ML Kit fournit deux SDK optimisés pour la détection des postures.
Nom du SDK | détection-pose | précision de la détection de postures |
---|---|---|
Implémentation | Le code et les éléments sont associés de manière statique à votre application au moment de la compilation. | Le code et les éléments sont associés de manière statique à votre application au moment de la compilation. |
Impact sur la taille de l'application (code et composants inclus) | Environ 10,1 Mo | Environ 13,3 Mo |
Performances | Pixel 3XL: ~30FPS | Pixel 3XL: ~23 FPS avec le processeur, ~30 FPS avec le GPU |
Essayer
- Jouez avec l'application exemple pour voir un exemple d'utilisation de cette API.
Avant de commencer
- Dans le fichier
build.gradle
au niveau du projet, veillez à inclure le dépôt Maven de Google à la fois dans vos sectionsbuildscript
etallprojects
. Ajoutez les dépendances des 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-beta4' // If you want to use the accurate sdk implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:18.0.0-beta4' }
1. Créer une instance de PoseDetector
Options PoseDetector
Pour détecter une posture dans une image, créez d'abord une instance de PoseDetector
et spécifiez éventuellement les paramètres du détecteur.
Mode de détection
Le PoseDetector
fonctionne dans deux modes de détection. Veillez à choisir celle qui correspond à votre cas d'utilisation.
STREAM_MODE
(par défaut)- Le détecteur de postures détecte d'abord la personne la plus visible sur l'image, puis lance la détection des postures. Dans les images suivantes, l'étape de détection de personnes n'est pas lancée, sauf si la personne est masquée ou n'est plus détectée avec un niveau de confiance élevé. Le détecteur de pose essaie de suivre la personne la plus visible et de renvoyer sa position dans chaque inférence. Cela réduit la latence et facilite la détection. Utilisez ce mode lorsque vous souhaitez détecter une posture dans un flux vidéo.
SINGLE_IMAGE_MODE
- Le détecteur de poses détecte une personne, puis lance la détection des postures. L'étape de détection de personnes sera exécutée pour chaque image. La latence sera donc plus élevée et il n'y aura pas de suivi des personnes. Utilisez ce mode lorsque vous utilisez la détection des postures sur des images statiques ou lorsque le suivi n'est pas souhaité.
Configuration matérielle
PoseDetector
accepte plusieurs configurations matérielles pour optimiser les performances:
CPU
: exécute le détecteur en utilisant uniquement le processeurCPU_GPU
: exécute le détecteur en utilisant à la fois le processeur et le GPU.
Lorsque vous créez les options de détecteur, vous pouvez utiliser l'API setPreferredHardwareConfigs
pour contrôler la sélection du matériel. Par défaut, toutes les configurations matérielles sont définies comme prioritaires.
ML Kit tiendra compte de la disponibilité, de la stabilité, de l'exactitude et de 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 en remplacement. ML Kit effectue ces vérifications et la préparation associée de manière non bloquante avant d'activer toute accélération. C'est donc probablement la première fois que votre utilisateur lance le détecteur qu'il utilise CPU
. Une fois la préparation terminée, la configuration optimale sera utilisée dans les exécutions suivantes.
Exemples d'utilisation de setPreferredHardwareConfigs
:
- N'appelez pas cette API pour que ML Kit puisse choisir la meilleure configuration.
- Si vous ne souhaitez pas activer l'accélération, ne transmettez que
CPU
. - Si vous souhaitez utiliser le GPU pour décharger le processeur même s'il peut être plus lent, ne transmettez que
CPU_GPU
.
Spécifiez les options du détecteur de poses:
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 les postures dans une image, créez un objet InputImage
à partir d'un Bitmap
, d'un media.Image
ou 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 des postures, vous devez utiliser une image dont les dimensions sont d'au moins 480 x 360 pixels. Si vous détectez des postures en temps réel, la capture d'images avec cette résolution minimale peut aider à réduire la latence.
Vous pouvez créer un objet InputImage
à partir de différentes sources, qui sont expliquées 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
Camera 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 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 de 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 }
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; }
Transmettez ensuite l'objet media.Image
et la valeur du degré de rotation à InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
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 du 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 de galerie.
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(); }
Utiliser un ByteBuffer
ou un ByteArray
Pour créer un objet InputImage
à partir d'un élément ByteBuffer
ou ByteArray
, calculez d'abord 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 ) // 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 );
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)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
L'image est représentée par un objet Bitmap
associé à 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 posture détectée
Si une personne est détectée dans l'image, l'API de détection des postures renvoie un objet Pose
avec 33 PoseLandmark
s.
Si la personne n'était pas complètement à l'intérieur de l'image, le modèle attribue les coordonnées des points de repère manquants en dehors du cadre et leur attribue des valeurs InFrameConfidence faibles.
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 des résultats dépend de la qualité de l'image d'entrée:
- Pour que ML Kit détecte avec précision la pose, la personne sur l'image doit être représentée par suffisamment de données de pixels. Pour des performances optimales, le sujet doit mesurer 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 de petite taille peuvent être traitées plus rapidement. Pour réduire la latence, capturez des images à des résolutions inférieures, mais gardez à l'esprit les exigences de résolution ci-dessus et assurez-vous que le sujet occupe une grande partie de l'image.
- Une mauvaise mise au point de l'image peut également nuire à sa précision. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, demandez à l'utilisateur de capturer à nouveau l'image.
Si vous souhaitez utiliser la détection des postures dans une application en temps réel, suivez ces consignes pour obtenir une fréquence d'images optimale:
- Utilisez le SDK de base de détection de poses et
STREAM_MODE
. - Envisagez de capturer des images à une résolution plus faible. Cependant, gardez également à l'esprit les exigences de cette API concernant les dimensions de l'image.
- Si vous utilisez l'API
Camera
oucamera2
, limitez les appels au détecteur. Si une nouvelle image vidéo devient disponible pendant l'exécution du détecteur, supprimez-la. Consultez la classeVisionProcessorBase
de l'exemple d'application de démarrage rapide pour obtenir un exemple. - Si vous utilisez l'API
CameraX
, assurez-vous que la stratégie de contre-pression est définie sur sa valeur par défautImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. Cela garantit qu'une seule image à la fois sera envoyée pour analyse. Si davantage d'images sont produites lorsque l'analyseur est occupé, elles sont automatiquement supprimées et ne sont pas mises en file d'attente pour la diffusion. Une fois l'image en cours d'analyse fermée en appelant ImageProxy.close(), la dernière image suivante est envoyée. - Si vous utilisez la sortie du détecteur pour superposer des graphiques sur l'image d'entrée, obtenez d'abord le résultat de ML Kit, puis effectuez le rendu de l'image et de la superposition en une seule étape. Le rendu sur la surface d'affichage n'est effectué qu'une seule fois pour chaque image d'entrée. Consultez les classes
CameraSourcePreview
etGraphicOverlay
dans l'exemple d'application de démarrage rapide pour obtenir un exemple. - Si vous utilisez l'API Camera2, capturez des images au format
ImageFormat.YUV_420_888
. Si vous utilisez l'ancienne API Camera, capturez les images au formatImageFormat.NV21
.
Étapes suivantes
- Pour découvrir comment classer des postures à l'aide des repères de postures, consultez la page Conseils pour la classification des poses.