Rileva le pose con ML Kit su Android

ML Kit fornisce due SDK ottimizzati per il rilevamento della posa.

Prova

• Prova l'app di esempio per per vedere un esempio di utilizzo di questa API.

Prima di iniziare

1. Nel file build.gradle a livello di progetto, assicurati di includere il repository Maven di Google sia nelle sezioni buildscript che allprojects.

2. Aggiungi le dipendenze per le librerie Android di ML Kit al file Gradle a livello di app del tuo modulo, che in genere è 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. Crea un'istanza di PoseDetector

PoseDetector opzioni

Per rilevare una posa in un'immagine, crea prima un'istanza di PoseDetector e o specificare le impostazioni del rilevatore.

Modalità di rilevamento

PoseDetector opera in due modalità di rilevamento. Assicurati di scegliere quello che corrisponde il tuo caso d'uso.

STREAM_MODE (valore predefinito)

Il rilevatore di pose rileva prima la persona più prominente nell'immagine e poi esegue il rilevamento della posa. Nei frame successivi, il passaggio di rilevamento delle persone non verrà eseguito a meno che la persona non venga obscured o non venga più rilevata con un'elevata confidenza. Il rilevatore di pose tenterà di monitorare la persona più in evidenza e restituirà la sua posa in ogni deduzione. In questo modo si riduce la latenza e il rilevamento è più fluido. Usa questa modalità quando quando vuoi rilevare la posa in un video stream.

SINGLE_IMAGE_MODE

Il rilevatore della posa rileva una persona e poi esegue la posa il rilevamento automatico. La fase di rilevamento della persona viene eseguita per ogni immagine, quindi la latenza più alta e non c'è il tracciamento delle persone. Utilizza questa modalità quando usi il rilevamento delle pose su immagini statiche o quando non è necessario il monitoraggio.

Configurazione hardware

PoseDetector supporta più configurazioni hardware per l'ottimizzazione rendimento:

• CPU: esegui il rilevamento utilizzando solo la CPU
• CPU_GPU: esegui il rilevamento utilizzando sia la CPU che la GPU

Quando crei le opzioni del rilevatore, puoi usare l'API setPreferredHardwareConfigs per controllare la selezione hardware. Per impostazione predefinita, tutte le configurazioni hardware sono impostate come preferite.

ML Kit prenderà in considerazione la disponibilità, la stabilità, la correttezza e la latenza di ogni configurazione e sceglierà la migliore tra le configurazioni preferite. Se nessuna delle configurazioni preferite è applicabile, la configurazione CPU verrà utilizzata automaticamente come alternativa. ML Kit eseguirà questi controlli e la relativa preparazione in una modo non bloccante prima di abilitare qualsiasi accelerazione, quindi è molto probabile La prima volta che l'utente esegue il rilevatore, utilizzerà CPU. Al termine di tutte le operazioni di preparazione, la configurazione migliore verrà utilizzata nelle esecuzioni successive.

Esempi di utilizzo di setPreferredHardwareConfigs:

• Per consentire a ML Kit di scegliere la configurazione migliore, non chiamare questa API.
• Se non vuoi attivare nessuna accelerazione, trasmetti solo CPU.
• Se vuoi utilizzare la GPU per non sovraccaricare la CPU anche se la GPU potrebbe essere più lenta, passa solo in CPU_GPU.

Specifica le opzioni del rilevatore della posa:

// 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();

Infine, crea un'istanza di PoseDetector. Trasmetti le opzioni che hai specificato:

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Prepara l'immagine di input

Per rilevare le pose in un'immagine, crea un oggetto InputImage da un array di byte Bitmap, media.Image, ByteBuffer, o da un file del dispositivo. Quindi, passa l'oggetto InputImage a PoseDetector.

Per il rilevamento della posa, devi utilizzare un'immagine con dimensioni di almeno 480 x 360 pixel. Se stai rilevando le pose in tempo reale, acquisire fotogrammi con questa risoluzione minima può contribuire a ridurre la latenza.

Puoi creare un oggetto InputImage da diverse origini, ognuna delle quali è descritta di seguito.

Utilizzo di un media.Image

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine dalla fotocamera di un dispositivo, passa l'oggetto media.Image e la rotazione dell'immagine a InputImage.fromMediaImage().

Se utilizzi la libreria CameraX, le classi OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer calcolano il valore di rotazione per te.

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
          // ...
        }
    }
}

Se non utilizzi una libreria della fotocamera che ti fornisca il grado di rotazione dell'immagine, puoi calcolarlo dal grado di rotazione del dispositivo e dall'orientamento del sensore della fotocamera al suo interno:

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;
}

Poi, passa l'oggetto media.Image e il valore del grado di rotazione a InputImage.fromMediaImage():

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

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

Utilizzo di un URI file

Per creare un oggetto InputImage da un URI file, passa il contesto dell'app e l'URI file a InputImage.fromFilePath(). È utile quando utilizza un intent ACTION_GET_CONTENT per chiedere all'utente di selezionare un'immagine dall'app Galleria.

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();
}

Con ByteBuffer o ByteArray

Per creare una InputImage oggetto da un valore ByteBuffer o ByteArray, prima calcola l'immagine grado di rotazione come descritto in precedenza per l'input media.Image. Quindi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme al campo altezza, larghezza, formato di codifica del colore e grado di rotazione:

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

Utilizzo di un Bitmap

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto Bitmap, esegui la seguente dichiarazione:

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

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

L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap insieme ai gradi di rotazione.

3. Elabora l'immagine

Passa l'oggetto InputImage preparato al metodo process di 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. Visualizzare le informazioni sulla posa rilevata

Se nell'immagine viene rilevata una persona, l'API di rilevamento della posizione restituisce un oggetto Pose con 33 PoseLandmark.

Se la persona non era completamente all'interno dell'immagine, il modello assegna le coordinate dei punti di riferimento mancanti al di fuori dell'inquadratura e li mostra Valori di InFrameConfidence.

Se non è stata rilevata alcuna persona nell'inquadratura, l'oggetto Pose non contiene 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);

Suggerimenti per migliorare il rendimento

La qualità dei risultati dipende dalla qualità dell'immagine di input:

• Affinché il kit ML rilevi accuratamente la posa, la persona visibile nell'immagine deve essere rappresentati da una quantità sufficiente di dati di pixel; per ottenere le migliori prestazioni, l'oggetto essere di almeno 256 x 256 pixel.
• Se rilevi la posa in un'applicazione in tempo reale, valuta anche le dimensioni complessive delle immagini di input. Le immagini più piccole possono essere elaborate più velocemente. Per ridurre la latenza, acquisire immagini a risoluzioni più basse senza rinunciare tieni conto dei requisiti di risoluzione di cui sopra e assicurati che l'argomento rispetti i la maggior parte dell'immagine.
• Anche la scarsa messa a fuoco delle immagini può influire sull'accuratezza. Se non ottieni risultati accettabili, invita l'utente a acquisire di nuovo l'immagine.

Se vuoi utilizzare il rilevamento delle pose in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le frequenze frame migliori:

• Utilizza l'SDK di base per il rilevamento della posizione e STREAM_MODE.
• Prova ad acquisire immagini a una risoluzione inferiore. Tuttavia, tieni presente anche i requisiti relativi alle dimensioni delle immagini di questa API.
• Se utilizzi Camera oppure API camera2, limitare le chiamate al rilevatore. Se viene pubblicato un nuovo video il frame diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione. Per un esempio, consulta la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.
• Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di backpressure sia impostata sul valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. In questo modo, viene garantito che venga inviata una sola immagine per l'analisi alla volta. Se vengono prodotte altre immagini quando l'analizzatore è occupato, queste verranno eliminate automaticamente e non verranno messe in coda per l'invio. Dopo aver chiuso l'immagine da analizzare richiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'immagine successiva più recente.
• Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici l'immagine di input, occorre prima ottenere il risultato da ML Kit, quindi eseguire il rendering dell'immagine e la sovrapposizione in un solo passaggio. Viene visualizzato sulla superficie di visualizzazione solo una volta per ogni frame di input. Per un esempio, consulta le classi CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio della guida di avvio rapido.
• Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi la precedente API Camera, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.NV21.

Passaggi successivi

• Per scoprire come utilizzare i landmark delle pose per classificarle, consulta Suggerimenti per la classificazione delle pose.