Android'de ML Kit ile yüz örgüsü bilgilerini algılama

Selfie benzeri resim ve videolardaki yüzleri algılamak için ML Kit'i kullanabilirsiniz.

Yüz ağı algılama API'si
SDK adıface-mesh-detection
UygulamaKod ve öğeler, derleme sırasında uygulamanıza statik olarak bağlanır.
Uygulama boyutunun etkisi~6,4 MB
PerformansÇoğu cihazda gerçek zamanlı olarak çalışır.

Deneyin

Başlamadan önce

  1. Proje düzeyindeki build.gradle dosyanızda, Google'ın Maven deposunu hem buildscript hem de allprojects bölümlerine eklediğinizden emin olun.

  2. ML Kit yüz örgüsü algılama kitaplığına olan bağımlılığı, modülünüzün uygulama düzeyindeki gradle dosyasına (genellikle app/build.gradle) ekleyin:

    dependencies {
 // ...

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

Giriş resmi kuralları

  1. Yüzlerin optimum yüz örgüsü tanıma için yeterince büyük olması amacıyla resimler, cihaz kamerasından yaklaşık 2 metre uzaklıktan çekilmelidir. Genel olarak, yüz ne kadar büyükse yüz örgüsü tanıma o kadar iyi olur.

  2. Yüz, kameraya dönük olmalı ve en az yarısı görünmelidir. Yüz ile kamera arasında büyük bir nesne olması doğruluğu azaltabilir.

Gerçek zamanlı bir uygulamada yüzleri algılamak istiyorsanız giriş resminin genel boyutlarını da göz önünde bulundurmanız gerekir. Daha küçük resimler daha hızlı işlenebilir. Bu nedenle, resimleri daha düşük çözünürlüklerde yakalamak gecikmeyi azaltır. Ancak yukarıdaki doğruluk şartlarını göz önünde bulundurun ve öznenin yüzünün, resmin mümkün olduğunca büyük bir kısmını kapladığından emin olun.

Yüz ağı algılayıcıyı yapılandırma

Yüz ağı algılayıcının varsayılan ayarlarından herhangi birini değiştirmek istiyorsanız bu ayarları bir FaceMeshDetectorOptions nesnesiyle belirtin. Aşağıdaki ayarları değiştirebilirsiniz:

  1. setUseCase

    • BOUNDING_BOX_ONLY: Yalnızca algılanan yüz ağının sınırlayıcı kutusunu sağlar. Bu, en hızlı yüz algılayıcıdır ancak menzil sınırlaması vardır(yüzler kameradan yaklaşık 2 metre uzakta olmalıdır).

    • FACE_MESH (varsayılan seçenek): Sınırlayıcı kutu ve ek yüz ağı bilgileri (468 3D nokta ve üçgen bilgisi) sağlar. BOUNDING_BOX_ONLY kullanım alanıyla karşılaştırıldığında gecikme, Pixel 3'te ölçüldüğü üzere yaklaşık %15 artar.

Örneğin:

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()
        );

Giriş görüntüsünü hazırlama

Bir resimdeki yüzleri algılamak için Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan InputImage nesnesi oluşturun. Ardından, InputImage nesnesini FaceDetector'in process yöntemine iletin.

Yüz örgüsü algılama için en az 480x360 piksel boyutunda bir resim kullanmanız gerekir. Yüzleri gerçek zamanlı olarak algılıyorsanız kareleri bu minimum çözünürlükte yakalamak gecikmeyi azaltmaya yardımcı olabilir.

Farklı kaynaklardan InputImage nesnesi oluşturabilirsiniz. Bu kaynakların her biri aşağıda açıklanmıştır.

media.Image kullanma

Bir media.Image nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için (ör. bir cihazın kamerasından görüntü yakaladığınızda) media.Image nesnesini ve görüntünün dönüşünü InputImage.fromMediaImage() değerine iletin.

CameraX kitaplığını kullanıyorsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları, rotasyon değerini sizin için hesaplar.

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
          // ...
        }
    }
}

Görüntünün dönüş derecesini veren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız bu değeri cihazın dönüş derecesinden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden hesaplayabilirsiniz:

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;
}

Ardından media.Image nesnesini ve dönüş derecesi değerini InputImage.fromMediaImage()'e iletin:

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Dosya URI'si kullanma

Bir dosya URI'sinden InputImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath() yöntemine iletin. Bu, kullanıcının galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT intent'ini kullandığınızda yararlı olur.

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();
}

ByteBuffer veya ByteArray kullanma

ByteBuffer veya ByteArray nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için önce media.Image girişi için daha önce açıklandığı şekilde resim döndürme derecesini hesaplayın. Ardından, arabellek veya diziyle birlikte resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve dönüş derecesini içeren InputImage nesnesini oluşturun:

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
);

Bitmap kullanma

Bir Bitmap nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için aşağıdaki bildirimi yapın:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Resim, dönüş dereceleriyle birlikte bir Bitmap nesnesiyle temsil edilir.

Resmi işleme

Resmi process yöntemine iletin:

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
                        // …
                    }
                });

Algılanan yüz ağı hakkında bilgi edinme

Resimde yüz algılanırsa başarı dinleyicisine FaceMesh nesnelerinin listesi iletilir. Her FaceMesh, resimde algılanan bir yüzü temsil eder. Her yüz örgüsü için giriş resmindeki sınırlayıcı koordinatlarını ve yüz örgüsü algılayıcıyı bulacak şekilde yapılandırdığınız diğer bilgileri alabilirsiniz.

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();
    }
}