คุณใช้ ML Kit เพื่อติดป้ายกำกับวัตถุที่รู้จักในรูปภาพได้ โมเดลเริ่มต้นที่มาพร้อมกับ ML Kit รองรับป้ายกำกับต่างๆ มากกว่า 400 ป้าย
ฟีเจอร์ | ไม่ได้จัดกลุ่ม | รวมกลุ่ม |
---|---|---|
การใช้งาน | โมเดลจะดาวน์โหลดแบบไดนามิกผ่านบริการ Google Play | โมเดลลิงก์กับแบบคงที่ของคุณ ณ เวลาบิลด์ |
ขนาดแอป | ขนาดที่เพิ่มขึ้นประมาณ 200 KB | ขนาดเพิ่มขึ้นประมาณ 5.7 MB |
เวลาในการเริ่มต้น | อาจต้องรอให้โมเดลดาวน์โหลดก่อนใช้งานครั้งแรก | โมเดลพร้อมใช้งานทันที |
ลองเลย
- ลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อดูตัวอย่างการใช้ API นี้
ก่อนเริ่มต้น
ในไฟล์
build.gradle
ระดับโปรเจ็กต์ อย่าลืมรวมที่เก็บ Maven ของ Google ไว้ทั้งในส่วนbuildscript
และallprojects
เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี ML Kit Android ลงในไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งปกติคือ
app/build.gradle
เลือกทรัพยากร Dependency ต่อไปนี้ 1 รายการตามความต้องการของคุณสำหรับการรวมโมเดลกับแอป
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.8' }
สำหรับการใช้โมเดลในบริการ Google Play
dependencies { // ... // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-image-labeling:16.0.8' }
หากเลือกใช้โมเดลในบริการ Google Play คุณสามารถกำหนดค่าแอปให้ดาวน์โหลดโมเดลดังกล่าวลงในอุปกรณ์โดยอัตโนมัติหลังจากที่ติดตั้งแอปจาก Play Store แล้ว ซึ่งทำได้โดยเพิ่มการประกาศต่อไปนี้ลงในไฟล์
AndroidManifest.xml
ของแอป<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="ica" > <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" --> </application>
นอกจากนี้ คุณยังตรวจสอบความพร้อมใช้งานของโมเดลและส่งคำขอดาวน์โหลดผ่าน ModuleInstallClient API ของบริการ Google Play อย่างชัดแจ้งได้ด้วย
หากคุณไม่เปิดใช้การดาวน์โหลดโมเดลเวลาติดตั้งหรือขอการดาวน์โหลดอย่างชัดแจ้ง ระบบจะดาวน์โหลดโมเดลในครั้งแรกที่คุณเรียกใช้เครื่องมือติดป้ายกำกับ คำขอที่คุณสร้างขึ้นก่อนการดาวน์โหลดจะเสร็จสิ้นจะไม่เกิดผลลัพธ์ใดๆ
คุณพร้อมที่จะติดป้ายกำกับรูปภาพแล้ว
1. เตรียมรูปภาพอินพุต
สร้างออบเจ็กต์InputImage
จากรูปภาพ
เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพจะทำงานเร็วที่สุดเมื่อคุณใช้ Bitmap
หรือหากคุณใช้ Camera2 API ควรใช้ YUV_420_888 media.Image
ซึ่งขอแนะนำให้ใช้เมื่อเป็นไปได้
คุณสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากแหล่งที่มาต่างๆ ได้ตามที่อธิบายไว้ด้านล่าง
กำลังใช้media.Image
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ media.Image
เช่น เมื่อคุณจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งออบเจ็กต์ media.Image
และการหมุนของรูปภาพไปยัง InputImage.fromMediaImage()
หากคุณใช้ไลบรารี
CameraX คลาส OnImageCapturedListener
และ
ImageAnalysis.Analyzer
จะคำนวณค่าการหมุนเวียนให้คุณ
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 // ... } } }
หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีของกล้องที่ให้ระดับการหมุนของภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากระดับการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์
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; }
จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image
และค่าระดับการหมุนไปยัง InputImage.fromMediaImage()
ดังนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
การใช้ URI ของไฟล์
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก URI ของไฟล์ ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ของไฟล์ไปยัง InputImage.fromFilePath()
ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT
เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรี
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(); }
กำลังใช้ByteBuffer
หรือByteArray
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก ByteBuffer
หรือ ByteArray
ให้คำนวณระดับการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอินพุต media.Image
ก่อน
จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage
ด้วยบัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ ร่วมกับความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และระดับการหมุนของรูปภาพ
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 );
กำลังใช้Bitmap
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ Bitmap
ให้ประกาศดังต่อไปนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
รูปภาพจะแสดงเป็นวัตถุ Bitmap
ร่วมกับองศาการหมุน
2. กำหนดค่าและเรียกใช้เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพ
หากต้องการติดป้ายกำกับวัตถุในรูปภาพ ให้ส่งออบเจ็กต์InputImage
ไปยังเมธอด process
ของ ImageLabeler
ก่อนอื่นให้รับอินสแตนซ์ของ
ImageLabeler
หากต้องการใช้ตัวติดป้ายกำกับรูปภาพในอุปกรณ์ ให้ประกาศดังต่อไปนี้
Kotlin
// To use default options: val labeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS) // Or, to set the minimum confidence required: // val options = ImageLabelerOptions.Builder() // .setConfidenceThreshold(0.7f) // .build() // val labeler = ImageLabeling.getClient(options)
Java
// To use default options: ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS); // Or, to set the minimum confidence required: // ImageLabelerOptions options = // new ImageLabelerOptions.Builder() // .setConfidenceThreshold(0.7f) // .build(); // ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(options);
- จากนั้นส่งรูปภาพไปยังเมธอด
process()
Kotlin
labeler.process(image) .addOnSuccessListener { labels -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Java
labeler.process(image) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<ImageLabel>>() { @Override public void onSuccess(List<ImageLabel> labels) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener(new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
3. รับข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่ติดป้ายกำกับ
หากการดำเนินการติดป้ายกำกับรูปภาพสำเร็จ ระบบจะส่งรายการออบเจ็กต์ImageLabel
ไปยัง Listener ที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ ImageLabel
แต่ละรายการแสดงถึงสิ่งที่ติดป้ายกำกับไว้ในรูปภาพ โมเดลฐานรองรับป้ายกำกับที่แตกต่างกันกว่า 400 รายการ
คุณจะดูคำอธิบายข้อความของแต่ละป้ายกำกับ จัดทำดัชนีป้ายกำกับทั้งหมดที่โมเดลรองรับ ตลอดจนคะแนนความเชื่อมั่นของการจับคู่ได้ เช่น
Kotlin
for (label in labels) { val text = label.text val confidence = label.confidence val index = label.index }
Java
for (ImageLabel label : labels) { String text = label.getText(); float confidence = label.getConfidence(); int index = label.getIndex(); }
เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์
หากต้องการติดป้ายกำกับรูปภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด
- หากใช้
Camera
หรือcamera2
API ให้ควบคุมการเรียกไปยังผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่ขณะที่ผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพทำงานอยู่ ให้วางเฟรมนั้น โปรดดูคลาสVisionProcessorBase
ในแอปตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับตัวอย่าง - หากใช้
CameraX
API โปรดตรวจสอบว่ามีการตั้งค่ากลยุทธ์ Backpress เป็นค่าเริ่มต้นImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
ซึ่งทำให้ระบบนำส่งรูปภาพเพียง 1 รูปเพื่อทำการวิเคราะห์ต่อครั้งเท่านั้น หากมีการสร้างรูปภาพเพิ่มเติมขณะที่เครื่องมือวิเคราะห์ไม่ว่าง รูปภาพจะถูกตัดออกโดยอัตโนมัติและไม่ได้เข้าคิวรอการนำส่ง เมื่อระบบปิดรูปภาพที่วิเคราะห์ด้วยการเรียกใช้ ImageProxy.close() ระบบจะส่งรูปภาพล่าสุดถัดไป - หากคุณใช้เอาต์พุตของเครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ให้รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว ซึ่งจะแสดงผลบนพื้นที่แสดงผล
เพียงครั้งเดียวต่อเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม โปรดดูชั้นเรียน
CameraSourcePreview
และGraphicOverlay
ในแอปตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว - หากคุณใช้ Camera2 API ให้จับภาพในรูปแบบ
ImageFormat.YUV_420_888
หากคุณใช้ Camera API เวอร์ชันเก่า ให้จับภาพในรูปแบบImageFormat.NV21