Détecter des postures avec ML Kit sur Android

ML Kit fournit deux SDK optimisés pour la détection de pose.

Nom du SDKpose-detectionpose-detection-accurate
ImplémentationLe code et les éléments sont liés de manière statique à votre application au moment de la compilation.Le code et les éléments sont liés de manière statique à votre application au moment de la compilation.
Impact de la taille de l'application (y compris le code et les ressources)~10,1 Mo~13,3 Mo
PerformancesPixel 3 XL : ~30 FPSPixel 3XL : environ 23 FPS avec le CPU, environ 30 FPS avec le GPU

Essayer

Avant de commencer

  1. Dans le fichier build.gradle au niveau du projet, veillez à inclure le dépôt Maven de Google à la fois dans les sections buildscript et allprojects.

  2. Ajoutez les dépendances pour les bibliothèques Android ML Kit au fichier Gradle au niveau de l'application de votre module, qui est généralement app/build.gradle :

    dependencies {
  // If you want to use the base sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection:18.0.0-beta5'
  // If you want to use the accurate sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:18.0.0-beta5'
}

1. Créer une instance de PoseDetector

Options PoseDetector

Pour détecter une pose dans une image, commencez par créer une instance de PoseDetector et spécifiez éventuellement les paramètres du détecteur.

Mode de détection

Le PoseDetector fonctionne dans deux modes de détection. Veillez à sélectionner celui qui correspond à votre cas d'utilisation.

STREAM_MODE (par défaut)
 Le détecteur de pose détecte d'abord la personne la plus en évidence dans l'image, puis exécute la détection de pose. Dans les images suivantes, l'étape de détection de personnes ne sera pas effectuée, sauf si la personne est masquée ou n'est plus détectée avec un degré de confiance élevé. Le détecteur de pose tentera de suivre la personne la plus en vue et de renvoyer sa pose dans chaque inférence. Cela réduit la latence et facilite la détection. Utilisez ce mode lorsque vous souhaitez détecter une pose dans un flux vidéo.
SINGLE_IMAGE_MODE
Le détecteur de pose détecte une personne, puis exécute la détection de pose. L'étape de détection des personnes s'exécute pour chaque image. La latence est donc plus élevée et il n'y a pas de suivi des personnes. Utilisez ce mode lorsque vous utilisez la détection de pose sur des images statiques ou lorsque le suivi n'est pas souhaité.

Configuration du matériel

PoseDetector est compatible avec plusieurs configurations matérielles pour optimiser les performances :

  • CPU : exécuter le détecteur en utilisant uniquement le processeur
  • CPU_GPU : exécutez le détecteur en utilisant à la fois le processeur et le GPU.

Lorsque vous créez les options du détecteur, vous pouvez utiliser l'API setPreferredHardwareConfigs pour contrôler la sélection du matériel. Par défaut, toutes les configurations matérielles sont définies comme préférées.

ML Kit prendra en compte la disponibilité, la stabilité, l'exactitude et la latence de chaque configuration, et choisira la meilleure parmi les configurations préférées. Si aucune des configurations préférées n'est applicable, la configuration CPU sera utilisée automatiquement comme solution de repli. ML Kit effectuera ces vérifications et la préparation associée de manière non bloquante avant d'activer toute accélération. Il est donc fort probable que la première fois que votre utilisateur exécutera le détecteur, il utilisera CPU. Une fois toute la préparation terminée, la meilleure configuration sera utilisée lors des exécutions suivantes.

Exemples d'utilisation de setPreferredHardwareConfigs :

  • Pour laisser ML Kit choisir la meilleure configuration, n'appelez pas cette API.
  • Si vous ne souhaitez activer aucune accélération, ne transmettez que CPU.
  • Si vous souhaitez utiliser le GPU pour décharger le CPU, même si le GPU peut être plus lent, ne transmettez que CPU_GPU.

Spécifiez les options du détecteur de pose :

Kotlin

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
val options = PoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
    .build()

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
val options = AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
    .build()

Java

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
PoseDetectorOptions options =
   new PoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
       .build();

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
AccuratePoseDetectorOptions options =
   new AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
       .build();

Enfin, créez une instance de PoseDetector. Transmettez les options que vous avez spécifiées :

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Préparer l'image d'entrée

Pour détecter des poses dans une image, créez un objet InputImage à partir d'un Bitmap, d'un media.Image, d'un ByteBuffer, d'un tableau d'octets ou d'un fichier sur l'appareil. Transmettez ensuite l'objet InputImage à PoseDetector.

Pour la détection de pose, vous devez utiliser une image d'au moins 480 x 360 pixels. Si vous détectez des poses en temps réel, la capture de frames à cette résolution minimale peut aider à réduire la latence.

Vous pouvez créer un objet InputImage à partir de différentes sources, chacune étant expliquée ci-dessous.

Utiliser un media.Image

Pour créer un objet InputImage à partir d'un objet media.Image, par exemple lorsque vous capturez une image à partir de l'appareil photo d'un appareil, transmettez l'objet media.Image et la rotation de l'image à InputImage.fromMediaImage().

Si vous utilisez la bibliothèque CameraX, les classes OnImageCapturedListener et ImageAnalysis.Analyzer calculent la valeur de rotation pour vous.

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
          // ...
        }
    }
}

Si vous n'utilisez pas de bibliothèque d'appareil photo qui vous indique le degré de rotation de l'image, vous pouvez le calculer à partir du degré de rotation de l'appareil et de l'orientation du capteur de l'appareil photo dans l'appareil :

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;
}

Ensuite, transmettez l'objet media.Image et la valeur du degré de rotation à InputImage.fromMediaImage() :

Kotlin

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

Java

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

Utiliser un URI de fichier

Pour créer un objet InputImage à partir d'un URI de fichier, transmettez le contexte de l'application et l'URI de fichier à InputImage.fromFilePath(). Cela est utile lorsque vous utilisez un intent ACTION_GET_CONTENT pour inviter l'utilisateur à sélectionner une image dans son application Galerie.

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();
}

Utiliser un ByteBuffer ou un ByteArray

Pour créer un objet InputImage à partir d'un ByteBuffer ou d'un ByteArray, commencez par calculer le degré de rotation de l'image, comme décrit précédemment pour l'entrée media.Image. Créez ensuite l'objet InputImage avec le tampon ou le tableau, ainsi que la hauteur, la largeur, le format d'encodage des couleurs et le degré de rotation de l'image :

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

Utiliser un Bitmap

Pour créer un objet InputImage à partir d'un objet Bitmap, effectuez la déclaration suivante :

Kotlin

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

Java

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

L'image est représentée par un objet Bitmap ainsi que par des degrés de rotation.

3. Traiter l'image

Transmettez l'objet InputImage préparé à la méthode process de PoseDetector.

Kotlin

Task<Pose> result = poseDetector.process(image)
       .addOnSuccessListener { results ->
           // Task completed successfully
           // ...
       }
       .addOnFailureListener { e ->
           // Task failed with an exception
           // ...
       }

Java

Task<Pose> result =
        poseDetector.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<Pose>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(Pose pose) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });

4. Obtenir des informations sur la pose détectée

Si une personne est détectée dans l'image, l'API de détection de pose renvoie un objet Pose avec 33 PoseLandmark.

Si la personne n'était pas entièrement dans l'image, le modèle attribue aux coordonnées des points de repère manquants des valeurs InFrameConfidence faibles et les place en dehors du cadre.

Si aucune personne n'a été détectée dans le frame, l'objet Pose ne contient aucun PoseLandmark.

Kotlin

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
val allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks()

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
val leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER)
val rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER)
val leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW)
val rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW)
val leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST)
val rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST)
val leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP)
val rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP)
val leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE)
val rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE)
val leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE)
val rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE)
val leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY)
val rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY)
val leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX)
val rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX)
val leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB)
val rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB)
val leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL)
val rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL)
val leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX)
val rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX)
val nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE)
val leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER)
val leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE)
val leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER)
val rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER)
val rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE)
val rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER)
val leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR)
val rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR)
val leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH)
val rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH)

Java

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
List<PoseLandmark> allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks();

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
PoseLandmark leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER);
PoseLandmark rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER);
PoseLandmark leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW);
PoseLandmark rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW);
PoseLandmark leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST);
PoseLandmark rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST);
PoseLandmark leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP);
PoseLandmark rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP);
PoseLandmark leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE);
PoseLandmark rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE);
PoseLandmark leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE);
PoseLandmark rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE);
PoseLandmark leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY);
PoseLandmark rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY);
PoseLandmark leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX);
PoseLandmark rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX);
PoseLandmark leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB);
PoseLandmark rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB);
PoseLandmark leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL);
PoseLandmark rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL);
PoseLandmark leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE);
PoseLandmark leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER);
PoseLandmark leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE);
PoseLandmark leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER);
PoseLandmark rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER);
PoseLandmark rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE);
PoseLandmark rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER);
PoseLandmark leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR);
PoseLandmark rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR);
PoseLandmark leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH);
PoseLandmark rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH);

Conseils pour améliorer les performances

La qualité de vos résultats dépend de celle de l'image d'entrée :

  • Pour que ML Kit détecte précisément la pose, la personne sur l'image doit être représentée par suffisamment de données de pixels. Pour des performances optimales, le sujet doit faire au moins 256 x 256 pixels.
  • Si vous détectez une pose dans une application en temps réel, vous pouvez également tenir compte des dimensions globales des images d'entrée. Les images plus petites peuvent être traitées plus rapidement. Pour réduire la latence, capturez des images à des résolutions plus faibles, mais gardez à l'esprit les exigences de résolution ci-dessus et assurez-vous que le sujet occupe autant d'espace que possible dans l'image.
  • Une mise au point médiocre de l'image peut également avoir un impact sur la précision. Si vous n'obtenez pas de résultats acceptables, demandez à l'utilisateur de reprendre la photo.

Si vous souhaitez utiliser la détection de pose dans une application en temps réel, suivez ces consignes pour obtenir les meilleures fréquences d'images :

  • Utilisez le SDK de détection de pose de base et STREAM_MODE.
  • Envisagez de prendre des photos à une résolution inférieure. Toutefois, gardez également à l'esprit les exigences de cette API concernant les dimensions des images.
  • Si vous utilisez l'API Camera ou camera2, limitez les appels au détecteur. Si une nouvelle image vidéo devient disponible pendant l'exécution du détecteur, supprimez-la. Pour obtenir un exemple, consultez la classe VisionProcessorBase dans l'exemple d'application de démarrage rapide.
  • Si vous utilisez l'API CameraX, assurez-vous que la stratégie de contre-pression est définie sur sa valeur par défaut ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Cela garantit qu'une seule image sera envoyée à la fois pour analyse. Si d'autres images sont produites lorsque l'analyseur est occupé, elles seront automatiquement supprimées et ne seront pas mises en file d'attente pour la diffusion. Une fois l'image analysée fermée en appelant ImageProxy.close(), la dernière image suivante sera fournie.
  • Si vous utilisez la sortie du détecteur pour superposer des éléments graphiques sur l'image d'entrée, obtenez d'abord le résultat de ML Kit, puis affichez l'image et superposez-la en une seule étape. Le rendu est effectué sur la surface d'affichage une seule fois pour chaque frame d'entrée. Pour obtenir un exemple, consultez les classes CameraSourcePreview et GraphicOverlay dans l'exemple d'application de démarrage rapide.
  • Si vous utilisez l'API Camera2, capturez les images au format ImageFormat.YUV_420_888. Si vous utilisez l'ancienne API Camera, capturez les images au format ImageFormat.NV21.

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