זיהוי פרטים של 'רשת פנים' באמצעות ML Kit ב-Android

אתם יכולים להשתמש ב-ML Kit כדי לזהות פנים בתמונות ובסרטונים בסגנון סלפי.

Face mesh detection API
שם ה-SDKface-mesh-detection
הטמעההקוד והנכסים מקושרים באופן סטטי לאפליקציה בזמן ה-build.
ההשפעה של גודל האפליקציהכ-6.4MB
ביצועיםבזמן אמת ברוב המכשירים.

רוצה לנסות?

לפני שמתחילים

  1. בקובץ build.gradle ברמת הפרויקט, חשוב לכלול את מאגר ה-Maven של Google גם בקטע buildscript וגם בקטע allprojects.

  2. מוסיפים את התלות בספריית זיהוי רשת הפנים של ML Kit לקובץ Gradle ברמת האפליקציה של המודול, שבדרך כלל נמצא ב-app/build.gradle:

    dependencies {
 // ...

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

הנחיות לגבי תמונת הקלט

  1. כדי שהפנים יהיו גדולות מספיק לזיהוי אופטימלי של רשת הפנים, צריך לצלם את התמונות במרחק של כ-2 מטרים ממצלמת המכשיר. באופן כללי, ככל שהפנים גדולות יותר, כך זיהוי רשת הפנים טוב יותר.

  2. הפנים צריכות להיות מופנות למצלמה, ולפחות חצי מהן צריך להיות גלוי. כל אובייקט גדול בין הפנים למצלמה עלול לפגוע ברמת הדיוק.

אם אתם רוצים לזהות פנים באפליקציה בזמן אמת, כדאי גם להביא בחשבון את הממדים הכוללים של תמונת הקלט. תמונות קטנות יותר מעובדות מהר יותר, כך שצילום תמונות ברזולוציות נמוכות יותר מפחית את זמן האחזור. עם זאת, חשוב לזכור את דרישות הדיוק שלמעלה ולוודא שהפנים של הדמות תופסות כמה שיותר מקום בתמונה.

הגדרת הגלאי של רשת הפנים

כדי לשנות את הגדרות ברירת המחדל של גלאי רשת הפנים, צריך לציין את ההגדרות האלה באמצעות אובייקט FaceMeshDetectorOptions. אתם יכולים לשנות את ההגדרות הבאות:

  1. setUseCase

    • ‫BOUNDING_BOX_ONLY: מספק רק תיבה תוחמת (bounding box) לרשת פנים שזוהתה. זהו גלאי הפנים המהיר ביותר, אבל יש לו מגבלת טווח(הפנים צריכות להיות במרחק של עד 2 מטרים מהמצלמה).

    • ‫FACE_MESH (אפשרות ברירת המחדל): מספקת תיבה תוחמת ומידע נוסף על רשת הפנים (468 נקודות תלת-ממדיות ומידע על משולשים). בהשוואה לתרחיש לדוגמה של BOUNDING_BOX_ONLY, זמן האחזור גדל בכ-15%, כפי שנמדד ב-Pixel 3.

לדוגמה:

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()
        );

הכנת התמונה שרוצים להעלות

כדי לזהות פנים בתמונה, יוצרים אובייקט InputImage מ-Bitmap, מ-media.Image, מ-ByteBuffer, ממערך בייטים או מקובץ במכשיר. לאחר מכן, מעבירים את האובייקט InputImage ל-method‏ process של FaceDetector.

כדי לזהות רשת פנים, צריך להשתמש בתמונה בגודל של לפחות ‎480x360 פיקסלים. אם אתם מזהים פנים בזמן אמת, צילום פריימים ברזולוציה המינימלית הזו יכול לעזור לצמצם את זמן האחזור.

אפשר ליצור אובייקט InputImage ממקורות שונים, כפי שמוסבר בהמשך.

שימוש בmedia.Image

כדי ליצור אובייקט InputImage מאובייקט media.Image, למשל כשמצלמים תמונה במצלמה של המכשיר, מעבירים את האובייקט media.Image ואת סיבוב התמונה אל InputImage.fromMediaImage().

אם אתם משתמשים בספרייה CameraX, המחלקות OnImageCapturedListener ו-ImageAnalysis.Analyzer מחשבות את ערך הסיבוב בשבילכם.

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
          // ...
        }
    }
}

אם אתם לא משתמשים בספריית מצלמה שמספקת את זווית הסיבוב של התמונה, אתם יכולים לחשב אותה לפי זווית הסיבוב של המכשיר והכיוון של חיישן המצלמה במכשיר:

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;
}

לאחר מכן, מעבירים את האובייקט media.Image ואת ערך זווית הסיבוב אל InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

שימוש ב-URI של קובץ

כדי ליצור אובייקט InputImage מ-URI של קובץ, מעבירים את הקשר האפליקציה ואת ה-URI של הקובץ אל InputImage.fromFilePath(). זה שימושי כשמשתמשים ב-Intent מסוג ACTION_GET_CONTENT כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה.

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();
}

שימוש ב-ByteBuffer או ב-ByteArray

כדי ליצור אובייקט InputImage מ-ByteBuffer או מ-ByteArray, קודם מחשבים את זווית הסיבוב של התמונה כמו שמתואר למעלה לגבי קלט media.Image. אחר כך יוצרים את האובייקט InputImage עם המאגר או המערך, יחד עם הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע וזווית הסיבוב של התמונה:

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
);

שימוש בBitmap

כדי ליצור אובייקט InputImage מאובייקט Bitmap, צריך להצהיר על הדברים הבאים:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

התמונה מיוצגת על ידי אובייקט Bitmap יחד עם מעלות הסיבוב.

מעבדים את התמונה

מעבירים את התמונה ל-method‏ 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
                        // …
                    }
                });

קבלת מידע על רשת הפנים שזוהתה

אם מזוהה פנים בתמונה, רשימה של אובייקטים מסוג FaceMesh מועברת למאזין לאירוע הצלחה. כל FaceMesh מייצג פנים שזוהו בתמונה. לכל רשת פנים, אתם יכולים לקבל את הקואורדינטות התוחמות שלה בתמונת הקלט, וגם כל מידע אחר שהגדרתם לגלאי רשת הפנים למצוא.

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();
    }
}