Android पर एमएल किट से इमेज को लेबल करें

किसी इमेज में पहचाने गए ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, ML Kit का इस्तेमाल किया जा सकता है. ML Kit के साथ उपलब्ध डिफ़ॉल्ट मॉडल, 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल के साथ काम करता है.

सुविधाअनबंडल किया गयाबंडल किए गए
लागू करनामॉडल को Google Play Services के ज़रिए डाइनैमिक तरीके से डाउनलोड किया जाता है.मॉडल को बिल्ड टाइम में स्टैटिक तौर पर लिंक किया जाता है.
ऐप्लिकेशन का साइज़साइज़ में करीब 200 केबी की बढ़ोतरी होती है.साइज़ में करीब 5.7 एमबी की बढ़ोतरी हुई है.
डेटा लेयर में इवेंट बनाने की प्रोसेस में लगने वाला समयपहली बार इस्तेमाल करने से पहले, मॉडल को डाउनलोड होने में समय लग सकता है.मॉडल तुरंत उपलब्ध है

इसे आज़माएं

शुरू करने से पहले

  1. अपने प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, पक्का करें कि आपने Google की Maven रिपॉज़िटरी को buildscript और allprojects, दोनों सेक्शन में शामिल किया हो.

  2. अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की gradle फ़ाइल में, ML Kit Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें. यह फ़ाइल आम तौर पर app/build.gradle होती है. अपनी ज़रूरतों के हिसाब से, इनमें से कोई एक डिपेंडेंसी चुनें:

    मॉडल को अपने ऐप्लिकेशन के साथ 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'
    }
    
  3. 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 ModuleInstallClient API के ज़रिए, मॉडल की उपलब्धता की जांच की जा सकती है. साथ ही, डाउनलोड करने का अनुरोध किया जा सकता है.

    अगर आपने इंस्टॉल करने के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की है या डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया है, तो लेबलर को पहली बार 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 से InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. इमेज लेबलर, Bitmap का इस्तेमाल करने पर सबसे तेज़ी से काम करता है. अगर camera2 API का इस्तेमाल किया जाता है, तो YUV_420_888 media.Image का इस्तेमाल करें. हमारा सुझाव है कि जब भी हो सके, इनका इस्तेमाल करें.

अलग-अलग सोर्स से InputImage ऑब्जेक्ट बनाया जा सकता है. इनके बारे में यहां बताया गया है.

media.Image का इस्तेमाल करना

media.Image ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, InputImage.fromMediaImage() को media.Image ऑब्जेक्ट और इमेज का रोटेशन 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, 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 आपको ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं करना है जिससे इमेज के रोटेशन डिग्री का पता चलता है, तो डिवाइस के रोटेशन डिग्री और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से, इमेज के रोटेशन डिग्री का 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 रोटेशन डिग्री की वैल्यू को InputImage.fromMediaImage() में पास करें:

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना

किसी फ़ाइल यूआरआई से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन के कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को InputImage.fromFilePath() पर पास करें. यह तब काम आता है, जब आपको उपयोगकर्ता को उसकी गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने के लिए प्रॉम्प्ट करना हो. इसके लिए, ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करें.

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 ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले इमेज के रोटेशन डिग्री का हिसाब लगाएं. इसके लिए, media.Image इनपुट के लिए पहले बताई गई प्रोसेस का इस्तेमाल करें. इसके बाद, बफ़र या ऐरे के साथ InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. साथ ही, इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन डिग्री भी सेट करें:

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 Bitmap ऑब्जेक्ट के तौर पर दिखाया गया है. साथ ही, इसे घुमाने की डिग्री भी दिखाई गई है.

2. इमेज लेबलर को कॉन्फ़िगर करना और चलाना

किसी इमेज में मौजूद ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, InputImage ऑब्जेक्ट को ImageLabeler के process तरीके से पास करें.

  1. सबसे पहले, ImageLabeler का कोई 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);
  1. इसके बाद, इमेज को process() तरीके से 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 प्रोसेस पूरी हो जाती है, तो ImageLabel ऑब्जेक्ट की सूची, सफलता के बारे में बताने वाले लिसनर को पास की जाती है. हर ImageLabel ऑब्जेक्ट, इमेज में लेबल की गई किसी चीज़ के बारे में बताता है. बेसिक मॉडल में, 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल इस्तेमाल किए जा सकते हैं. आपको हर लेबल के बारे में टेक्स्ट में जानकारी मिल सकती है. साथ ही, मॉडल के साथ काम करने वाले सभी लेबल में से लेबल का इंडेक्स और मैच होने का कॉन्फ़िडेंस स्कोर भी 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 अच्छे फ़्रेमरेट पाने के लिए, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:

  • अगर Camera या camera2 एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है, तो इमेज लेबलर को किए जाने वाले कॉल को थ्रॉटल करें. अगर इमेज लेबलर के चालू होने के दौरान कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध होता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में VisionProcessorBase क्लास देखें.
  • अगर CameraX API का इस्तेमाल किया जाता है, तो पक्का करें कि बैकप्रेशर की रणनीति को डिफ़ॉल्ट वैल्यू ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST पर सेट किया गया हो. इससे यह पक्का होता है कि एक बार में सिर्फ़ एक इमेज का विश्लेषण किया जाएगा. अगर विश्लेषण करने वाले टूल के व्यस्त होने पर ज़्यादा इमेज जनरेट होती हैं, तो उन्हें अपने-आप हटा दिया जाएगा. साथ ही, उन्हें डिलीवरी के लिए लाइन में नहीं लगाया जाएगा. विश्लेषण की जा रही इमेज को ImageProxy.close() फ़ंक्शन कॉल करके बंद करने के बाद, अगली नई इमेज डिलीवर की जाएगी.
  • अगर आपको इमेज लेबल करने वाले टूल के आउटपुट का इस्तेमाल करके, इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक ओवरले करने हैं, तो पहले ML Kit से नतीजे पाएं. इसके बाद, इमेज को रेंडर करें और एक ही चरण में ओवरले करें. यह हर इनपुट फ़्रेम के लिए, डिसप्ले सर्फ़ेस पर सिर्फ़ एक बार रेंडर होता है. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में CameraSourcePreview और GraphicOverlay क्लास देखें.
  • Camera2 API का इस्तेमाल करने पर, इमेज को ImageFormat.YUV_420_888 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें. अगर Camera API के पुराने वर्शन का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज को ImageFormat.NV21 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें.