Diese Seite wurde von der Cloud Translation API übersetzt.

Bilder mit ML Kit unter Android mit Labels versehen

Sie können ML Kit verwenden, um in einem Bild erkannte Objekte mit Labels zu versehen. Das Standardmodell, das mit ML Kit unterstützt über 400 verschiedene Labels.

Funktion	Nicht gebündelt	Gebündelt
Implementierung	Das Modell wird über die Google Play-Dienste dynamisch heruntergeladen.	Das Modell ist bei der Erstellung statisch mit Ihrem verknüpft.
App-Größe	Die Größe wurde um etwa 200 KB erhöht.	Die Größe wird um etwa 5,7 MB erhöht.
Initialisierungszeit	Vor der ersten Verwendung kann es möglicherweise etwas dauern, bis das Modell heruntergeladen wurde.	Modell ist sofort verfügbar

Jetzt ausprobieren

Probieren Sie die Beispiel-App aus, um sehen Sie sich ein Anwendungsbeispiel für diese API an.

Hinweis

</ph> Für diese API ist Android API-Level 21 oder höher erforderlich. Achten Sie darauf, dass Ihre App -Datei einen minSdkVersion-Wert von 21 oder höher verwendet.

In der Datei build.gradle auf Projektebene müssen Sie die Parameter von Google Maven-Repository in den Abschnitten buildscript und allprojects.

Fügen Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken Ihres Moduls Gradle-Datei auf App-Ebene, in der Regel app/build.gradle. Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus: die folgenden Abhängigkeiten verwenden:

So bündeln Sie das Modell mit Ihrer App:

dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9'
}

Verwendung des Modells in den Google Play-Diensten:

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'
}

Wenn Sie das Modell in den Google Play-Diensten verwenden möchten, können Sie wird das Modell automatisch auf das Gerät heruntergeladen, aus dem Play Store installiert haben. Fügen Sie dazu die folgende Deklaration der Datei AndroidManifest.xml Ihrer App:
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="ica" >
      
</application>
```
Sie können die Modellverfügbarkeit auch explizit prüfen und den Download über Die Google Play-Dienste ModuleInstallClient API.

Wenn Sie das Herunterladen von Modellen bei der Installation nicht aktivieren oder einen expliziten Download anfordern, wird das Modell beim ersten Ausführen des Labelerstellers heruntergeladen. Von Ihnen gestellte Anfragen bevor der Download abgeschlossen ist, keine Ergebnisse liefern.

Jetzt können Sie den Bildern Labels hinzufügen.

1. Eingabebild vorbereiten

Erstellen Sie ein InputImage-Objekt aus Ihrem Bild. Der Labelersteller wird am schnellsten ausgeführt, wenn Sie ein Bitmap oder das Camera2 API, eine YUV_420_888 media.Image, die empfohlen wird, wenn möglich.

Sie können eine InputImage erstellen aus verschiedenen Quellen stammen. Diese werden im Folgenden erläutert.

Mit einem `media.Image`

So erstellen Sie eine InputImage: media.Image-Objekts erstellen, beispielsweise wenn Sie ein Bild von einem des Geräts an, übergeben Sie das media.Image-Objekt und die Drehung auf InputImage.fromMediaImage().

Wenn Sie die Methode <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraX-Bibliothek, den OnImageCapturedListener und ImageAnalysis.Analyzer-Klassen berechnen den Rotationswert für Sie.

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
          // ...
        }
    }
}

Wenn Sie keine Kamerabibliothek verwenden, die Ihnen den Drehungsgrad des Bildes anzeigt, lässt sich anhand des Drehungsgrads des Geräts und der Ausrichtung der Kamera berechnen. Sensor im Gerät:

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;
}

Übergeben Sie dann das media.Image-Objekt und den Wert für Rotationsgrad auf InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Datei-URI verwenden

So erstellen Sie eine InputImage: aus einem Datei-URI entfernen möchten, übergeben Sie den App-Kontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath(). Dies ist nützlich, wenn Sie Verwenden Sie den Intent ACTION_GET_CONTENT, um den Nutzer zur Auswahl aufzufordern ein Bild aus ihrer Galerie-App.

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();
}

`ByteBuffer` oder `ByteArray` verwenden

So erstellen Sie eine InputImage: aus einem ByteBuffer- oder ByteArray-Objekt zu erstellen, berechnen Sie Drehung wie zuvor für die media.Image-Eingabe beschrieben. Erstellen Sie dann das InputImage-Objekt mit dem Zwischenspeicher oder Array Höhe, Breite, Farbcodierungsformat und Drehungsgrad:

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

Mit einem `Bitmap`

So erstellen Sie eine InputImage: Bitmap-Objekt zu erstellen, nehmen Sie folgende Deklaration vor:

Kotlin

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

Java

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

Das Bild wird durch ein Bitmap-Objekt in Verbindung mit Drehungsgrad dargestellt.

2. Labelersteller für Images konfigurieren und ausführen

Um Objekte in einem Bild mit einem Label zu versehen, übergeben Sie das InputImage-Objekt an die Die Methode process von ImageLabeler.

Rufen Sie zuerst eine Instanz ImageLabeler

Wenn Sie den On-Device-Image-Labeler auf dem Gerät verwenden möchten, müssen Sie Folgendes tun: Erklärung:

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)
ImageLabelingActivity.kt

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);
ImageLabelingActivity.java

Übergeben Sie dann das Bild an die Methode process():

Kotlin

labeler.process(image)
        .addOnSuccessListener { labels ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }ImageLabelingActivity.kt

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
                // ...
            }
        });ImageLabelingActivity.java

</ph> Hinweis: Wenn Sie das CameraX API verwenden, schließen Sie ImageProxy, wenn Sie sie nicht mehr benötigen. z.B. durch Hinzufügen eines OnCompleteListener zum Task, der vom process-Methode. Weitere Informationen finden Sie in der <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> VisionProcessorBase in der Kurzanleitung zur Beispielanwendung finden Sie ein Beispiel.

3. Informationen zu Objekten mit Label abrufen

Wenn der Vorgang zur Labelerstellung erfolgreich war, wird eine Liste der ImageLabel-Objekte werden an den Erfolgs-Listener übergeben. Jedes Das ImageLabel-Objekt steht für etwas, das im Bild mit einem Label versehen wurde. Basis Modell unterstützt mehr als 400 verschiedene Labels. Sie können die Textbeschreibung jedes Labels abrufen, die unter allen von das Modell und den Konfidenzwert der Übereinstimmung. Beispiel:

Kotlin

for (label in labels) {
    val text = label.text
    val confidence = label.confidence
    val index = label.index
}ImageLabelingActivity.kt

Java

for (ImageLabel label : labels) {
    String text = label.getText();
    float confidence = label.getConfidence();
    int index = label.getIndex();
}ImageLabelingActivity.java

Tipps zum Verbessern der Leistung in Echtzeit

Wenn Sie Bilder in einer Echtzeitanwendung mit Labels versehen möchten, gehen Sie so vor: um optimale Framerates zu erzielen:

Wenn Sie die Methode Camera oder camera2 API, die Aufrufe an den Labelersteller für das Bild drosseln. Wenn ein neues Video Frame verfügbar wird, während der Bildlabelersteller ausgeführt wird, lassen Sie den Frame weg. Weitere Informationen finden Sie in der <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> VisionProcessorBase in der Kurzanleitung für die Beispielanwendung finden Sie ein Beispiel.
Wenn Sie die CameraX API verwenden, Achten Sie darauf, dass die Rückstaustrategie auf den Standardwert eingestellt ist <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST Dadurch wird garantiert, dass jeweils nur ein Bild zur Analyse geliefert wird. Wenn weitere Bilder wenn der Analysator beschäftigt ist, werden sie automatisch abgebrochen und nicht in die Warteschlange Auslieferung. Sobald das zu analysierende Bild durch Aufrufen ImageProxy.close() wird das nächste Bild geliefert.
Wenn Sie die Ausgabe des Bildlabelerstellers verwenden, um Grafiken Eingabebild, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus ML Kit ab und rendern Sie das Bild in einem Schritt übereinanderlegen. Dadurch wird die Anzeigeoberfläche gerendert, für jeden Eingabe-Frame nur einmal. Weitere Informationen finden Sie in der <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraSourcePreview und <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> GraphicOverlay-Klassen in der Schnellstart-Beispiel-App als Beispiel.
Wenn Sie die Camera2 API verwenden, nehmen Sie Bilder in ImageFormat.YUV_420_888-Format. Wenn Sie die ältere Camera API verwenden, nehmen Sie Bilder in ImageFormat.NV21-Format.

Bilder mit ML Kit unter Android mit Labels versehen

Jetzt ausprobieren

Hinweis

1. Eingabebild vorbereiten

Mit einem media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Datei-URI verwenden

Kotlin

Java

ByteBuffer oder ByteArray verwenden

Kotlin

Java

Mit einem Bitmap

Kotlin

Java

2. Labelersteller für Images konfigurieren und ausführen

Kotlin

Java

Kotlin

Java

3. Informationen zu Objekten mit Label abrufen

Kotlin

Java

Tipps zum Verbessern der Leistung in Echtzeit

Mit einem `media.Image`

`ByteBuffer` oder `ByteArray` verwenden

Mit einem `Bitmap`