ML Kit का इस्तेमाल करके, इमेज में पहचाने गए ऑब्जेक्ट लेबल किए जा सकते हैं. ML Kit के साथ दिया गया डिफ़ॉल्ट मॉडल, 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल के साथ काम करता है.
सुविधा | अलग-अलग बेचे जाने वाले | बंडल किए गए |
---|---|---|
लागू करना | मॉडल, Google Play services की मदद से डाइनैमिक तौर पर डाउनलोड किया जाता है. | मॉडल, बिल्ड के समय आपके डेटा से स्टैटिक तौर पर लिंक होता है. |
ऐप्लिकेशन का साइज़ | साइज़ में करीब 200 केबी की बढ़ोतरी. | साइज़ में करीब 5.7 एमबी की बढ़ोतरी. |
डेटा लेयर में इवेंट बनाने की प्रोसेस में लगने वाला समय | पहली बार इस्तेमाल करने से पहले, मॉडल डाउनलोड होने का इंतज़ार करना पड़ सकता है. | मॉडल तुरंत उपलब्ध हो |
इसे आज़माएं
- इस एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, सैंपल ऐप्लिकेशन आज़माएं.
शुरू करने से पहले
प्रोजेक्ट-लेवल की
build.gradle
फ़ाइल में,buildscript
औरallprojects
, दोनों सेक्शन में Google की Maven रिपॉज़िटरी को शामिल करना न भूलें.अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की Gradle फ़ाइल में, ML Kit की Android लाइब्रेरी की डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह फ़ाइल
app/build.gradle
होती है. अपनी ज़रूरतों के हिसाब से, इनमें से कोई एक डिपेंडेंसी चुनें:अपने ऐप्लिकेशन के साथ मॉडल को बंडल करने के लिए:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9' }
Google Play services में मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए:
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' }
अगर आपको Google Play services में मॉडल का इस्तेमाल करना है, तो अपने ऐप्लिकेशन को इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि Play Store से ऐप्लिकेशन इंस्टॉल होने के बाद, मॉडल अपने-आप डिवाइस पर डाउनलोड हो जाए. इसके लिए, अपने ऐप्लिकेशन की
AndroidManifest.xml
फ़ाइल में यह एलान जोड़ें:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="ica" > <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" --> </application>
Google Play services के ModuleInstallClient API की मदद से, मॉडल की उपलब्धता की साफ़ तौर पर जांच की जा सकती है. साथ ही, डाउनलोड करने का अनुरोध भी किया जा सकता है.
अगर इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की जाती या साफ़ तौर पर डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया जाता है, तो पहली बार लेबलर चलाने पर मॉडल डाउनलोड हो जाता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले किए गए अनुरोधों से कोई नतीजा नहीं मिलता.
अब इमेज को लेबल किया जा सकता है.
1. इनपुट इमेज तैयार करना
अपनी इमेज सेInputImage
ऑब्जेक्ट बनाएं.
इमेज लेबलर सबसे तेज़ तब काम करता है, जब Bitmap
का इस्तेमाल किया जाता है. इसके अलावा, अगर camera2 API का इस्तेमाल किया जाता है, तो YUV_420_888 media.Image
का इस्तेमाल करें. हमारा सुझाव है कि जहां भी हो सके वहां इनका इस्तेमाल करें.
अलग-अलग सोर्स से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाया जा सकता है. इनमें से हर सोर्स के बारे में नीचे बताया गया है.
media.Image
का इस्तेमाल करना
media.Image
ऑब्जेक्ट से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, media.Image
ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन को InputImage.fromMediaImage()
में पास करें. ऐसा तब किया जाता है, जब किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर की जाती है.
अगर
CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो OnImageCapturedListener
और ImageAnalysis.Analyzer
क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं.
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 // ... } } }
अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जो इमेज के घूमने की डिग्री बताती है, तो डिवाइस के घूमने की डिग्री और डिवाइस में कैमरे के सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:
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; }
इसके बाद, media.Image
ऑब्जेक्ट और InputImage.fromMediaImage()
में घुमाव की डिग्री की वैल्यू पास करें:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
फ़ाइल के यूआरआई का इस्तेमाल करना
फ़ाइल यूआरआई से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को InputImage.fromFilePath()
में पास करें. यह तब काम आता है, जब उपयोगकर्ता को अपने गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने के लिए कहने के लिए, ACTION_GET_CONTENT
इंटेंट का इस्तेमाल किया जाता है.
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(); }
ByteBuffer
या ByteArray
का इस्तेमाल करना
ByteBuffer
या ByteArray
से InputImage
आइटम बनाने के लिए, सबसे पहले इमेज के घूमने की डिग्री का हिसाब लगाएं. यह हिसाब लगाने का तरीका, media.Image
इनपुट के लिए पहले बताया गया है.
इसके बाद, बफ़र या ऐरे के साथ InputImage
ऑब्जेक्ट बनाएं. साथ ही, इमेज की
ऊंचाई, चौड़ाई, कलर कोडिंग फ़ॉर्मैट, और घुमाव की डिग्री भी डालें:
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 );
Bitmap
का इस्तेमाल करना
Bitmap
ऑब्जेक्ट से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, यह एलान करें:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
इमेज को घुमाने के डिग्री के साथ Bitmap
ऑब्जेक्ट से दिखाया जाता है.
2. इमेज लेबलर को कॉन्फ़िगर और चलाना
किसी इमेज में ऑब्जेक्ट लेबल करने के लिए,InputImage
ऑब्जेक्ट को ImageLabeler
के process
तरीके में पास करें.
सबसे पहले,
ImageLabeler
का इंस्टेंस पाएं.अगर आपको डिवाइस पर मौजूद इमेज लेबलर का इस्तेमाल करना है, तो यह एलान करें:
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);
- इसके बाद, इमेज को
process()
तरीके में पास करें:
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. लेबल किए गए ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी पाना
अगर इमेज लेबल करने की कार्रवाई पूरी हो जाती है, तोImageLabel
ऑब्जेक्ट की सूची, सफलता के बारे में बताने वाले फ़ंक्शन को भेजी जाती है. हर ImageLabel
ऑब्जेक्ट, इमेज में लेबल की गई किसी चीज़ को दिखाता है. बेस मॉडल, 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल के साथ काम करता है.
आपको हर लेबल का टेक्स्ट ब्यौरा, मॉडल के साथ काम करने वाले सभी लेबल के बीच इंडेक्स, और मैच का कॉन्फ़िडेंस स्कोर मिल सकता है. उदाहरण के लिए:
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(); }
रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह
अगर आपको रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में इमेज लेबल करनी हैं, तो सबसे अच्छा फ़्रेमरेट पाने के लिए, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:
- अगर
Camera
याcamera2
एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है, तो इमेज लेबलर को कॉल को कम करें. अगर इमेज लेबल करने वाला टूल चालू होने के दौरान, वीडियो का कोई नया फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन मेंVisionProcessorBase
क्लास देखें. - अगर
CameraX
एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है, तो पक्का करें कि बैकप्रेशर की रणनीति, डिफ़ॉल्ट वैल्यू पर सेट होImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. इससे यह पक्का होता है कि विश्लेषण के लिए एक बार में सिर्फ़ एक इमेज डिलीवर की जाएगी. अगर विश्लेषक व्यस्त होने पर ज़्यादा इमेज जनरेट होती हैं, तो वे अपने-आप हट जाएंगी और डिलीवरी के लिए कतार में नहीं जोड़ी जाएंगी. ImageProxy.close() को कॉल करके, जिस इमेज का विश्लेषण किया जा रहा है उसे बंद करने के बाद, अगली नई इमेज डिलीवर की जाएगी. - अगर इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए, इमेज लेबलर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जाता है, तो पहले ML Kit से नतीजा पाएं. इसके बाद, एक ही चरण में इमेज को रेंडर करें और ओवरले करें. यह हर इनपुट फ़्रेम के लिए, डिसप्ले प्लैटफ़ॉर्म पर सिर्फ़ एक बार रेंडर होता है. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में
CameraSourcePreview
औरGraphicOverlay
क्लास देखें. - अगर Camera2 API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज को
ImageFormat.YUV_420_888
फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें. अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज कोImageFormat.NV21
फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें.