failed with an exception
           // ...
       }

Java

Task<Pose> result =
        poseDetector.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<Pose>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(Pose pose) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });

참고: CameraX API를 사용하는 경우 사용을 마친 후 ImageProxy를 닫아야 합니다(예: process 메서드에서 반환된 Task에 OnCompleteListener 추가). 관련 예는 빠른 시작 샘플 앱의 VisionProcessorBase 클래스를 참고하세요.

4. 감지된 포즈에 관한 정보 가져오기

이미지에서 사람이 감지되면 자세 감지 API는 33개의 PoseLandmark가 있는 Pose 객체를 반환합니다.

사람이 이미지 안에 완전히 포함되지 않았다면 모델은 누락된 랜드마크 좌표를 프레임 외부에 할당하고 낮은 InFrameConfidence 값을 제공합니다.

프레임에서 사람이 감지되지 않으면 Pose 객체에 PoseLandmark가 포함되지 않습니다.

Kotlin

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
val allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks()

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
val leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER)
val rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER)
val leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW)
val rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW)
val leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST)
val rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST)
val leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP)
val rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP)
val leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE)
val rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE)
val leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE)
val rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE)
val leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY)
val rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY)
val leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX)
val rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX)
val leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB)
val rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB)
val leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL)
val rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL)
val leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX)
val rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX)
val nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE)
val leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER)
val leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE)
val leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER)
val rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER)
val rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE)
val rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER)
val leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR)
val rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR)
val leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH)
val rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH)

Java

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
List<PoseLandmark> allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks();

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
PoseLandmark leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER);
PoseLandmark rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER);
PoseLandmark leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW);
PoseLandmark rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW);
PoseLandmark leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST);
PoseLandmark rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST);
PoseLandmark leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP);
PoseLandmark rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP);
PoseLandmark leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE);
PoseLandmark rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE);
PoseLandmark leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE);
PoseLandmark rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE);
PoseLandmark leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY);
PoseLandmark rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY);
PoseLandmark leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX);
PoseLandmark rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX);
PoseLandmark leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB);
PoseLandmark rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB);
PoseLandmark leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL);
PoseLandmark rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL);
PoseLandmark leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE);
PoseLandmark leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER);
PoseLandmark leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE);
PoseLandmark leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER);
PoseLandmark rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER);
PoseLandmark rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE);
PoseLandmark rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER);
PoseLandmark leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR);
PoseLandmark rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR);
PoseLandmark leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH);
PoseLandmark rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH);

실적 개선을 위한 팁

결과의 품질은 입력 이미지의 품질에 따라 달라집니다.

ML Kit가 자세를 정확하게 감지하려면 이미지에 있는 사람을 충분한 픽셀 데이터로 표시해야 합니다. 최상의 성능을 위해서는 피사체가 최소 256x256픽셀이어야 합니다.
실시간 애플리케이션에서 포즈를 감지하는 경우 입력 이미지의 전체 크기도 고려해야 합니다. 이미지 크기가 작을수록 더 빠르게 처리할 수 있으므로 지연 시간을 줄이려면 더 낮은 해상도에서 이미지를 캡처하세요. 하지만 위의 해상도 요구사항을 염두에 두고 피사체가 이미지의 최대한 많은 부분을 차지하도록 해야 합니다.
이미지 초점이 잘 맞지 않으면 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 허용 가능한 결과를 얻지 못하면 사용자에게 이미지를 다시 캡처하도록 요청합니다.

실시간 애플리케이션에서 자세 감지를 사용하려면 최상의 프레임 속도를 얻으려면 다음 가이드라인을 따르세요.

기본 자세 감지 SDK 및 STREAM_MODE를 사용합니다.
낮은 해상도에서 이미지를 캡처하는 것이 좋습니다. 단, 이 API의 이미지 크기 요구사항도 유의해야 합니다.
Camera 또는 camera2 API를 사용하는 경우 감지기 호출을 제한합니다. 인식기가 실행 중일 때 새 동영상 프레임이 제공되는 경우 프레임을 낮춥니다. 관련 예는 빠른 시작 샘플 앱의 VisionProcessorBase 클래스를 참고하세요.
CameraX API를 사용하는 경우 백프레셔 전략이 기본값 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST로 설정되어 있는지 확인합니다. 이렇게 하면 분석을 위해 한 번에 하나의 이미지만 제공됩니다. 분석기가 사용 중일 때 이미지가 추가로 생성되면 이미지가 자동으로 삭제되며 전송 대기열에 추가되지 않습니다. ImageProxy.close()를 호출하여 분석 중인 이미지를 닫으면 다음 최신 이미지가 전송됩니다.
인식기 출력을 사용하여 입력 이미지에서 그래픽을 오버레이하는 경우 먼저 ML Kit에서 결과를 가져온 후 이미지를 렌더링하고 단일 단계로 오버레이합니다. 이는 각 입력 프레임에 대해 한 번만 디스플레이 표면에 렌더링됩니다. 관련 예는 빠른 시작 샘플 앱에서 CameraSourcePreview 및 GraphicOverlay 클래스를 참고하세요.
Camera2 API를 사용할 경우 ImageFormat.YUV_420_888 형식으로 이미지를 캡처합니다. 이전 Camera API를 사용할 경우 ImageFormat.NV21 형식으로 이미지를 캡처합니다.

다음 단계

포즈 랜드마크를 사용하여 포즈를 분류하는 방법을 알아보려면 포즈 분류 팁을 참고하세요.

Android에서 ML Kit를 사용하여 포즈 감지

사용해 보기

시작하기 전에

1. PoseDetector 인스턴스 만들기

옵션 PoseDetector개

감지 모드

하드웨어 구성

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. 입력 이미지 준비

media.Image 사용

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

파일 URI 사용

Kotlin

Java

ByteBuffer 또는 ByteArray 사용

Kotlin

Java

Bitmap 사용

Kotlin

Java

3. 이미지 처리

Kotlin

Java

4. 감지된 포즈에 관한 정보 가져오기

Kotlin

Java

실적 개선을 위한 팁

다음 단계

1. `PoseDetector` 인스턴스 만들기

옵션 `PoseDetector`개

`media.Image` 사용

`ByteBuffer` 또는 `ByteArray` 사용

`Bitmap` 사용