פילוח לפי נושאים באמצעות ML Kit ל-Android

אפשר להשתמש ב-ML Kit כדי להוסיף בקלות תכונות של פילוח נושאים לאפליקציה.

תכונה פרטים
שם ה-SDK play-services-mlkit-subject-segmentation
הטמעה לא מאוגד: המודל מורד באופן דינמי באמצעות Google Play Services.
השפעה על גודל האפליקציה הגודל גדל בכ-200KB.
זמן האתחול יכול להיות שהמשתמשים יצטרכו לחכות עד שהמודל יורד לפני השימוש הראשון.

רוצה לנסות?

לפני שמתחילים

  1. בקובץ build.gradle ברמת הפרויקט, מוודאים שמאגר Maven של Google כלול גם בקטע buildscript וגם בקטע allprojects.
  2. מוסיפים את התלות של ספריית פילוח הנושא של ML Kit לקובץ Gradle ברמת האפליקציה של המודול, שבדרך כלל נמצא בנתיב app/build.gradle:
dependencies {
   implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-subject-segmentation:16.0.0-beta1'
}

כפי שצוין למעלה, המודל מסופק על ידי Google Play Services. אתם יכולים להגדיר את האפליקציה כך שהמודל יורד אוטומטית למכשיר אחרי שהאפליקציה מותקנת מחנות Play. כדי לעשות זאת, מוסיפים את ההצהרה הבאה לקובץ AndroidManifest.xml של האפליקציה:

<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="subject_segment" >
      <!-- To use multiple models: android:value="subject_segment,model2,model3" -->
</application>

אפשר גם לבדוק באופן מפורש את זמינות המודל ולבקש הורדה דרך Google Play Services באמצעות ModuleInstallClient API.

אם לא מפעילים הורדות של מודלים בזמן ההתקנה או לא מבקשים הורדה מפורשת, המודל יורד בפעם הראשונה שמריצים את הכלי לפילוח. בקשות ששולחים לפני שההורדה מסתיימת לא מניבות תוצאות.

1. הכנת תמונת הקלט

כדי לבצע פילוח בתמונה, יוצרים אובייקט InputImage מ-Bitmap, מ-media.Image, מ-ByteBuffer, ממערך בייטים או מקובץ במכשיר.

אפשר ליצור אובייקט InputImage ממקורות שונים, שכל אחד מהם מוסבר בהמשך.

שימוש ב-media.Image

כדי ליצור אובייקט InputImage מאובייקט media.Image, למשל כשמצלמים תמונה במצלמה של מכשיר, מעבירים את אובייקט media.Image ואת הסיבוב של התמונה אל InputImage.fromMediaImage().

אם משתמשים בספריית CameraX, המחלקות OnImageCapturedListener ו-ImageAnalysis.Analyzer מחשבות את ערך הסיבוב בשבילכם.

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
          // ...
        }
    }
}

אם אתם לא משתמשים בספריית מצלמה שמספקת את זווית הסיבוב של התמונה, אתם יכולים לחשב אותה לפי זווית הסיבוב של המכשיר והכיוון של חיישן המצלמה במכשיר:

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;
}

לאחר מכן מעבירים את האובייקט media.Image ואת ערך מעלות הסיבוב אל InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

שימוש ב-URI של קובץ

כדי ליצור אובייקט InputImage מ-URI של קובץ, מעבירים את הקשר של האפליקציה ואת ה-URI של הקובץ אל InputImage.fromFilePath(). זה שימושי כשמשתמשים בACTION_GET_CONTENT intent כדי להנחות את המשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.

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();
}

שימוש ב-ByteBuffer או ב-ByteArray

כדי ליצור אובייקט InputImage מ-ByteBuffer או מ-ByteArray, קודם צריך לחשב את זווית הסיבוב של התמונה כמו שמתואר למעלה לגבי קלט media.Image. לאחר מכן, יוצרים את האובייקט InputImage עם המאגר או המערך, יחד עם הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע וזווית הסיבוב של התמונה:

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

שימוש ב-Bitmap

כדי ליצור אובייקט InputImage מאובייקט Bitmap, צריך להצהיר על הדברים הבאים:

Kotlin

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

Java

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

התמונה מיוצגת על ידי אובייקט Bitmap יחד עם מעלות הסיבוב.

2. יצירת מופע של SubjectSegmenter

הגדרת האפשרויות של הכלי לפילוח

כדי לפלח את התמונה, קודם יוצרים מופע של SubjectSegmenterOptions באופן הבא:

Kotlin

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
       // enable options
       .build()

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        // enable options
        .build();

הנה פירוט של כל אפשרות:

מסכת מהימנות של חזית התמונה

מסכת הביטחון של החזית מאפשרת להבחין בין הנושא בחזית לבין הרקע.

האפשרות Call enableForegroundConfidenceMask() מאפשרת לאחזר בהמשך את מסכת החזית על ידי קריאה ל-getForegroundMask() באובייקט SubjectSegmentationResult שמוחזר אחרי עיבוד התמונה.

Kotlin

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundConfidenceMask()
        .build()

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundConfidenceMask()
        .build();
מפת סיביות של החזית

באופן דומה, אפשר גם לקבל מפת סיביות של הנושא בחזית.

האפשרות Call enableForegroundBitmap() מאפשרת לאחזר בהמשך את מפת הסיביות של החלק הקדמי על ידי קריאה ל-getForegroundBitmap() באובייקט SubjectSegmentationResult שמוחזר אחרי עיבוד התמונה.

Kotlin

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundBitmap()
        .build()

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundBitmap()
        .build();
מסכת מהימנות של כמה נושאים

בדומה לאפשרויות של החזית, אפשר להשתמש ב-SubjectResultOptions כדי להפעיל את מסכת הביטחון לכל נושא בחזית באופן הבא:

Kotlin

val subjectResultOptions = SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
    .enableConfidenceMask()
    .build()

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
    .enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
    .build()

Java

SubjectResultOptions subjectResultOptions =
        new SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
            .enableConfidenceMask()
            .build()

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
      .enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
      .build()
מפת סיביות עם כמה נושאים

באופן דומה, אפשר להפעיל את מפת הביטים לכל נושא:

Kotlin

val subjectResultOptions = SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
    .enableSubjectBitmap()
    .build()

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
    .enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
    .build()

Java

SubjectResultOptions subjectResultOptions =
      new SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
        .enableSubjectBitmap()
        .build()

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
      .enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
      .build()

יצירת כלי לפילוח נושאים

אחרי שמציינים את האפשרויות של SubjectSegmenterOptions, יוצרים מופע של SubjectSegmenter שקורא ל-getClient() ומעביר את האפשרויות כפרמטר:

Kotlin

val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)

Java

SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);

3. עיבוד תמונה

מעבירים את האובייקט המוכן InputImage אל השיטה process של SubjectSegmenter:

Kotlin

segmenter.process(inputImage)
    .addOnSuccessListener { result ->
        // Task completed successfully
        // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        // Task failed with an exception
        // ...
    }

Java

segmenter.process(inputImage)
    .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
            @Override
            public void onSuccess(SubjectSegmentationResult result) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });

4. קבלת תוצאת פילוח הנושא

אחזור של מסיכות וביטמפים של חזית

אחרי העיבוד, אפשר לאחזר את מסכת החזית של התמונה באמצעות קריאה ל-getForegroundConfidenceMask() באופן הבא:

Kotlin

val colors = IntArray(image.width * image.height)

val foregroundMask = result.foregroundConfidenceMask
for (i in 0 until image.width * image.height) {
  if (foregroundMask[i] > 0.5f) {
    colors[i] = Color.argb(128, 255, 0, 255)
  }
}

val bitmapMask = Bitmap.createBitmap(
  colors, image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888
)

Java

int[] colors = new int[image.getWidth() * image.getHeight()];

FloatBuffer foregroundMask = result.getForegroundConfidenceMask();
for (int i = 0; i < image.getWidth() * image.getHeight(); i++) {
  if (foregroundMask.get() > 0.5f) {
    colors[i] = Color.argb(128, 255, 0, 255);
  }
}

Bitmap bitmapMask = Bitmap.createBitmap(
      colors, image.getWidth(), image.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888
);

אפשר גם לאחזר מפת סיביות של החלק הקדמי של התמונה באמצעות הקריאה getForegroundBitmap():

Kotlin

val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap

Java

Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();

אחזור מסכות ומפות סיביות לכל נושא

באופן דומה, אפשר לאחזר את המסכה של הנושאים המפולחים על ידי קריאה ל-getConfidenceMask() בכל נושא באופן הבא:

Kotlin

val subjects = result.subjects

val colors = IntArray(image.width * image.height)
for (subject in subjects) {
  val mask = subject.confidenceMask
  for (i in 0 until subject.width * subject.height) {
    val confidence = mask[i]
    if (confidence > 0.5f) {
      colors[image.width * (subject.startY - 1) + subject.startX] =
          Color.argb(128, 255, 0, 255)
    }
  }
}

val bitmapMask = Bitmap.createBitmap(
  colors, image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888
)

Java

List subjects = result.getSubjects();

int[] colors = new int[image.getWidth() * image.getHeight()];
for (Subject subject : subjects) {
  FloatBuffer mask = subject.getConfidenceMask();
  for (int i = 0; i < subject.getWidth() * subject.getHeight(); i++) {
    float confidence = mask.get();
    if (confidence > 0.5f) {
      colors[width * (subject.getStartY() - 1) + subject.getStartX()]
          = Color.argb(128, 255, 0, 255);
    }
  }
}

Bitmap bitmapMask = Bitmap.createBitmap(
  colors, image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888
);

אפשר גם לגשת למפת הביטים של כל נושא שפילחתם באופן הבא:

Kotlin

val bitmaps = mutableListOf()
for (subject in subjects) {
  bitmaps.add(subject.bitmap)
}

Java

List bitmaps = new ArrayList<>();
for (Subject subject : subjects) {
  bitmaps.add(subject.getBitmap());
}

טיפים לשיפור הביצועים

בכל הפעלה של האפליקציה, ההסקה הראשונה לרוב איטית יותר מההסקות הבאות בגלל אתחול המודל. אם זמן אחזור קצר הוא קריטי, כדאי לבצע מראש קריאה של מסקנה 'פיקטיבית'.

איכות התוצאות תלויה באיכות של תמונת הקלט:

  • כדי ש-ML Kit יפיק תוצאת פילוח מדויקת, התמונה צריכה להיות בגודל של ‎512x512 פיקסלים לפחות.
  • גם פוקוס לא טוב של התמונה יכול להשפיע על הדיוק. אם התוצאות לא מספיק טובות, מבקשים מהמשתמש לצלם מחדש את התמונה.