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Détecter des postures avec ML Kit sur Android

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

Nom du SDK	pose-detection	pose-detection-accurate
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 (y compris le code et les éléments)	~10,1 Mo	~13,3 Mo
Performances	Pixel 3XL : ~30 FPS	Pixel 3XL : environ 23 FPS avec le CPU, environ 30 FPS avec le GPU

Essayer

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

Avant de commencer

Cette API nécessite le niveau d'API Android 23 ou supérieur. Assurez-vous que le fichier de compilation de votre application utilise une valeur minSdkVersion de 23 ou plus.

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

Ajoutez les dépendances des bibliothèques Android ML Kit au fichier Gradle de votre module au niveau de l'application, 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, si vous le souhaitez, spécifiez les paramètres du détecteur.

Mode de détection

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

STREAM_MODE (par défaut): Le détecteur de poses détecte d'abord la personne la plus visible dans l'image, puis exécute la détection de poses. 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 niveau de confiance élevé. Le détecteur de postures tente de suivre la personne la plus visible et de renvoyer sa posture à chaque 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 poses détecte une personne, puis exécute la détection de poses. L'étape de détection de personnes s'exécute pour chaque image, ce qui augmente la latence. De plus, il n'y a pas de suivi des personnes. Utilisez ce mode lorsque vous utilisez la détection de postures sur des images statiques ou lorsque le suivi n'est pas souhaité.

Configuration du matériel

PoseDetector accepte plusieurs configurations matérielles pour optimiser les performances :

CPU : exécutez le détecteur en utilisant uniquement le processeur.
CPU_GPU : exécutez le détecteur à l'aide du processeur et du 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 automatiquement utilisée comme solution de remplacement. ML Kit effectue ces vérifications et la préparation associée de manière non bloquante avant d'activer l'accélération. Il est donc fort probable que la première fois que l'utilisateur exécute le détecteur, il utilise CPU. Une fois 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 pas activer l'accélération, transmettez uniquement CPU.
Si vous souhaitez utiliser le GPU pour décharger le CPU, même si le GPU peut être plus lent, transmettez uniquement CPU_GPU.

Spécifiez les options du détecteur de postures :

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 postures, vous devez utiliser une image d'au moins 480 x 360 pixels. Si vous détectez des poses en temps réel, capturer des images à cette résolution minimale peut vous 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 avec 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 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()
}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. Ensuite, créez 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
                                // ...
                            }
                        });

Remarque : Si vous utilisez l'API CameraX, veillez à fermer ImageProxy lorsque vous avez terminé de l'utiliser, par exemple en ajoutant un OnCompleteListener à l'élément Task renvoyé par la méthode process. Pour obtenir un exemple, consultez la classe VisionProcessorBase dans l'application exemple du guide de démarrage rapide.

4. Obtenir des informations sur la pose détectée

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

Si la personne n'était pas complètement dans 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 l'image, 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 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 prendre en compte les 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 inférieures, mais gardez à l'esprit les exigences de résolution ci-dessus et assurez-vous que le sujet occupe la plus grande partie possible de l'image.
Une mauvaise mise au point 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 l'image.

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

Utilisez le SDK de détection de poses de base et STREAM_MODE.
Envisagez de capturer des images 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 du guide 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 pour analyse à la fois. Si d'autres images sont produites lorsque l'analyseur est occupé, elles sont automatiquement supprimées et ne sont pas mises en file d'attente pour être diffusées. Une fois l'image analysée fermée en appelant ImageProxy.close(), l'image la plus récente suivante est envoyée.
Si vous utilisez la sortie du détecteur pour superposer des graphiques sur l'image d'entrée, commencez par obtenir le résultat de ML Kit, puis affichez l'image et la superposition en une seule étape. Le rendu n'est effectué qu'une seule fois sur la surface d'affichage pour chaque frame d'entrée. Pour obtenir un exemple, consultez les classes CameraSourcePreview et GraphicOverlay dans l'exemple d'application du guide de démarrage rapide.
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 format ImageFormat.NV21.

Étapes suivantes

Pour savoir comment utiliser les repères de pose pour classer les poses, consultez Conseils pour la classification des poses.

Détecter des postures avec ML Kit sur Android Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.

Essayer

Avant de commencer

1. Créer une instance de PoseDetector

Options PoseDetector

Mode de détection

Configuration du matériel

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. Préparer l'image d'entrée

Utiliser un media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Utiliser un URI de fichier

Kotlin

Java

Utiliser un ByteBuffer ou un ByteArray

Kotlin

Java

Utiliser un Bitmap

Kotlin

Java

3. Traiter l'image

Kotlin

Java

4. Obtenir des informations sur la pose détectée

Kotlin

Java

Conseils pour améliorer les performances

Étapes suivantes

Détecter des postures avec ML Kit sur Android

1. Créer une instance de `PoseDetector`

Options `PoseDetector`

Utiliser un `media.Image`

Utiliser un `ByteBuffer` ou un `ByteArray`

Utiliser un `Bitmap`