تصنيف الصور باستخدام حزمة تعلّم الآلة على نظام التشغيل Android

يمكنك استخدام ML Kit لتصنيف الأجسام التي يتم التعرّف عليها في الصورة. يتيح النموذج التلقائي المقدَّم مع ML Kit أكثر من 400 تصنيف مختلف.

الميزةغير مجمّعةمُجمَّعة
التنفيذيتم تنزيل النموذج ديناميكيًا من خلال "خدمات Google Play".يتم ربط النموذج بشكل ثابت بتطبيقك في وقت الإنشاء.
حجم التطبيقزيادة حجمها بمقدار 200 كيلوبايت تقريبًازيادة في الحجم تبلغ 5.7 ميغابايت تقريبًا
وقت الإعدادقد تحتاج إلى الانتظار إلى أن يتم تنزيل النموذج قبل استخدامه لأول مرة.الطراز متوفّر على الفور

جرّبه الآن

  • يمكنك استخدام نموذج التطبيق للاطّلاع على مثال على استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.

قبل البدء

  1. في ملف build.gradle على مستوى المشروع، احرص على تضمين مستودع Maven من Google في كلّ من القسمَين buildscript وallprojects.

  2. أضِف ملفات الاعتماد لمكتبات ML Kit لنظام التشغيل Android إلى ملف Gradle على مستوى التطبيق الخاص بالوحدة، والذي يكون عادةً app/build.gradle. اختَر أحد التبعيات التالية استنادًا إلى احتياجاتك:

    لتجميع النموذج مع تطبيقك:

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

    لاستخدام النموذج في "خدمات 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'
    }
    
  3. إذا اخترت استخدام النموذج في "خدمات Google Play"، يمكنك ضبط إعدادات تطبيقك لتنزيل النموذج تلقائيًا على الجهاز بعد تثبيت تطبيقك من "متجر Play". ولإجراء ذلك، أضِف البيان التالي إلىملفAndroidManifest.xml في تطبيقك:

    <application ...>
          ...
          <meta-data
              android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
              android:value="ica" >
          <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" -->
    </application>
    

    يمكنك أيضًا التحقّق صراحةً من مدى توفّر النموذج وطلب تنزيله من خلال ModuleInstallClient API في "خدمات Google Play".

    إذا لم تفعِّل عمليات تنزيل النماذج في وقت التثبيت أو طلبت تنزيلًا صريحًا، يتم تنزيل النموذج في المرة الأولى التي تشغّل فيها أداة وضع التصنيفات. لا تؤدي الطلبات التي تقدّمها قبل اكتمال عملية التنزيل إلى أي نتائج.

أنت الآن جاهز لتصنيف الصور.

1. تجهيز صورة الإدخال

أنشئ عنصرًا InputImage من صورتك. يتم تشغيل أداة وضع العلامات على الصور بأسرع سرعة عند استخدام Bitmap أو YUV_420_888 media.Image، إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات camera2 API، وهي التنسيقات التي ننصح بها عند الإمكان.

يمكنك إنشاء عنصر InputImage من مصادر مختلفة، وسيتم شرح كل مصدر أدناه.

استخدام media.Image

لإنشاء عنصر InputImage من عنصر media.Image، مثلاً عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، عليك تمرير عنصر media.Image ودرجة دوران الصورة إلى InputImage.fromMediaImage().

إذا كنت تستخدِم مكتبة CameraX، تحتسِب فئتَا OnImageCapturedListener و ImageAnalysis.Analyzer قيمة التدوير نيابةً عنك.

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
          // ...
        }
    }
}

إذا كنت لا تستخدم مكتبة كاميرا تمنحك درجة دوران الصورة، يمكنك احتسابها من درجة دوران الجهاز واتجاه كاميرا الاستشعار في الجهاز:

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;
}

بعد ذلك، مرِّر عنصر media.Image وقيمة درجة الدوران إلى InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

استخدام عنوان URL للملف

لإنشاء عنصر InputImage ، من معرّف موارد منتظم لملف، عليك تمرير سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم للملف إلى InputImage.fromFilePath(). يكون ذلك مفيدًا عند استخدام نية ACTION_GET_CONTENT لطلب تحديد صورة من تطبيق معرض الصور.

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();
}

استخدام ByteBuffer أو ByteArray

لإنشاء عنصر InputImage من ByteBuffer أو ByteArray، يجب أولاً احتساب درجة دوران الصورة كما هو موضّح سابقًا لإدخال media.Image. بعد ذلك، أنشئ عنصر InputImage باستخدام المخزن المؤقت أو الصفيف، بالإضافة إلى ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان ودرجة دورانها:

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
);

استخدام Bitmap

لإنشاء عنصر InputImage من عنصر Bitmap، أدخِل التعريف التالي:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

يتم تمثيل الصورة بعنصر Bitmap مع درجات الدوران.

2. ضبط أداة تصنيف الصور وتشغيلها

لتصنيف الأجسام في صورة، مرِّر عنصر InputImage إلى process في ImageLabeler.

  1. أولاً، احصل على مثيل من ImageLabeler.

    إذا كنت تريد استخدام أداة وضع تصنيفات للصور على الجهاز، أدخِل العبارة التالية في بيان التعامل مع البيانات:

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);
  1. بعد ذلك، نقْل الصورة إلى طريقة 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- الحصول على معلومات عن الأجسام المصنَّفة

في حال نجاح عملية تصنيف الصور، يتم تمرير قائمة بعناصر ImageLabel إلى مستمع الحدث "النجاح". يمثّل كل كائن ImageLabel شيئًا تم تصنيفه في الصورة. يتيح النموذج الأساسي أكثر من 400 تصنيف مختلف. يمكنك الحصول على وصف نصي لكل تصنيف، والمؤشر بين جميع التصنيفات المتوافقة مع النموذج، ودرجة الثقة في المطابقة. على سبيل المثال:

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();
}

نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي

إذا كنت تريد تصنيف الصور في تطبيق يعمل في الوقت الفعلي، اتّبِع هذه الإرشادات لتحقيق أفضل معدّلات عرض اللقطات:

  • إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات Camera أو camera2، يمكنك الحد من عدد طلبات البيانات المرسَلة إلى أداة تصنيف الصور. إذا أصبح إطار جديد في الفيديو متاحًا أثناء تشغيل أداة وضع العلامات على الصور، يمكنك إسقاط الإطار. يمكنك الاطّلاع على فئة VisionProcessorBase في تطبيق نموذج البدء السريع للحصول على مثال.
  • إذا كنت تستخدِم واجهة برمجة التطبيقات CameraX، تأكَّد من ضبط استراتيجية الضغط الخلفي على قيمتها التلقائية ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. يضمن ذلك إرسال صورة واحدة فقط للتحليل في كل مرة. إذا تم إنشاء المزيد من الصور عندما يكون المحلّل مشغولاً، سيتم تجاهلها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة الانتظار للإرسال. بعد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها من خلال استدعاء ‎(ImageProxy.close())‎، سيتم إرسال أحدث صورة تالية.
  • إذا كنت تستخدم ناتج أداة وضع التصنيفات على الصور لوضع الرسومات على صورة الإدخال، يمكنك أولاً الحصول على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة ووضعها في خطوة واحدة. ويتم عرض هذا المحتوى على سطح العرض مرّة واحدة فقط لكل إطار إدخال. يمكنك الاطّلاع على صفَي برمجة تطبيقات Android CameraSourcePreview و GraphicOverlay في تطبيق نموذج البدء السريع للحصول على مثال.
  • إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات Camera2 API، يمكنك التقاط الصور بتنسيق ImageFormat.YUV_420_888. إذا كنت تستخدم الإصدار القديم من Camera API، يمكنك التقاط الصور بتنسيق ImageFormat.NV21.