Android'de ML Kit ile pozları algılama

ML Kiti, poz algılama için optimize edilmiş iki SDK sunar.

SDK adıpose-detectionpose-detection-accurate
UygulamaKod ve öğeler, derleme sırasında uygulamanıza statik olarak bağlanır.Kod ve öğeler, derleme sırasında uygulamanıza statik olarak bağlanır.
Uygulama boyutuna etkisi (kod ve öğeler dahil)~10,1 MB~13,3 MB
PerformansPixel 3XL: ~30FPSPixel 3XL: CPU ile yaklaşık 23 FPS, GPU ile yaklaşık 30 FPS

Deneyin

Başlamadan önce

  1. Proje düzeyindeki build.gradle dosyanızda, Google'ın Maven deposunu hem buildscript hem de allprojects bölümlerinize eklediğinizden emin olun.

  2. ML Kit Android kitaplıklarına ait bağımlılıkları, modülünüzün uygulama düzeyindeki Gradle dosyasına (genellikle app/build.gradle) ekleyin:

    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. PoseDetector örneği oluşturma

PoseDetector seçenek

Bir resimdeki pozu algılamak için önce PoseDetector örneği oluşturun ve isteğe bağlı olarak algılayıcı ayarlarını belirtin.

Algılama modu

PoseDetector, iki algılama modunda çalışır. Kullanım alanınıza uygun olanı seçtiğinizden emin olun.

STREAM_MODE (varsayılan)
Duruş algılayıcı, önce resimdeki en belirgin kişiyi algılar, ardından duruş algılama işlemini çalıştırır. Sonraki karelerde, kişi gizlenmediği veya yüksek güvenle algılanmaya devam ettiği sürece kişi algılama adımı gerçekleştirilmez. Duruş algılayıcı, en belirgin kişiyi takip etmeye ve her çıkarımda bu kişinin duruşunu döndürmeye çalışır. Bu sayede gecikme süresi azalır ve algılama daha sorunsuz hale gelir. Bu modu, bir video akışında duruş algılamak istediğinizde kullanın.
SINGLE_IMAGE_MODE
Duruş algılayıcı, bir kişiyi algılar ve ardından duruş algılama işlemini çalıştırır. Kişi algılama adımı her görüntü için çalıştırılacağından gecikme daha yüksek olur ve kişi takibi yapılmaz. Statik görüntülerde duruş algılama özelliğini kullanırken veya izlemenin istenmediği durumlarda bu modu kullanın.

Donanım yapılandırması

PoseDetector, performansı optimize etmek için birden fazla donanım yapılandırmasını destekler:

  • CPU: Algılayıcıyı yalnızca CPU kullanarak çalıştırın.
  • CPU_GPU: Algılayıcıyı hem CPU hem de GPU kullanarak çalıştırın.

Algılayıcı seçeneklerini oluştururken donanım seçimini kontrol etmek için API'yi kullanabilirsiniz. setPreferredHardwareConfigs Varsayılan olarak tüm donanım yapılandırmaları tercih edilen olarak ayarlanır.

ML Kiti, her yapılandırmanın kullanılabilirliğini, kararlılığını, doğruluğunu ve gecikmesini dikkate alır ve tercih edilen yapılandırmalar arasından en iyisini seçer. Tercih edilen yapılandırmalardan hiçbiri geçerli değilse yedek olarak otomatik şekilde CPU yapılandırması kullanılır. ML Kiti, herhangi bir hızlandırmayı etkinleştirmeden önce bu kontrolleri ve ilgili hazırlıkları engelleme yapmadan gerçekleştirir. Bu nedenle, kullanıcınız algılayıcıyı ilk kez çalıştırdığında büyük olasılıkla CPU kullanılır. Tüm hazırlıklar tamamlandıktan sonra, sonraki çalıştırmalarda en iyi yapılandırma kullanılır.

setPreferredHardwareConfigs için örnek kullanımlar:

  • ML Kit'in en iyi yapılandırmayı seçmesi için bu API'yi çağırmayın.
  • Herhangi bir hızlandırmayı etkinleştirmek istemiyorsanız yalnızca CPU değerini iletin.
  • GPU daha yavaş olsa bile CPU'nun yükünü azaltmak için GPU kullanmak istiyorsanız yalnızca CPU_GPU değerini iletin.

Poz algılayıcı seçeneklerini belirtin:

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();

Son olarak, PoseDetector örneği oluşturun. Belirttiğiniz seçenekleri iletin:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Giriş görüntüsünü hazırlama

Bir resimdeki pozları algılamak için Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan InputImage nesnesi oluşturun. Ardından InputImage nesnesini PoseDetector'e geçirin.

Duruş algılama için en az 480x360 piksel boyutunda bir resim kullanmanız gerekir. Pozları gerçek zamanlı olarak algılıyorsanız kareleri bu minimum çözünürlükte yakalamak gecikmeyi azaltmaya yardımcı olabilir.

Farklı kaynaklardan InputImage nesnesi oluşturabilirsiniz. Bu kaynakların her biri aşağıda açıklanmıştır.

media.Image kullanma

Bir media.Image nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için (ör. bir cihazın kamerasından görüntü yakaladığınızda) media.Image nesnesini ve görüntünün dönüşünü InputImage.fromMediaImage() değerine iletin.

CameraX kitaplığını kullanıyorsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları, rotasyon değerini sizin için hesaplar.

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
          // ...
        }
    }
}

Görüntünün dönüş derecesini veren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız bu değeri cihazın dönüş derecesinden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden hesaplayabilirsiniz:

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;
}

Ardından media.Image nesnesini ve dönüş derecesi değerini InputImage.fromMediaImage()'e iletin:

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Dosya URI'si kullanma

Bir dosya URI'sinden InputImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath() yöntemine iletin. Bu, kullanıcının galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT intent'ini kullandığınızda yararlı olur.

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();
}

ByteBuffer veya ByteArray kullanma

ByteBuffer veya ByteArray nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için önce media.Image girişi için daha önce açıklandığı şekilde resim döndürme derecesini hesaplayın. Ardından, arabellek veya diziyle birlikte resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve dönüş derecesini içeren InputImage nesnesini oluşturun:

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
);

Bitmap kullanma

Bir Bitmap nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için aşağıdaki bildirimi yapın:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Resim, dönüş dereceleriyle birlikte bir Bitmap nesnesiyle temsil edilir.

3. Resmi işleme

Hazırlanan InputImage nesnesini PoseDetector öğesinin process yöntemine iletin.

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. Algılanan poz hakkında bilgi edinme

Resimde bir kişi algılanırsa poz algılama API'si, 33 PoseLandmark içeren bir Pose nesnesi döndürür.

Kişi tamamen resmin içinde değilse model, eksik referans noktası koordinatlarını çerçevenin dışına atar ve bunlara düşük InFrameConfidence değerleri verir.

Karede kişi algılanmadıysa Pose nesnesi PoseLandmark içermez.

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);

Performansı artırmaya yönelik ipuçları

Sonuçlarınızın kalitesi, giriş resminin kalitesine bağlıdır:

  • ML Kit'in pozu doğru şekilde algılaması için resimdeki kişi yeterli piksel verisiyle temsil edilmelidir. En iyi performans için özne en az 256x256 piksel olmalıdır.
  • Gerçek zamanlı bir uygulamada poz algılıyorsanız giriş resimlerinin genel boyutlarını da göz önünde bulundurmanız gerekebilir. Daha küçük resimler daha hızlı işlenebilir. Bu nedenle, gecikmeyi azaltmak için resimleri daha düşük çözünürlüklerde çekin ancak yukarıdaki çözünürlük şartlarını göz önünde bulundurun ve öznenin resmin mümkün olduğunca büyük bir kısmını kapladığından emin olun.
  • Resim odağının kötü olması da doğruluğu etkileyebilir. Kabul edilebilir sonuçlar alamazsanız kullanıcıdan görüntüyü yeniden yakalamasını isteyin.

Duruş algılama özelliğini gerçek zamanlı bir uygulamada kullanmak istiyorsanız en iyi kare hızlarını elde etmek için aşağıdaki yönergeleri uygulayın:

  • Temel pose-detection SDK'sını ve STREAM_MODE kullanın.
  • Görüntüleri daha düşük çözünürlükte yakalamayı deneyin. Ancak bu API'nin resim boyutu koşullarını da göz önünde bulundurun.
  • Camera veya camera2 API'sini kullanıyorsanız algılayıcıya yapılan çağrıları kısıtlayın. Algılayıcı çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfına bakın.
  • CameraX API'sini kullanıyorsanız geri basınç stratejisinin varsayılan değeri olan ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST değerine ayarlandığından emin olun. Bu sayede, analiz için aynı anda yalnızca bir resim gönderilir. Analizör meşgulken daha fazla görüntü üretilirse bunlar otomatik olarak silinir ve yayınlanmak üzere sıraya alınmaz. Analiz edilen görüntü ImageProxy.close() çağrılarak kapatıldıktan sonra bir sonraki en yeni görüntü yayınlanır.
  • Algılayıcının çıkışını giriş resminin üzerine grafik yerleştirmek için kullanıyorsanız önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından resmi ve yer paylaşımını tek bir adımda oluşturun. Bu, her giriş karesi için yalnızca bir kez görüntüleme yüzeyine oluşturulur. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki CameraSourcePreview ve GraphicOverlay sınıflarına bakın.
  • Camera2 API'yi kullanıyorsanız görüntüleri ImageFormat.YUV_420_888 biçiminde yakalayın. Eski Camera API'yi kullanıyorsanız görüntüleri ImageFormat.NV21 biçiminde yakalayın.

Sonraki adımlar

  • Duruşları sınıflandırmak için duruş işaretlerini nasıl kullanacağınızı öğrenmek istiyorsanız Duruş Sınıflandırma İpuçları başlıklı makaleyi inceleyin.