सेल्फ़ी सेगमेंटेशन के लिए, ML Kit एक ऑप्टिमाइज़ किया गया SDK उपलब्ध कराता है.
सेल्फ़ी सेगमेंटर की एसेट, बिल्ड के समय आपके ऐप्लिकेशन से स्टैटिक तौर पर लिंक होती हैं. इससे आपके ऐप्लिकेशन का डाउनलोड साइज़ करीब 4.5 एमबी बढ़ जाएगा. साथ ही, Pixel 4 पर मेज़र करने पर, एपीआई की लेटेंसी 25 मिसेकंड से 65 मिसेकंड तक हो सकती है. यह इनपुट इमेज के साइज़ पर निर्भर करती है.
इसे आज़माएं
- इस एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करें.
शुरू करने से पहले
- अपने प्रोजेक्ट-लेवल की
build.gradleफ़ाइल में, पक्का करें कि आपनेbuildscriptऔरallprojectsदोनों सेक्शन में, Google की Maven रिपॉज़िटरी शामिल की हो. - अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की Gradle फ़ाइल में, ML Kit की Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह फ़ाइल
app/build.gradleहोती है:
dependencies {
implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta6'
}
1. सेगमेंटर का इंस्टेंस बनाना
सेगमेंटर के विकल्प
किसी इमेज पर सेगमेंटेशन करने के लिए, सबसे पहले ये विकल्प तय करके Segmenter का इंस्टेंस बनाएं.
डिटेक्टर मोड
Segmenter दो मोड में काम करता है. पक्का करें कि आपने अपनी ज़रूरत के हिसाब से कोई मोड चुना हो.
STREAM_MODE (default)
यह मोड, वीडियो या कैमरे से फ़्रेम स्ट्रीम करने के लिए बनाया गया है. इस मोड में, सेगमेंटर पिछले फ़्रेम के नतीजों का इस्तेमाल करके, सेगमेंटेशन के बेहतर नतीजे देगा.
SINGLE_IMAGE_MODE
यह मोड, ऐसी अलग-अलग इमेज के लिए बनाया गया है जो एक-दूसरे से जुड़ी नहीं हैं. इस मोड में, सेगमेंटर हर इमेज को अलग-अलग प्रोसेस करेगा. इसमें फ़्रेम को स्मूद नहीं किया जाएगा.
रॉ साइज़ मास्क की सुविधा चालू करना
सेगमेंटर से रॉ साइज़ मास्क दिखाने के लिए कहा जाता है. यह मास्क, मॉडल के आउटपुट साइज़ के मुताबिक होता है.
रॉ मास्क का साइज़ (जैसे, 256x256) आम तौर पर, इनपुट इमेज के साइज़ से छोटा होता है. इस विकल्प को चालू करने पर, मास्क का साइज़ पाने के लिए, कृपया SegmentationMask#getWidth() और SegmentationMask#getHeight() को कॉल करें.
यह विकल्प तय न करने पर, सेगमेंटर रॉ मास्क को रीस्केल करके, इनपुट इमेज के साइज़ के मुताबिक बना देगा. अगर आपको रीस्केलिंग का कोई कस्टम लॉजिक लागू करना है या आपकी ज़रूरत के हिसाब से रीस्केलिंग की ज़रूरत नहीं है, तो इस विकल्प का इस्तेमाल करें.
सेगमेंटर के विकल्प तय करें:
Kotlin
val options = SelfieSegmenterOptions.Builder() .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE) .enableRawSizeMask() .build()
Java
SelfieSegmenterOptions options = new SelfieSegmenterOptions.Builder() .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE) .enableRawSizeMask() .build();
Segmenter का इंस्टेंस बनाएं. तय किए गए विकल्प पास करें:
Kotlin
val segmenter = Segmentation.getClient(options)
Java
Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);
2. इनपुट इमेज तैयार करना
किसी इमेज पर सेगमेंटेशन करने के लिए, Bitmap, media.Image, ByteBuffer, बाइट ऐरे या डिवाइस पर मौजूद किसी फ़ाइल से InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं.
InputImage
ऑब्जेक्ट को अलग-अलग सोर्स से बनाया जा सकता है. इनके बारे में यहां बताया गया है.
media.Image का इस्तेमाल करना
media.Image ऑब्जेक्ट से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, media.Image ऑब्जेक्ट और इमेज का रोटेशन, InputImage.fromMediaImage() में पास करें. जैसे, डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करने पर.
अगर
CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो OnImageCapturedListener और
ImageAnalysis.Analyzer क्लास, आपके लिए रोटेशन वैल्यू
का हिसाब लगाती हैं.
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 // ... } } }
अगर किसी ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया जाता है जिससे आपको इमेज का रोटेशन डिग्री मिलता है, तो डिवाइस के रोटेशन डिग्री और डिवाइस में मौजूद कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:
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; }
इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट और
रोटेशन डिग्री की वैल्यू को InputImage.fromMediaImage() में पास करें:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना
फ़ाइल यूआरआई से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन का कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई,
InputImage.fromFilePath() में पास करें. यह तब काम आता है, जब आप
किसी ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता को उसकी गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने के लिए कहते हैं.
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 या ByteArray का इस्तेमाल करना
ByteBuffer या ByteArray से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले इमेज
रोटेशन डिग्री का हिसाब लगाएं. जैसा कि media.Image इनपुट के लिए पहले बताया गया है.
इसके बाद, बफ़र या ऐरे के साथ-साथ, इमेज की
ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन डिग्री का इस्तेमाल करके, InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं:
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 का इस्तेमाल करना
Bitmap ऑब्जेक्ट से InputImage
ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, यह एलान करें:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
इमेज को रोटेशन डिग्री के साथ Bitmap ऑब्जेक्ट के तौर पर दिखाया जाता है.
3. इमेज को प्रोसेस करना
तैयार किए गए InputImage ऑब्जेक्ट को, Segmenter के process तरीके में पास करें.
Kotlin
Task<SegmentationMask> result = segmenter.process(image)
.addOnSuccessListener { results ->
// Task completed successfully
// ...
}
.addOnFailureListener { e ->
// Task failed with an exception
// ...
}Java
Task<SegmentationMask> result = segmenter.process(image) .addOnSuccessListener( new OnSuccessListener<SegmentationMask>() { @Override public void onSuccess(SegmentationMask mask) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
4. सेगमेंटेशन का नतीजा पाना
सेगमेंटेशन का नतीजा इस तरह पाया जा सकता है:
Kotlin
val mask = segmentationMask.getBuffer() val maskWidth = segmentationMask.getWidth() val maskHeight = segmentationMask.getHeight() for (val y = 0; y < maskHeight; y++) { for (val x = 0; x < maskWidth; x++) { // Gets the confidence of the (x,y) pixel in the mask being in the foreground. val foregroundConfidence = mask.getFloat() } }
Java
ByteBuffer mask = segmentationMask.getBuffer(); int maskWidth = segmentationMask.getWidth(); int maskHeight = segmentationMask.getHeight(); for (int y = 0; y < maskHeight; y++) { for (int x = 0; x < maskWidth; x++) { // Gets the confidence of the (x,y) pixel in the mask being in the foreground. float foregroundConfidence = mask.getFloat(); } }
सेगमेंटेशन के नतीजों का इस्तेमाल करने के पूरे उदाहरण के लिए, कृपया देखें ML Kit का क्विकस्टार्ट सैंपल.
परफ़ॉर्मेंस बेहतर करने के बारे में सलाह
नतीजों की क्वालिटी, इनपुट इमेज की क्वालिटी पर निर्भर करती है:
- ML Kit को सटीक सेगमेंटेशन का नतीजा देने के लिए, इमेज कम से कम 256x256 पिक्सल की होनी चाहिए.
- इमेज का फ़ोकस खराब होने पर भी, सटीक नतीजे नहीं मिलते. अगर आपको सही नतीजे नहीं मिलते हैं, तो उपयोगकर्ता से इमेज को फिर से कैप्चर करने के लिए कहें.
अगर आपको रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में सेगमेंटेशन का इस्तेमाल करना है, तो बेहतर फ़्रेम रेट पाने के लिए, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:
STREAM_MODEका इस्तेमाल करें.- कम रिज़ॉल्यूशन पर इमेज कैप्चर करने पर विचार करें. हालांकि, इस एपीआई की इमेज डाइमेंशन से जुड़ी ज़रूरी शर्तों को भी ध्यान में रखें.
- रॉ साइज़ मास्क के विकल्प को चालू करने और रीस्केलिंग के सभी लॉजिक को एक साथ इस्तेमाल करने पर विचार करें. उदाहरण के लिए, एपीआई को पहले मास्क को रीस्केल करके, इनपुट इमेज के साइज़ के मुताबिक बनाने दें. इसके बाद, डिसप्ले के लिए व्यू के साइज़ के मुताबिक, उसे फिर से रीस्केल करें. इसके बजाय, सिर्फ़ रॉ साइज़ मास्क का अनुरोध करें और इन दोनों चरणों को एक में जोड़ दें.
- अगर
Cameraयाcamera2API का इस्तेमाल किया जाता है, तो डिटेक्टर को कॉल करने की संख्या सीमित करें. अगर डिटेक्टर के चालू रहने के दौरान, वीडियो का कोई नया फ़्रेम उपलब्ध होता है, तो उस फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन मेंVisionProcessorBaseक्लास देखें. - अगर
CameraXAPI का इस्तेमाल किया जाता है, तो पक्का करें कि बैकप्रेशर की रणनीति, डिफ़ॉल्ट वैल्यूImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATESTपर सेट हो. इससे यह पक्का होता है कि विश्लेषण के लिए, एक बार में सिर्फ़ एक इमेज डिलीवर की जाएगी. अगर एनालाइज़र के व्यस्त होने पर ज़्यादा इमेज बनती हैं, तो उन्हें अपने-आप छोड़ दिया जाएगा. साथ ही, उन्हें डिलीवर करने के लिए, क्यू में नहीं रखा जाएगा. विश्लेषण की जा रही इमेज को ImageProxy.close() को कॉल करके बंद करने के बाद, अगली नई इमेज डिलीवर की जाएगी. - अगर इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक्स को ओवरले करने के लिए, डिटेक्टर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जाता है, तो सबसे पहले ML Kit से नतीजा पाएं. इसके बाद, इमेज को रेंडर करें और एक ही चरण में ओवरले करें. इससे हर इनपुट फ़्रेम के लिए, डिसप्ले सर्फ़ेस पर सिर्फ़ एक बार रेंडर किया जाता है. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में
CameraSourcePreviewऔरGraphicOverlayक्लास देखें. - अगर Camera2 API का इस्तेमाल किया जाता है, तो
ImageFormat.YUV_420_888फ़ॉर्मैट में इमेज कैप्चर करें. अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जाता है, तोImageFormat.NV21फ़ॉर्मैट में इमेज कैप्चर करें.