Wykrywanie informacji o siatce twarzy za pomocą ML Kit na Androidzie

Za pomocą ML Kit możesz wykrywać twarze na zdjęciach i filmach podobnych do selfie.

Interfejs API do wykrywania siatki twarzy
Nazwa pakietu SDKface-mesh-detection
ImplementacjaKod i zasoby są statycznie połączone z aplikacją w czasie kompilacji.
Wpływ na rozmiar aplikacji~6,4 MB
SkutecznośćW czasie rzeczywistym na większości urządzeń.

Wypróbuj

Zanim zaczniesz

  1. W pliku build.gradle na poziomie projektu dodaj repozytorium Maven Google do sekcji buildscript i allprojects.

  2. Dodaj zależność do biblioteki ML Kit do wykrywania siatki twarzy w pliku Gradle na poziomie modułu (aplikacji), który zwykle znajduje się w app/build.gradle:

    dependencies {
 // ...

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

Wytyczne dotyczące obrazów wejściowych

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

  2. Twarz powinna być skierowana w stronę aparatu, a co najmniej połowa twarzy powinna być widoczna. Duży obiekt między twarzą a aparatem może obniżyć dokładność.

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

Konfigurowanie detektora siatki twarzy

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

  1. setUseCase

    • BOUNDING_BOX_ONLY: podaje tylko ramkę ograniczającą wykrytej siatki twarzy. Jest to najszybszy detektor twarzy, ale ma ograniczenie zasięgu(twarze muszą znajdować się w odległości ok. 2 metrów od aparatu).

    • FACE_MESH (opcja domyślna): podaje ramkę ograniczającą i dodatkowe informacje o siatce twarzy (468 punktów 3D i informacje o trójkątach). W porównaniu z przypadkiem użycia BOUNDING_BOX_ONLY opóźnienie wzrasta o ok. 15% (pomiar na Pixelu 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()
        );

Przygotowywanie obrazu wejściowego

Aby wykryć twarze na obrazie, utwórz obiekt InputImage na podstawie Bitmap, media.Image, ByteBuffer, tablicy bajtów lub pliku na urządzeniu. Następnie przekaż obiekt InputImage do metody process klasy FaceDetector.

Do wykrywania siatki twarzy używaj obrazu o wymiarach co najmniej 480 x 360 pikseli. Jeśli wykrywasz twarze w czasie rzeczywistym, przechwytywanie klatek w tej minimalnej rozdzielczości może pomóc zmniejszyć opóźnienie.

Obiekt InputImage możesz utworzyć z różnych źródeł. Każde z nich opisujemy poniżej.

Używanie media.Image

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie obiektu media.Image, np. gdy robisz zdjęcie aparatem urządzenia, przekaż obiekt media.Image i obrót obrazu do InputImage.fromMediaImage().

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

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 w 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
}

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

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Używanie identyfikatora URI pliku

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

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();
}

Używanie ByteBuffer lub ByteArray

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie ByteBuffer lub ByteArray, najpierw oblicz stopień obrotu obrazu zgodnie z opisem w przypadku danych wejściowych media.Image. Następnie utwórz obiekt InputImage z buforem lub tablicą oraz wysokością, szerokością, formatem kodowania kolorów i stopniem obrotu obrazu:

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
);

Używanie Bitmap

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie obiektu Bitmap, użyj tej deklaracji:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Obraz jest reprezentowany przez obiekt Bitmap wraz ze stopniem 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 wykryta twarz, do odbiornika sukcesu zostanie przekazana lista obiektów FaceMesh. Każdy obiekt FaceMesh reprezentuje twarz wykrytą na obrazie. W przypadku każdej siatki twarzy możesz uzyskać jej współrzędne ograniczające na obrazie wejściowym oraz inne informacje, które 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();
    }
}