توفّر هذه الأدوات حزمة تطوير برامج (SDK) محسَّنة لميزة رصد الوضعية.
اسم حزمة تطوير البرامج (SDK) | رصد الوضعية | رصد الوضع بدقة |
---|---|---|
التنفيذ | يرتبط الرمز البرمجي ومواد العرض بشكلٍ ثابت بتطبيقك في وقت الإصدار. | يرتبط الرمز البرمجي ومواد العرض بشكلٍ ثابت بتطبيقك في وقت الإصدار. |
تأثير حجم التطبيق (بما في ذلك الرمز ومواد العرض) | 10.1 ميغابايت تقريبًا | 13.3 ميغابايت تقريبًا |
عروض أداء | Pixel 3XL: 30 لقطة في الثانية تقريبًا | Pixel 3XL: حوالى 23 لقطة في الثانية مع وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وحوالي 30 لقطة في الثانية مع وحدة معالجة الرسومات |
التجربة الآن
- جرّب نموذج التطبيق للاطّلاع على مثال لاستخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.
قبل البدء
- في ملف
build.gradle
على مستوى المشروع، تأكَّد من تضمين مستودع Maven من Google في كل من القسمَينbuildscript
وallprojects
. أضِف تبعيات مكتبات ML Kit لنظام التشغيل Android إلى ملف Gradle على مستوى التطبيق في الوحدة، والذي يكون عادةً
app/build.gradle
: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- إنشاء مثيل لـ PoseDetector
PoseDetector
خيار
لاكتشاف وضع في صورة، عليك أولاً إنشاء مثيل PoseDetector
وتحديد إعدادات أداة الرصد اختياريًا.
وضع الرصد
يعمل "PoseDetector
" في وضعَين للرصد. تأكد من اختيار الأداة التي تتطابق
مع حالة استخدامك.
STREAM_MODE
(تلقائي)- ستحدد أولاً أداة رصد الوضعية الشخص الأكثر بروزًا في الصورة، ثم تنفّذ ميزة "رصد الوضعية". وفي اللقطات اللاحقة، لن يتم تنفيذ خطوة الكشف عن الشخص ما لم يتم حجب الشخص أو عدم اكتشافه بثقة عالية. ستحاول أداة الكشف عن الوضعية تتبع الشخص الأكثر بروزًا وإعادة وضعه في كل استنتاج. وهذا يقلل من وقت الاستجابة ويسهِّل عملية الاكتشاف. استخدِم هذا الوضع إذا أردت رصد الوضعية في فيديو مضمّن.
SINGLE_IMAGE_MODE
- سترصد أداة رصد الوضعية شخصًا وتنفِّذ ميزة رصد الوضعية. سيتم تنفيذ خطوة اكتشاف الشخص لكل صورة، وبالتالي سيكون وقت الاستجابة أطول، ولا يمكن تتبُّع الأشخاص. استخدِم هذا الوضع عند استخدام ميزة اكتشاف الوضعية على الصور الثابتة أو عندما يكون التتبّع غير مرغوب فيه.
تكوين الأجهزة
ويتيح PoseDetector
استخدام عدة إعدادات للأجهزة لتحسين الأداء:
CPU
: تشغيل أداة الرصد باستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) فقطCPU_GPU
: تشغيل أداة الرصد باستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU)
عند إنشاء خيارات أداة الرصد، يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات
setPreferredHardwareConfigs
للتحكّم في اختيار الأجهزة. ويتم افتراضيًا تعيين جميع تكوينات الأجهزة على أنها مفضلة.
ستراعي أدوات تعلّم الآلة مدى توفّر كل إعداد وثباته وصحته ووقت الاستجابة
واختيار أفضل إعداد من بين الإعدادات المفضّلة. وإذا لم تنطبق أي من الإعدادات المفضّلة، سيتم استخدام إعدادات CPU
تلقائيًا كإعدادات احتياطية. ستُجري أدوات تعلّم الآلة عمليات الفحص هذه وعمليات الإعداد ذات الصلة بطريقة لا تؤدي إلى الحظر قبل تفعيل أي تسريع، لذلك من المرجّح أن تستخدم الأداة CPU
في المرة الأولى التي يشغّل فيها المستخدم أداة الرصد. بعد انتهاء كل الاستعداد،
سيتم استخدام أفضل تهيئة في عمليات التشغيل التالية.
أمثلة على استخدامات setPreferredHardwareConfigs
:
- للسماح لمجموعة أدوات تعلُّم الآلة باختيار أفضل إعدادات، يُرجى عدم طلب بيانات من واجهة برمجة التطبيقات هذه.
- إذا كنت لا تريد تفعيل أي تسريع، يُرجى تمرير
CPU
فقط. - إذا كنت تريد استخدام وحدة معالجة الرسومات لإخلاء مساحة وحدة المعالجة المركزية (CPU) حتى لو كانت وحدة معالجة الرسومات يمكن أن تكون أبطأ، أدخِل
CPU_GPU
فقط.
حدِّد خيارات أداة رصد الوضعية:
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();
أخيرًا، يمكنك إنشاء مثيل لـ PoseDetector
. مرر الخيارات التي حددتها:
Kotlin
val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)
Java
PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);
2- تجهيز صورة الإدخال
لاكتشاف الوضعيات في إحدى الصور، يمكنك إنشاء كائن InputImage
إما من Bitmap
أو media.Image
أو ByteBuffer
أو صفيف بايت أو ملف على الجهاز. بعد ذلك، مرِّر الكائن InputImage
إلى
PoseDetector
.
لاكتشاف الوضع، يجب استخدام صورة بأبعاد لا تقل عن 480×360 بكسل. إذا كنت تكتشف الأوضاع في الوقت الفعلي، يمكن أن يساعد التقاط الإطارات بهذا الحد الأدنى من الدقة في تقليل وقت الاستجابة.
يمكنك إنشاء عنصر InputImage
من مصادر مختلفة، وتم توضيح كلّ منها أدناه.
استخدام media.Image
لإنشاء عنصر InputImage
من عنصر media.Image
، مثلاً عند التقاط صورة من
كاميرا جهاز، مرِّر العنصر media.Image
وتدوير الصورة إلى InputImage.fromMediaImage()
.
إذا كنت تستخدم مكتبة
CameraX، ستحتسب الفئتان OnImageCapturedListener
وImageAnalysis.Analyzer
قيمة التدوير نيابةً عنك.
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 // ... } } }
إذا كنت لا تستخدم مكتبة كاميرا توفّر لك درجة تدوير الصورة، يمكنك احتسابها من درجة تدوير الجهاز واتجاه أداة استشعار الكاميرا في الجهاز:
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; }
بعد ذلك، مرِّر الكائن media.Image
وقيمة درجة الدوران إلى InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
استخدام معرّف موارد منتظم (URI) للملف
لإنشاء عنصر InputImage
من معرّف الموارد المنتظم (URI) الخاص بالملف، أدخِل سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى
InputImage.fromFilePath()
. ويكون هذا الإجراء مفيدًا إذا كنت تستخدم
هدف ACTION_GET_CONTENT
لتطلب من المستخدم اختيار
صورة من تطبيق معرض الصور.
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(); }
استخدام ByteBuffer
أو ByteArray
لإنشاء عنصر InputImage
من ByteBuffer
أو ByteArray
، احسب أولاً درجة تدوير الصورة كما هو موضّح سابقًا لإدخال media.Image
.
بعد ذلك، يمكنك إنشاء الكائن InputImage
باستخدام المخزن المؤقت أو المصفوفة مع ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز اللون ودرجة التدوير:
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 );
استخدام Bitmap
لإنشاء كائن InputImage
من كائن Bitmap
، يجب تقديم البيان التالي:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
يتم تمثيل الصورة بكائن Bitmap
مع درجات تدوير.
3- معالجة الصورة
مرِّر كائن InputImage
المعدّ إلى طريقة process
في PoseDetector
.
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 // ... } });
4. الحصول على معلومات حول الوضع الذي تم رصده
إذا تم رصد شخص في الصورة، تعرض واجهة برمجة التطبيقات لرصد وضعيات الأشخاص كائن Pose
يتضمّن 33 PoseLandmark
.
إذا لم يكن الشخص داخل الصورة بالكامل، فإن النموذج يعين إحداثيات المعالم المفقودة خارج الإطار ويمنحه قيم InFrameConfidence منخفضة.
إذا لم يتم رصد أي شخص في الإطار، لا يحتوي الكائن Pose
على أي PoseLandmark
.
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);
نصائح لتحسين الأداء
تعتمد جودة النتائج على جودة الصورة التي يتم إدخالها:
- لكي ترصد أدوات تعلّم الآلة الوضع بدقة، يجب تمثيل الشخص الذي يظهر في الصورة ببيانات بكسل كافية، ويجب ألا يقل حجم الهدف عن 256×256 بكسل.
- إذا اكتشفت الوضع في تطبيق في الوقت الفعلي، قد ترغب أيضًا في مراعاة الأبعاد العامة للصور المدخلة. يمكن معالجة الصور الأصغر حجمًا بشكل أسرع، لذا لتقليل وقت الاستجابة، التقِط الصور بدرجة دقة أقل، مع مراعاة متطلبات الدقة المذكورة أعلاه والتأكّد من شغل الشخص أكبر قدر ممكن من الصورة.
- ويمكن أن يؤثّر التركيز الضعيف في الصورة أيضًا في الدقة. إذا لم تحصل على نتائج مقبولة، اطلب من المستخدم إعادة التقاط الصورة.
إذا كنت تريد استخدام ميزة "رصد الوضعية" في أحد التطبيقات في الوقت الفعلي، اتّبِع الإرشادات التالية لتحقيق أفضل عدد للقطات في الثانية:
- استخدِم حزمة تطوير البرامج (SDK) لميزة رصد الوضعية الأساسية و
STREAM_MODE
. - ننصحك بالتقاط الصور بدرجة دقة أقل. ومع ذلك، عليك أيضًا مراعاة متطلبات أبعاد الصورة في واجهة برمجة التطبيقات هذه.
- إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات
Camera
أوcamera2
، يمكنك التحكُّم في طلبات البيانات لأداة الرصد. في حال توفُّر إطار فيديو جديد أثناء تشغيل أداة الرصد، أفلِت الإطار. يمكنك الاطّلاع على صفVisionProcessorBase
في نموذج التطبيق السريع للبدء من أجل الحصول على مثال. - إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات
CameraX
، تأكّد من ضبط استراتيجية إعادة ضغط البيانات على قيمتها التلقائيةImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. ويضمن ذلك تسليم صورة واحدة فقط لتحليلها في كل مرة. في حال إنشاء المزيد من الصور عندما تكون أداة التحليل مشغولة، سيتم حذفها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة الانتظار للتسليم. بعد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها من خلال استدعاء ImageProxy.CLOSE() ، سيتم عرض أحدث صورة تالية. - إذا كنت تستخدم إخراج أداة الرصد لعرض الرسومات على
الصورة المُدخَلة، احصل أولاً على النتيجة من أدوات تعلّم الآلة، ثم اعرض الصورة
والتراكب في خطوة واحدة. ويتم عرض ذلك على سطح الشاشة مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال. يمكنك الاطّلاع على صفَي
CameraSourcePreview
وGraphicOverlay
في نموذج التطبيق السريع للبدء للحصول على مثال. - إذا كنت تستخدم واجهة برمجة تطبيقات Camera2، التقِط الصور بتنسيق
ImageFormat.YUV_420_888
. إذا كنت تستخدم واجهة برمجة تطبيقات الكاميرا القديمة، التقِط الصور بتنسيقImageFormat.NV21
.
الخطوات التالية
- لمعرفة كيفية استخدام وضعية المَعالم لتصنيف الوضعيات، يمكنك الاطّلاع على نصائح لتصنيف الوضعية.