Détecter des postures avec ML Kit sur Android

ML Kit fournit deux SDK optimisés pour la détection des postures.

Essayer

• Testez l'application exemple pour voir un exemple d'utilisation de cette API.

Avant de commencer

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

2. 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-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 posture dans une image, créez d'abord une instance de PoseDetector, puis et éventuellement spécifier les paramètres du détecteur.

Mode de détection

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

STREAM_MODE (par défaut)

Le détecteur de pose détecte d'abord la personne la plus visible dans l'image, puis exécute la détection de pose. Dans les frames suivants, l'étape de détection de personnes ne sera pas menée à moins que la personne ou si elles ne sont plus détectées avec un niveau de confiance élevé. Le détecteur de pose essayez de suivre la personne la plus visible et de retrouver sa pose dans chaque l'inférence. Cela réduit la latence et fluidifie 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 de personnes s'exécute 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 de position 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: exécute le détecteur en utilisant uniquement le processeur
• CPU_GPU: exécute le détecteur en utilisant à la fois le processeur et le GPU.

Lorsque vous créez des options de 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 s'appuiera sur la disponibilité, la stabilité, l'exactitude et la latence de chaque configuration et choisissez celle qui est la plus adaptée parmi celles que vous préférez. Si aucune des valeurs si les configurations préférées s'appliquent, la configuration CPU sera utilisée automatiquement en remplacement. ML Kit effectuera ces vérifications et la préparation associée de manière non bloquante avant d'activer toute accélération. Il est donc probable que la première fois que votre utilisateur exécute le détecteur, il utilise CPU. Une fois la préparation terminée, la meilleure configuration sera utilisée pour 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 si le GPU peut être plus lent, transmettez uniquement CPU_GPU.

Spécifiez les options du détecteur de position :

// 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()

// 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 :

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

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, media.Image, ByteBuffer, d'un tableau d'octets ou d'un fichier sur l'appareil. Transmettez ensuite l'objet InputImage à PoseDetector.

Pour la détection de la pose, vous devez utiliser une image dont les dimensions sont d'au moins 480 x 360 pixels. Si vous détectez des poses en temps réel, capturer des images 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 les <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> la bibliothèque CameraX, les OnImageCapturedListener et Les classes ImageAnalysis.Analyzer calculent la valeur de rotation pour vous.

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
            // ...
        }
    }
}

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 :

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

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 de degré de rotation à InputImage.fromMediaImage() :

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

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.

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
MLKitVisionImage.kt

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 :

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

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 :

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

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

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.

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

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 de la pose renvoie un objet Pose avec 33 PoseLandmark.

Si la personne n'est pas complètement à l'intérieur de l'image, le modèle attribue les coordonnées des points de repère manquants en dehors du cadre et leur donne InFrameConfidence.

Si aucune personne n'a été détectée dans le cadre, le Pose ne contient aucun élément PoseLandmark.

// 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)

// 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 posture, la personne sur l'image doit être représentées par des données de pixels suffisantes ; pour obtenir des performances optimales, le sujet doit mesurer au moins 256 x 256 pixels.
• Si vous détectez une posture dans une application en temps réel, vous pouvez également les dimensions globales des images d'entrée. Les images plus petites peuvent être traitées pour réduire la latence, prendre des photos à des résolutions inférieures, tout en conservant tenez compte des exigences de résolution ci-dessus et veillez à ce que le sujet occupe la plus grande partie possible de l'image.
• Un mauvais cadrage 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 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 prendre des images en basse résolution. Toutefois, gardez à l'esprit les exigences concernant les dimensions des images de cette API.
• Si vous utilisez les Camera ou API camera2 limiter les appels au détecteur. Si un nouveau frame vidéo devient disponible pendant l'exécution du détecteur, supprimez-le. Pour obtenir un exemple, consultez la classe VisionProcessorBase dans l'application exemple 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 à la fois sera envoyée pour analyse. Si davantage d'images sont générées lorsque l'analyseur est occupé, elles sont automatiquement abandonnées et ne sont pas mises en file d'attente la livraison. Une fois l'image analysée fermée en appelant ImageProxy.close(), la dernière image est envoyée.
• Si vous utilisez la sortie du détecteur pour superposer des graphiques sur l'image d'entrée, récupérez d'abord le résultat à partir de ML Kit, puis effectuez le rendu de l'image. et les superposer en une seule étape. Le rendu n'est effectué sur la surface d'affichage qu'une seule fois pour chaque frame d'entrée. Pour en savoir plus, consultez les classes CameraSourcePreview et GraphicOverlay dans l'application exemple de démarrage rapide.
• Si vous utilisez l'API Camera2, capturez des images Format ImageFormat.YUV_420_888. Si vous utilisez l'ancienne API Camera, capturez des images au format ImageFormat.NV21.

Étapes suivantes

• Pour savoir comment classer des postures à l'aide des repères de postures, consultez la page Conseils pour la classification des poses.