Segmentacja według tematów przy użyciu ML Kit na Androida

Korzystając z ML Kit, możesz łatwo dodać do aplikacji funkcje segmentacji obiektów.

Funkcja Szczegóły
Nazwa pakietu SDK play-services-mlkit-subject-segmentation
Implementacja Rozdzielony: model jest pobierany dynamicznie za pomocą Usług Google Play.
Wpływ na rozmiar aplikacji Wzrost rozmiaru o ok. 200 KB.
Czas inicjowania Przed pierwszym użyciem użytkownicy mogą musieć poczekać na pobranie modelu.

Wypróbuj

Zanim zaczniesz

  1. W pliku build.gradle na poziomie projektu dodaj repozytorium Maven firmy Google do sekcji buildscript i allprojects.
  2. Dodaj zależność z biblioteką segmentacji tematu ML Kit do pliku Gradle na poziomie aplikacji modułu, który zwykle znajduje się w tym miejscu: app/build.gradle
dependencies {
   implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-subject-segmentation:16.0.0-beta1'
}

Jak wspomnieliśmy powyżej, model jest udostępniany przez Usługi Google Play. Możesz skonfigurować aplikację tak, aby po zainstalowaniu jej ze Sklepu Play model był automatycznie pobierany na urządzenie. Aby to zrobić, dodaj do pliku AndroidManifest.xml aplikacji tę deklarację:

<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>

Możesz też wyraźnie sprawdzić dostępność modelu i poprosić o pobranie za pomocą Usług Google Play za pomocą interfejsu ModuleInstallClient API.

Jeśli nie włączysz pobierania modelu w momencie instalacji ani nie poprosisz o wyraźne pobranie, model zostanie pobrany przy pierwszym uruchomieniu segmentatora. Żądania wysyłane przed zakończeniem pobierania nie przynoszą wyników.

1. Przygotowywanie obrazu wejściowego

Aby przeprowadzić segmentację obrazu, utwórz obiekt InputImage z obiektu Bitmap, media.Image, ByteBuffer, tablicy bajtów lub pliku na urządzeniu.

Możesz utworzyć InputImage obiekt z różnych źródeł. Każde z nich opisujemy poniżej.

Korzystanie z media.Image

Aby utworzyć obiekt InputImage z obiektu media.Image, np. podczas przechwytywania obrazu z aparatu urządzenia, przekaż obiekt media.Image i obrót obrazu do InputImage.fromMediaImage().

Jeśli używasz biblioteki CameraX, klasy OnImageCapturedListener i ImageAnalysis.Analyzer obliczają wartość rotacji za Ciebie.

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
          // ...
        }
    }
}

Jeśli nie używasz biblioteki aparatu, która podaje stopień obrotu obrazu, możesz obliczyć go na podstawie stopnia obrotu urządzenia i orientacji czujnika aparatu w urządzeniu:

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;
}

Następnie przekaż obiekt media.Image i wartość stopnia obrotu do InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Używanie identyfikatora URI pliku

Aby utworzyć obiekt InputImage z identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku do funkcji InputImage.fromFilePath(). Jest to przydatne, gdy używasz intencji ACTION_GET_CONTENT, aby poprosić użytkownika o wybranie obrazu z aplikacji galerii.

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();
}

Używanie ByteBuffer lub ByteArray

Aby utworzyć obiekt InputImage z ByteBuffer lub ByteArray, najpierw oblicz stopień rotacji obrazu, jak opisano wcześniej w przypadku danych wejściowych media.Image. Następnie utwórz obiekt InputImage z buforem lub tablicą, a także z wysokością, szerokością, formatem kodowania kolorów i stopniem obrotu obrazu:

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

Korzystanie z Bitmap

Aby utworzyć obiekt InputImage z obiektu Bitmap, zadeklaruj:

Kotlin

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

Java

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

Obraz jest reprezentowany przez obiekt Bitmap wraz ze stopniami obrotu.

2. Tworzenie instancji klasy SubjectSegmenter

Określanie opcji segmentacji

Aby podzielić obraz na segmenty, najpierw utwórz instancję SubjectSegmenterOptions w ten sposób:

Kotlin

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

Java

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

Oto szczegółowe informacje o każdej opcji:

Maska ufności pierwszego planu

Maska ufności pierwszego planu pozwala odróżnić obiekt na pierwszym planie od tła.

Wywołanie enableForegroundConfidenceMask() w opcjach umożliwia późniejsze pobranie maski pierwszego planu przez wywołanie getForegroundMask() na obiekcie SubjectSegmentationResult zwróconym po przetworzeniu obrazu.

Kotlin

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

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundConfidenceMask()
        .build();
Bitmapa pierwszego planu

Podobnie możesz też uzyskać bitmapę obiektu na pierwszym planie.

Wywołanie enableForegroundBitmap() w opcjach umożliwia późniejsze pobranie mapy bitowej pierwszego planu przez wywołanie getForegroundBitmap() na obiekcie SubjectSegmentationResult zwróconym po przetworzeniu obrazu.

Kotlin

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

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundBitmap()
        .build();
Maska pewności obejmująca wiele obiektów

Podobnie jak w przypadku opcji pierwszego planu możesz użyć ikony SubjectResultOptions, aby włączyć maskę pewności dla każdego obiektu na pierwszym planie:

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()
Bitmapa z wieloma obiektami

Podobnie możesz włączyć mapę bitową dla każdego obiektu:

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()

Tworzenie segmentatora obiektu

Po określeniu opcji SubjectSegmenterOptions utwórz instancję SubjectSegmenter, wywołując getClient() i przekazując opcje jako parametr:

Kotlin

val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)

Java

SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);

3. Przetwarzanie obrazu

Przekaż przygotowany obiekt InputImage do metody process obiektu 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. Pobieranie wyniku segmentacji obiektu

Pobieranie masek pierwszego planu i map bitowych

Po przetworzeniu możesz pobrać maskę pierwszego planu dla obrazu, wywołując:getForegroundConfidenceMask()

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
);

Możesz też pobrać bitmapę pierwszego planu obrazu, wywołując getForegroundBitmap():

Kotlin

val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap

Java

Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();

Pobieranie masek i map bitowych dla każdego obiektu

Podobnie możesz pobrać maskę dla segmentowanych obiektów, wywołując getConfidenceMask() na każdym obiekcie w ten sposób:

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
);

Możesz też uzyskać dostęp do mapy bitowej każdego segmentowanego obiektu w ten sposób:

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());
}

Wskazówki dotyczące poprawy skuteczności

Pierwsze wnioskowanie w każdej sesji aplikacji jest często wolniejsze niż kolejne wnioskowania ze względu na inicjowanie modelu. Jeśli małe opóźnienie jest kluczowe, rozważ wcześniejsze wywołanie „fikcyjnego” wnioskowania.

Jakość wyników zależy od jakości obrazu wejściowego:

  • Aby ML Kit uzyskał dokładny wynik segmentacji, obraz powinien mieć co najmniej 512 x 512 pikseli.
  • Na dokładność może też wpływać słaba ostrość obrazu. Jeśli wyniki nie będą zadowalające, poproś użytkownika o ponowne zrobienie zdjęcia.