ML Kit มี SDK ที่เพิ่มประสิทธิภาพ 2 รายการสำหรับการตรวจจับท่าทาง
ชื่อ SDK | การตรวจจับท่าทาง | ตรวจจับท่าทางถูกต้อง |
---|---|---|
การใช้งาน | โค้ดและเนื้อหาจะลิงก์กับแอปของคุณแบบคงที่ ณ เวลาบิลด์ | โค้ดและเนื้อหาจะลิงก์กับแอปของคุณแบบคงที่ ณ เวลาบิลด์ |
ผลกระทบของขนาดแอป (รวมถึงโค้ดและเนื้อหา) | ~10.1MB | ~13.3MB |
การแสดง | Pixel 3XL: ~30FPS | Pixel 3XL: ~23FPS พร้อม CPU, ~30FPS พร้อม GPU |
ลองเลย
- ลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อดูตัวอย่างการใช้ API นี้
ก่อนเริ่มต้น
- ในไฟล์
build.gradle
ระดับโปรเจ็กต์ อย่าลืมรวมที่เก็บ Maven ของ Google ไว้ทั้งในส่วนbuildscript
และallprojects
เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี ML Kit Android ลงในไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งปกติคือ
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. สร้างอินสแตนซ์ของ PoseDetector
PoseDetector
ตัวเลือก
หากต้องการตรวจจับท่าทางในรูปภาพ ให้สร้างอินสแตนซ์ของ PoseDetector
ก่อน และระบุการตั้งค่าตัวตรวจจับ (ไม่บังคับ)
โหมดการตรวจจับ
PoseDetector
ทำงานในโหมดการตรวจจับ 2 โหมด โปรดเลือกตัวเลือกที่ตรงกับ
กรณีการใช้งานของคุณ
STREAM_MODE
(ค่าเริ่มต้น)- ตัวตรวจจับท่าทางจะตรวจจับบุคคลที่โดดเด่นที่สุดในรูปภาพก่อน จากนั้นจึงเรียกใช้การตรวจจับท่าทาง ในเฟรมถัดไป ระบบจะไม่ดำเนินการขั้นตอนการตรวจหาบุคคลเว้นแต่จะมีคนคลุมเครือหรือตรวจไม่พบบุคคลด้วยความมั่นใจสูงอีกต่อไป เครื่องมือตรวจจับท่าทางจะพยายามติดตามบุคคลที่โดดเด่นที่สุดและแสดงท่าทางในการอนุมานแต่ละครั้ง ซึ่งจะช่วยลดเวลาในการตอบสนองและทำให้การตรวจจับเป็นไปอย่างราบรื่น ใช้โหมดนี้ เมื่อต้องการตรวจจับท่าทางในสตรีมวิดีโอ
SINGLE_IMAGE_MODE
- เครื่องมือตรวจจับท่าทางจะตรวจจับบุคคล จากนั้นเรียกใช้การตรวจหาท่าทาง ขั้นตอนการตรวจจับคนจะทำงานสำหรับทุกรูปภาพ ดังนั้นเวลาในการตอบสนองจะสูงขึ้นและไม่มีการติดตามบุคคล ใช้โหมดนี้เมื่อใช้การตรวจจับท่าทางในภาพนิ่งหรือในที่ที่ไม่ต้องการการติดตาม
การกำหนดค่าฮาร์ดแวร์
PoseDetector
รองรับการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์หลายแบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ดังนี้
CPU
: เรียกใช้ตัวตรวจจับโดยใช้ CPU เท่านั้นCPU_GPU
: เรียกใช้ตัวตรวจจับโดยใช้ทั้ง CPU และ GPU
เมื่อสร้างตัวเลือกตัวตรวจจับ คุณจะใช้ API setPreferredHardwareConfigs
เพื่อควบคุมการเลือกฮาร์ดแวร์ได้ โดยค่าเริ่มต้น การกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ทั้งหมดจะถูกตั้งค่าเป็นที่ต้องการ
ML Kit จะพิจารณาความพร้อมใช้งาน ความเสถียร ความถูกต้อง และเวลาในการตอบสนองของการกำหนดค่าแต่ละรายการ และเลือกการกำหนดค่าที่ดีที่สุดจากการกำหนดค่าที่ต้องการ หากไม่มีการกำหนดค่าที่ต้องการ ระบบจะใช้การกำหนดค่า CPU
เป็นการกำหนดค่าสำรองโดยอัตโนมัติ ML Kit จะทำการตรวจสอบและการเตรียมการที่เกี่ยวข้องเหล่านี้โดยไม่ให้มีการบล็อกก่อนที่จะเปิดใช้การเร่ง ดังนั้น จึงมีแนวโน้มสูงว่าผู้ใช้ที่ใช้งานตัวตรวจจับเป็นครั้งแรก เครื่องมือจะใช้ CPU
หลังจากเตรียมการทั้งหมดเสร็จแล้ว ระบบจะใช้การกำหนดค่าที่ดีที่สุดในการเรียกใช้ต่อไปนี้
ตัวอย่างการใช้ setPreferredHardwareConfigs
- อย่าเรียกใช้ API นี้เพื่อให้ ML Kit เลือกการกำหนดค่าที่ดีที่สุด
- หากไม่ต้องการเปิดใช้การเร่งความเร็ว โปรดส่งผ่าน
CPU
เท่านั้น - หากต้องการใช้ GPU เพื่อลดภาระงานของ CPU แม้ว่า GPU อาจทำงานได้ช้าลงให้ส่งผ่าน
CPU_GPU
เท่านั้น
ระบุตัวเลือกสำหรับตัวตรวจจับตำแหน่ง
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();
สร้างอินสแตนซ์ของ PoseDetector
ในขั้นตอนสุดท้าย ส่งผ่านตัวเลือกที่คุณระบุ:
Kotlin
val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)
Java
PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);
2. เตรียมรูปภาพอินพุต
หากต้องการตรวจหาท่าทางในรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, ไบต์อาร์เรย์ หรือไฟล์ในอุปกรณ์ จากนั้นส่งออบเจ็กต์ InputImage
ไปยัง PoseDetector
สำหรับการตรวจจับท่าทาง คุณควรใช้รูปภาพที่มีขนาดอย่างน้อย 480x360 พิกเซล หากคุณกำลังตรวจจับการโพสแบบเรียลไทม์ การจับภาพเฟรมที่ความละเอียดขั้นต่ำนี้จะช่วยลดเวลาในการตอบสนองได้
คุณสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากแหล่งที่มาต่างๆ ได้ตามที่อธิบายไว้ด้านล่าง
กำลังใช้media.Image
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ media.Image
เช่น เมื่อคุณจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งออบเจ็กต์ media.Image
และการหมุนของรูปภาพไปยัง InputImage.fromMediaImage()
หากคุณใช้ไลบรารี
CameraX คลาส OnImageCapturedListener
และ
ImageAnalysis.Analyzer
จะคำนวณค่าการหมุนเวียนให้คุณ
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 // ... } } }
หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีของกล้องที่ให้ระดับการหมุนของภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากระดับการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์
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; }
จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image
และค่าระดับการหมุนไปยัง InputImage.fromMediaImage()
ดังนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
การใช้ URI ของไฟล์
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก URI ของไฟล์ ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ของไฟล์ไปยัง InputImage.fromFilePath()
ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT
เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรี
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(); }
กำลังใช้ByteBuffer
หรือByteArray
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก ByteBuffer
หรือ ByteArray
ให้คำนวณระดับการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอินพุต media.Image
ก่อน
จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage
ด้วยบัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ ร่วมกับความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และระดับการหมุนของรูปภาพ
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 );
กำลังใช้Bitmap
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ Bitmap
ให้ประกาศดังต่อไปนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
รูปภาพจะแสดงเป็นวัตถุ Bitmap
ร่วมกับองศาการหมุน
3. ประมวลผลรูปภาพ
ส่งต่อออบเจ็กต์ InputImage
ที่เตรียมไว้ไปยังเมธอด process
ของ 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. รับข้อมูลเกี่ยวกับท่าทางที่ตรวจพบ
หากระบบตรวจพบบุคคลในรูปภาพ API การตรวจจับท่าทางจะแสดงผลออบเจ็กต์ Pose
ที่มี PoseLandmark
s 33 วินาที
หากบุคคลไม่ได้อยู่ในรูปภาพอย่างสมบูรณ์ โมเดลจะกำหนดพิกัดจุดสังเกตที่ขาดหายไปนอกเฟรมและระบุค่า InFrameConfidence ในระดับต่ำ
หากระบบตรวจไม่พบบุคคลในเฟรม ออบเจ็กต์ Pose
จะไม่มี 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);
เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพ
คุณภาพของผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับคุณภาพของรูปภาพที่ป้อน ดังนี้
- เพื่อให้ ML Kit ตรวจจับท่าทางได้อย่างแม่นยำ บุคคลในภาพควรมีข้อมูลพิกเซลที่เพียงพอ และเพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด วัตถุควรมีขนาดอย่างน้อย 256x256 พิกเซล
- หากคุณตรวจพบท่าทางในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ คุณอาจต้องพิจารณาขนาดโดยรวมของรูปภาพอินพุตด้วย ระบบสามารถประมวลผลรูปภาพขนาดเล็กได้เร็วกว่า ดังนั้นหากต้องการลดเวลาในการตอบสนอง ให้จับภาพด้วยความละเอียดที่ต่ำลง แต่โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดด้านความละเอียดข้างต้นและตรวจสอบว่าวัตถุใช้พื้นที่ในรูปภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
- การโฟกัสของรูปภาพไม่ดีอาจส่งผลต่อความแม่นยำด้วย ถ้าคุณไม่ได้ผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ ให้ขอให้ผู้ใช้จับภาพอีกครั้ง
หากคุณต้องการใช้การตรวจจับท่าทางในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด
- ใช้ SDK การตรวจหาตำแหน่งฐานและ
STREAM_MODE
- ลองจับภาพที่ความละเอียดต่ำลง อย่างไรก็ตาม โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดเกี่ยวกับขนาดรูปภาพของ API นี้ด้วย
- หากคุณใช้
Camera
หรือcamera2
API ให้ควบคุมการเรียกไปยังตัวตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่ขณะที่ตัวตรวจจับทำงานอยู่ ให้วางเฟรมดังกล่าว โปรดดูคลาสVisionProcessorBase
ในแอปตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับตัวอย่าง - หากใช้
CameraX
API โปรดตรวจสอบว่ามีการตั้งค่ากลยุทธ์ Backpress เป็นค่าเริ่มต้นImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
ซึ่งทำให้ระบบนำส่งรูปภาพเพียง 1 รูปเพื่อทำการวิเคราะห์ต่อครั้งเท่านั้น หากมีการสร้างรูปภาพเพิ่มเติมขณะที่เครื่องมือวิเคราะห์ไม่ว่าง รูปภาพจะถูกตัดออกโดยอัตโนมัติและไม่ได้เข้าคิวรอการนำส่ง เมื่อระบบปิดรูปภาพที่วิเคราะห์ด้วยการเรียกใช้ ImageProxy.close() ระบบจะส่งรูปภาพล่าสุดถัดไป - หากคุณใช้เอาต์พุตของเครื่องมือตรวจจับเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ให้รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว ซึ่งจะแสดงผลบนพื้นที่แสดงผล
เพียงครั้งเดียวต่อเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม โปรดดูชั้นเรียน
CameraSourcePreview
และGraphicOverlay
ในแอปตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว - หากคุณใช้ Camera2 API ให้จับภาพในรูปแบบ
ImageFormat.YUV_420_888
หากคุณใช้ Camera API เวอร์ชันเก่า ให้จับภาพในรูปแบบImageFormat.NV21
ขั้นตอนถัดไป
- หากต้องการเรียนรู้วิธีใช้จุดสังเกตของการโพสท่าเพื่อแยกท่าต่างๆ โปรดดูเคล็ดลับในการจัดประเภทท่าโพส