Wykrywanie informacji o siatce twarzy za pomocą ML Kit na Androidzie

Możesz używać ML Kit do wykrywania twarzy na zdjęciach i filmach podobnych do selfie.

Interfejs API wykrywania siatki twarzy
Nazwa pakietu SDKface-mesh-detection
ImplementacjaKod i zasoby są statycznie powiązane z aplikacją w momencie kompilacji.
Wpływ rozmiaru aplikacji~6,4 MB
Wynikiw czasie rzeczywistym na większości urządzeń;

Wypróbuj

Zanim zaczniesz

  1. W pliku build.gradle na poziomie projektu dodaj repozytorium Maven firmy Google w sekcjach buildscript i allprojects.

  2. Dodaj zależność biblioteki ML Kit do wykrywania siatki twarzy do pliku gradle na poziomie aplikacji modułu. Zwykle jest to app/build.gradle:

    dependencies {
 // ...

 implementation 'com.google.mlkit:face-mesh-detection:16.0.0-beta1'
}

Wskazówki dotyczące obrazów wejściowych

  1. Zdjęcia powinny być robione w odległości około 2 metrów od aparatu urządzenia, aby twarze były wystarczająco duże, aby można było je optymalnie rozpoznać. Ogólnie im większa twarz, tym lepsze rozpoznawanie siatki twarzy.

  2. Twarz powinna być zwrócona w stronę aparatu, a co najmniej połowa twarzy powinna być widoczna. Wpływ na dokładność może mieć każdy duży obiekt znajdujący się między twarzą a kamerą.

Jeśli chcesz wykrywać twarze w aplikacji działającej w czasie rzeczywistym, weź pod uwagę ogólne wymiary obrazu wejściowego. Mniejsze obrazy można przetwarzać szybciej, więc rejestrowanie zdjęć w niższej rozdzielczości zmniejsza opóźnienia. Pamiętaj jednak o wymaganiach dotyczących dokładności i upewnij się, że twarz osoby na zdjęciu zajmuje jak największą część obrazu.

Konfigurowanie detektora siatki twarzy

Jeśli chcesz zmienić ustawienia domyślne detektora siatki twarzy, określ te ustawienia za pomocą obiektu FaceMeshDetectorOptions. Możesz zmienić te ustawienia:

  1. setUseCase

    • BOUNDING_BOX_ONLY: zawiera tylko prostokąt ograniczający dla wykrytej siatki twarzy. Jest to najszybszy detektor twarzy, ale ma ograniczony zasięg(twarz musi znajdować się w odległości około 2 metrów od kamery).

    • FACE_MESH (opcja domyślna): zawiera pole ograniczające i dodatkowe informacje o siatce (468 punktów 3D i informacje o trójkątach). W porównaniu z przypadkiem użycia BOUNDING_BOX_ONLY opóźnienie zwiększa się o około 15%, jak wynika z testów przeprowadzonych na telefonie Pixel 3.

Na przykład:

Kotlin

val defaultDetector = FaceMeshDetection.getClient(
  FaceMeshDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS)

val boundingBoxDetector = FaceMeshDetection.getClient(
  FaceMeshDetectorOptions.Builder()
    .setUseCase(UseCase.BOUNDING_BOX_ONLY)
    .build()
)

Java

FaceMeshDetector defaultDetector =
        FaceMeshDetection.getClient(
                FaceMeshDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS);

FaceMeshDetector boundingBoxDetector = FaceMeshDetection.getClient(
        new FaceMeshDetectorOptions.Builder()
                .setUseCase(UseCase.BOUNDING_BOX_ONLY)
                .build()
        );

Przygotuj obraz wejściowy

Aby wykrywać twarze na obrazie, utwórz obiekt InputImage z elementu Bitmap, media.Image, ByteBuffer, tablicy bajtów lub pliku na urządzeniu. Następnie przekaż obiekt InputImage metodzie process obiektu FaceDetector.

Do wykrywania siatki twarzy należy użyć obrazu o wymiarach co najmniej 480 x 360 pikseli. Jeśli wykrywanie twarzy odbywa się w czasie rzeczywistym, rejestrowanie klatek w tym minimalnym rozmiarze może pomóc w zmniejszeniu opóźnienia.

Obiekt InputImage możesz utworzyć z różnych źródeł. Każde z nich opisane jest poniżej.

Korzystanie z media.Image

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie obiektu media.Image, na przykład podczas robienia zdjęcia aparatem urządzenia, przekaż obiekt media.Image i obrót obrazu do obiektu InputImage.fromMediaImage().

Jeśli używasz biblioteki CameraX, klasy OnImageCapturedListener i ImageAnalysis.Analyzer obliczają wartość obrotu za Ciebie.

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
          // ...
        }
    }
}

Jeśli nie używasz biblioteki aparatu, która podaje stopień obrotu obrazu, możesz go obliczyć na podstawie stopnia obrotu urządzenia i orientacji czujnika aparatu na urządzeniu:

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;
}

Następnie prześlij obiekt media.Image i wartość stopnia obrotu do InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Korzystanie z identyfikatora URI pliku

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie identyfikatora URI pliku, prześlij kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku do funkcji InputImage.fromFilePath(). Jest to przydatne, gdy używasz intencji ACTION_GET_CONTENT, aby poprosić użytkownika o wybranie obrazu z aplikacji Galeria.

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();
}

Używanie ByteBuffer lub ByteArray

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie obiektu ByteBuffer lub ByteArray, najpierw oblicz stopień obrotu obrazu w sposób opisany wcześniej w przypadku danych wejściowych media.Image. Następnie utwórz obiekt InputImage z buforem lub tablicą, a także wysokość, szerokość, format kodowania kolorów i stopień obrotu obrazu:

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

Korzystanie z Bitmap

Aby utworzyć obiekt InputImage z obiektu Bitmap, wykonaj tę deklarację:

Kotlin

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

Java

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

Obraz jest reprezentowany przez obiekt Bitmap z stopniami obrotu.

Przetwarzanie obrazu

Przekaż obraz do metody process:

Kotlin

val result = detector.process(image)
        .addOnSuccessListener { result ->
            // Task completed successfully
            // …
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // …
        }

Java

Task<List<FaceMesh>> result = detector.process(image)
        .addOnSuccessListener(
                new OnSuccessListener<List<FaceMesh>>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(List<FaceMesh> result) {
                        // Task completed successfully
                        // …
                    }
                })
        .addOnFailureListener(
                new OnFailureListener() {
                    @Override
                    Public void onFailure(Exception e) {
                        // Task failed with an exception
                        // …
                    }
                });

Uzyskiwanie informacji o wykrytej siatce twarzy

Jeśli na obrazie zostanie wykryte jakiekolwiek oblicze, do listenera sukcesu zostanie przekazana lista obiektów FaceMesh. Każdy element FaceMesh reprezentuje twarz wykrytą na zdjęciu. W przypadku każdego siatki twarzy możesz uzyskać współrzędne ograniczające w wejściowym obrazie, a także wszelkie inne informacje, które skonfigurowany detektor siatki twarzy ma znaleźć.

Kotlin

for (faceMesh in faceMeshs) {
    val bounds: Rect = faceMesh.boundingBox()

    // Gets all points
    val faceMeshpoints = faceMesh.allPoints
    for (faceMeshpoint in faceMeshpoints) {
      val index: Int = faceMeshpoints.index()
      val position = faceMeshpoint.position
    }

    // Gets triangle info
    val triangles: List<Triangle<FaceMeshPoint>> = faceMesh.allTriangles
    for (triangle in triangles) {
      // 3 Points connecting to each other and representing a triangle area.
      val connectedPoints = triangle.allPoints()
    }
}

Java

for (FaceMesh faceMesh : faceMeshs) {
    Rect bounds = faceMesh.getBoundingBox();

    // Gets all points
    List<FaceMeshPoint> faceMeshpoints = faceMesh.getAllPoints();
    for (FaceMeshPoint faceMeshpoint : faceMeshpoints) {
        int index = faceMeshpoints.getIndex();
        PointF3D position = faceMeshpoint.getPosition();
    }

    // Gets triangle info
    List<Triangle<FaceMeshPoint>> triangles = faceMesh.getAllTriangles();
    for (Triangle<FaceMeshPoint> triangle : triangles) {
        // 3 Points connecting to each other and representing a triangle area.
        List<FaceMeshPoint> connectedPoints = triangle.getAllPoints();
    }
}