يمكنك استخدام "حزمة تعلّم الآلة" لرصد العناصر وتتبُّعها في إطارات الفيديو المتتالية.
عند تمرير صورة إلى "حزمة تعلّم الآلة"، ترصد الحزمة ما يصل إلى خمسة عناصر في الصورة بالإضافة إلى موضع كل عنصر في الصورة. عند رصد العناصر في بث الفيديو، يكون لكل عنصر رقم تعريف فريد يمكنك استخدامه لتتبُّع العنصر من إطار إلى آخر. يمكنك أيضًا تفعيل التصنيف العام للعناصر اختياريًا، ما يؤدي إلى تصنيف العناصر باستخدام أوصاف فئات عامة.
للتجربة:
- يمكنك تجربة التطبيق النموذجي للاطّلاع على مثال على استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.
- يمكنك الاطّلاع على تطبيق العرض التوضيحي لـ التصميم المتعدد الأبعاد لمعرفة كيفية تنفيذ واجهة برمجة التطبيقات هذه بشكل كامل.
قبل البدء
- في ملف
build.gradleعلى مستوى المشروع، تأكَّد من تضمين مستودع Maven من Google في كلٍّ من قسمَيbuildscriptوallprojects. - أضِف تبعيات مكتبات "حزمة تعلّم الآلة" على Android إلى ملف gradle على مستوى التطبيق في وحدتك، والذي يكون عادةً
app/build.gradle:dependencies { // ... implementation 'com.google.mlkit:object-detection:17.0.2' }
1- ضبط أداة رصد العناصر
لرصد العناصر وتتبُّعها، عليك أولاً إنشاء مثيل من ObjectDetector وتحديد أي إعدادات لأداة الرصد تريد تغييرها من الإعدادات التلقائية اختياريًا.
يمكنك ضبط أداة رصد العناصر لحالة الاستخدام باستخدام كائن
ObjectDetectorOptions. يمكنك تغيير الإعدادات التالية:إعدادات أداة رصد العناصر وضع الرصد STREAM_MODE(تلقائي) |SINGLE_IMAGE_MODEفي
STREAM_MODE(تلقائي)، تعمل أداة رصد العناصر بزمن انتقال منخفض، ولكن قد تقدّم نتائج غير مكتملة (مثل مربّعات حدود أو تصنيفات فئات غير محدّدة) في أول بضع عمليات استدعاء لأداة الرصد. فيSTREAM_MODEأيضًا، تمنح أداة الرصد أرقام تعريف للتتبُّع للعناصر، يمكنك استخدامها لتتبُّع العناصر في جميع الإطارات. استخدِم هذا الوضع عندما تريد تتبُّع العناصر، أو عندما يكون وقت الاستجابة المنخفض مهمًا، مثلاً عند معالجة بث الفيديو في الوقت الفعلي.في
SINGLE_IMAGE_MODE، تعرض أداة رصد العناصر النتيجة بعد تحديد مربّع حدود العنصر. إذا فعّلت التصنيف أيضًا، ستعرض أداة الرصد النتيجة بعد توفّر كلٍّ من مربّع الحدود وتصنيف الفئة. نتيجةً لذلك، زمن انتقال الرصد قد يكون أعلى. فيSINGLE_IMAGE_MODEأيضًا، لا يتم منح أرقام تعريف للتتبُّع. استخدِم هذا الوضع إذا لم يكن وقت الاستجابة مهمًا ولا تريد التعامل مع النتائج الجزئية.رصد عناصر متعددة وتتبُّعها false(تلقائي) |trueيحدد هذا الخيار ما إذا كان سيتم رصد ما يصل إلى خمسة عناصر وتتبُّعها أو رصد العنصر الأبرز فقط (تلقائي).
تصنيف العناصر false(تلقائي) |trueيحدد هذا الخيار ما إذا كان سيتم تصنيف العناصر المرصودة في فئات عامة أم لا. عند تفعيل هذا الخيار، تصنّف أداة رصد العناصر العناصر في الفئات التالية: السلع العصرية والمواد الغذائية والسلع المنزلية والأماكن والنباتات.
تم تحسين واجهة برمجة التطبيقات لرصد العناصر وتتبُّعها لحالتَي الاستخدام الأساسيتَين التاليتَين:
- الرصد والتتبُّع المباشرَين للعنصر الأبرز في عدسة الكاميرا
- رصد عناصر متعددة من صورة ثابتة
لضبط واجهة برمجة التطبيقات لحالتَي الاستخدام هاتَين:
Kotlin
// Live detection and tracking val options = ObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE) .enableClassification() // Optional .build() // Multiple object detection in static images val options = ObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE) .enableMultipleObjects() .enableClassification() // Optional .build()
Java
// Live detection and tracking ObjectDetectorOptions options = new ObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE) .enableClassification() // Optional .build(); // Multiple object detection in static images ObjectDetectorOptions options = new ObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE) .enableMultipleObjects() .enableClassification() // Optional .build();
احصل على مثيل من
ObjectDetector:Kotlin
val objectDetector = ObjectDetection.getClient(options)
Java
ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(options);
2. إعداد الصورة المُدخَلة
لرصد العناصر وتتبُّعها، عليك تمرير الصور إلى طريقةprocess() في مثيل ObjectDetector.
تعمل أداة رصد العناصر مباشرةً من Bitmap أو ByteBuffer بتنسيق NV21 أو media.Image بتنسيق YUV_420_888. يُنصح بإنشاء InputImage من هذه المصادر إذا كان بإمكانك الوصول مباشرةً إلى أحدها. إذا أنشأت
InputImage من مصادر أخرى، سنتولّى عملية التحويل
داخليًا وقد تكون أقل كفاءة.
لكل إطار فيديو أو صورة في تسلسل، عليك إجراء ما يلي:
يمكنك إنشاء كائن InputImage
من مصادر مختلفة، موضّحة أدناه.
استخدام media.Image
لإنشاء كائن InputImage
من كائن media.Image، مثلاً عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، عليك تمرير كائن media.Image وتدوير الصورة إلى InputImage.fromMediaImage().
إذا كنت تستخدم مكتبة
CameraX، تحسب الفئتان 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 تدوير الصورة، يمكنك حسابها من درجة تدوير الجهاز واتجاه مستشعر الكاميرا 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، عليك تمرير الكائن media.Image وقيمة درجة التدوير إلى InputImage.fromMediaImage():
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
استخدام معرّف موارد منتظم (URI) لملف
لإنشاء كائن InputImage
من معرّف موارد منتظم (URI) لملف، عليك تمرير سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى
InputImage.fromFilePath(). يكون هذا الإجراء مفيدًا عند استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لكي يُطلب من المستخدم اختيار 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 كائن InputImage
من ByteBuffer أو ByteArray، عليك أولاً حساب درجة تدوير الصورة
كما هو موضّح سابقًا لإدخال media.Image.
بعد ذلك، عليك إنشاء كائن InputImage باستخدام المخزن المؤقت أو المصفوفة، بالإضافة إلى ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان ودرجة التدوير:
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 كائن InputImage
من كائن Bitmap، عليك إجراء الإعلان التالي:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
يتم تمثيل الصورة بكائن Bitmap بالإضافة إلى درجات التدوير.
3. معالجة الصورة
عليك تمرير الصورة إلى طريقةprocess():
Kotlin
objectDetector.process(image) .addOnSuccessListener { detectedObjects -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Java
objectDetector.process(image) .addOnSuccessListener( new OnSuccessListener<List<DetectedObject>>() { @Override public void onSuccess(List<DetectedObject> detectedObjects) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
4. الحصول على معلومات عن العناصر المرصودة
إذا نجح استدعاء process()، يتم تمرير قائمة DetectedObject إلى مستمع النجاح.
يحتوي كل DetectedObject على الخصائص التالية:
| مربّع الحدود | Rect يشير إلى موضع العنصر في الـ
صورة. |
||||||
| رقم تعريف التتبُّع | عدد صحيح يعرّف العنصر في جميع الصور يكون هذا الرقم فارغًا في `SINGLE_IMAGE_MODE`. | ||||||
| التصنيفات |
|
Kotlin
for (detectedObject in detectedObjects) { val boundingBox = detectedObject.boundingBox val trackingId = detectedObject.trackingId for (label in detectedObject.labels) { val text = label.text if (PredefinedCategory.FOOD == text) { ... } val index = label.index if (PredefinedCategory.FOOD_INDEX == index) { ... } val confidence = label.confidence } }
Java
// The list of detected objects contains one item if multiple // object detection wasn't enabled. for (DetectedObject detectedObject : detectedObjects) { Rect boundingBox = detectedObject.getBoundingBox(); Integer trackingId = detectedObject.getTrackingId(); for (Label label : detectedObject.getLabels()) { String text = label.getText(); if (PredefinedCategory.FOOD.equals(text)) { ... } int index = label.getIndex(); if (PredefinedCategory.FOOD_INDEX == index) { ... } float confidence = label.getConfidence(); } }
ضمان تجربة رائعة للمستخدم
للحصول على أفضل تجربة للمستخدم، اتّبِع الإرشادات التالية في تطبيقك:
- يعتمد رصد العناصر بنجاح على درجة تعقيد العنصر المرئي. لكي يتم رصد العناصر التي تحتوي على عدد قليل من الميزات المرئية، قد تحتاج إلى أن تشغل جزءًا أكبر من الصورة. عليك تزويد المستخدمين بإرشادات حول التقاط الإدخالات التي تعمل بشكل جيد مع نوع العناصر التي تريد رصدها.
- عند استخدام التصنيف، إذا كنت تريد رصد العناصر التي لا تندرج بشكل واضح ضمن الفئات المتوافقة، عليك تنفيذ معالجة خاصة للعناصر غير المعروفة.
يمكنك أيضًا الاطّلاع على تطبيق العرض التوضيحي لـ Material Design في "حزمة تعلّم الآلة" ومجموعة أنماط Material Design للميزات المستندة إلى تعلّم الآلة.
تحسين الأداء
إذا كنت تريد استخدام ميزة رصد العناصر في تطبيق في الوقت الفعلي، اتّبِع الإرشادات التالية للحصول على أفضل معدلات الإطارات:
عند استخدام وضع البث في تطبيق في الوقت الفعلي، لا تستخدِم ميزة رصد عناصر متعددة، لأنّ معظم الأجهزة لن تتمكّن من إنتاج معدلات إطارات مناسبة.
أوقِف التصنيف إذا لم تكن بحاجة إليه.
- إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات
Cameraأوcamera2، عليك تقليل عدد عمليات استدعاء أداة الرصد. إذا أصبح إطار فيديو جديد متاحًا أثناء تشغيل أداة الرصد، عليك حذف الإطار. يمكنك الاطّلاع على الفئةVisionProcessorBaseفي نموذج التطبيق للبدء السريع للحصول على مثال. - إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات
CameraX، تأكَّد من ضبط استراتيجية تقليل الضغط على قيمتها التلقائيةImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. يضمن ذلك تسليم صورة واحدة فقط لتحليلها في كل مرة. إذا تم إنتاج المزيد من الصور عندما يكون المحلّل مشغولاً، سيتم حذفها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة الانتظار لتسليمها. بعد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها عن طريق استدعاء ImageProxy.close()، سيتم تسليم أحدث صورة تالية. - إذا كنت تستخدم ناتج أداة الرصد لتراكب الرسومات على
الصورة المُدخَلة، عليك أولاً الحصول على النتيجة من "حزمة تعلّم الآلة"، ثم عرض الصورة
والتراكب في خطوة واحدة. يؤدي ذلك إلى العرض على سطح العرض
مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال. يمكنك الاطّلاع على الفئتَين
CameraSourcePreviewوGraphicOverlayفي نموذج تطبيق البدء السريع للحصول على مثال. - إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات Camera2، عليك التقاط الصور بتنسيق
ImageFormat.YUV_420_888إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات Camera الأقدم، عليك التقاط الصور بتنسيقImageFormat.NV21