Themensegmentierung mit ML Kit for Android

Mit dem ML Kit können Sie Ihrer App ganz einfach Funktionen zur Motivsegmentierung hinzufügen.

Feature Details
SDK-Name play-services-mlkit-subject-segmentation
Implementierung Ungebündelt: Das Modell wird dynamisch über die Google Play-Dienste heruntergeladen.
Auswirkungen auf die App-Größe ~200 KB mehr Speicherplatz.
Initialisierungszeit Nutzer müssen möglicherweise warten, bis das Modell heruntergeladen wurde, bevor sie es zum ersten Mal verwenden können.

Jetzt ausprobieren

  • In der Beispiel-App finden Sie ein Beispiel für die Verwendung dieser API.

Hinweis

  1. Fügen Sie in der build.gradle-Datei auf Projektebene das Maven-Repository von Google in die Abschnitte buildscript und allprojects ein.
  2. Fügen Sie der Gradle-Datei Ihres Moduls auf App-Ebene die Abhängigkeit für die ML Kit-Bibliothek zur Motivsegmentierung hinzu. Diese Datei ist normalerweise app/build.gradle:
dependencies {
   implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-subject-segmentation:16.0.0-beta1'
}

Wie bereits erwähnt, wird das Modell von den Google Play-Diensten bereitgestellt. Sie können Ihre App so konfigurieren, dass das Modell automatisch auf das Gerät heruntergeladen wird, nachdem Ihre App aus dem Google Play Store installiert wurde. Fügen Sie dazu der Datei AndroidManifest.xml Ihrer Anwendung die folgende Deklaration hinzu:

<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>

Sie können die Modellverfügbarkeit auch explizit prüfen und den Download über die Google Play-Dienste mit der ModuleInstallClient API anfordern.

Wenn Sie den Modelldownload bei der Installation nicht aktivieren oder keinen expliziten Download anfordern, wird das Modell beim ersten Ausführen des Segmentierers heruntergeladen. Anfragen, die Sie vor Abschluss des Downloads stellen, liefern keine Ergebnisse.

1. Eingabebild vorbereiten

Wenn Sie ein Bild segmentieren möchten, erstellen Sie ein InputImage-Objekt aus einem Bitmap, media.Image, ByteBuffer, Byte-Array oder einer Datei auf dem Gerät.

Sie können ein InputImage-Objekt aus verschiedenen Quellen erstellen, die im Folgenden erläutert werden.

Mit einem media.Image

Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem media.Image-Objekt erstellen möchten, z. B. wenn Sie ein Bild mit der Kamera eines Geräts aufnehmen, übergeben Sie das media.Image-Objekt und die Drehung des Bildes an InputImage.fromMediaImage().

Wenn Sie die CameraX-Bibliothek verwenden, berechnen die Klassen OnImageCapturedListener und ImageAnalysis.Analyzer den Rotationswert für Sie.

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
          // ...
        }
    }
}

Wenn Sie keine Kamerabibliothek verwenden, die den Rotationsgrad des Bildes angibt, können Sie ihn anhand des Rotationsgrads des Geräts und der Ausrichtung des Kamerasensors im Gerät berechnen:

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;
}

Übergeben Sie dann das media.Image-Objekt und den Wert für den Rotationsgrad an InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Datei-URI verwenden

Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem Datei-URI erstellen möchten, übergeben Sie den App-Kontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath(). Das ist nützlich, wenn Sie einen ACTION_GET_CONTENT-Intent verwenden, um den Nutzer aufzufordern, ein Bild aus seiner Galerie-App auszuwählen.

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 oder ByteArray verwenden

Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem ByteBuffer oder einem ByteArray erstellen möchten, berechnen Sie zuerst den Drehwinkel des Bildes, wie zuvor für die media.Image-Eingabe beschrieben. Erstellen Sie dann das InputImage-Objekt mit dem Zwischenspeicher oder Array sowie der Höhe, Breite, dem Farbcodierungsformat und dem Drehwinkel des Bildes:

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
);

Mit einem Bitmap

Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem Bitmap-Objekt erstellen möchten, deklarieren Sie Folgendes:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Das Bild wird durch ein Bitmap-Objekt zusammen mit dem Rotationsgrad dargestellt.

2. Instanz von SubjectSegmenter erstellen

Segmentierungsoptionen definieren

Wenn Sie Ihr Bild segmentieren möchten, erstellen Sie zuerst eine Instanz von SubjectSegmenterOptions:

Kotlin

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

Java

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

Hier finden Sie Details zu den einzelnen Optionen:

Vordergrund-Konfidenzmaske

Mit der Vordergrund-Konfidenzmaske können Sie das Vordergrundmotiv vom Hintergrund unterscheiden.

Wenn Sie enableForegroundConfidenceMask() in den Optionen aufrufen, können Sie die Vordergrundmaske später abrufen, indem Sie getForegroundMask() für das SubjectSegmentationResult-Objekt aufrufen, das nach der Verarbeitung des Bildes zurückgegeben wird.

Kotlin

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

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundConfidenceMask()
        .build();
Vordergrund-Bitmap

Auf ähnliche Weise können Sie auch eine Bitmap des Vordergrundmotivs abrufen.

Wenn Sie enableForegroundBitmap() in den Optionen aufrufen, können Sie die Vordergrund-Bitmap später abrufen, indem Sie getForegroundBitmap() für das SubjectSegmentationResult-Objekt aufrufen, das nach der Verarbeitung des Bildes zurückgegeben wird.

Kotlin

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

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundBitmap()
        .build();
Konfidenzmaske für mehrere Motive

Wie bei den Vordergrundoptionen können Sie mit SubjectResultOptions die Konfidenzmaske für jedes Vordergrundobjekt so aktivieren:

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()
Bitmap mit mehreren Motiven

Auf ähnliche Weise können Sie die Bitmap für jedes Subjekt aktivieren:

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()

Subjektsegmentierer erstellen

Nachdem Sie die SubjectSegmenterOptions-Optionen angegeben haben, erstellen Sie eine SubjectSegmenter-Instanz, indem Sie getClient() aufrufen und die Optionen als Parameter übergeben:

Kotlin

val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)

Java

SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);

3. Bild verarbeiten

Übergeben Sie das vorbereitete InputImage-Objekt an die process-Methode des 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. Ergebnis der Motivsegmentierung abrufen

Vordergrundmasken und Bitmaps abrufen

Nach der Verarbeitung können Sie die Vordergrundmaske für Ihr Bild abrufen, indem Sie getForegroundConfidenceMask() so aufrufen:

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
);

Sie können auch eine Bitmap des Vordergrunds des Bildes abrufen, indem Sie getForegroundBitmap() aufrufen:

Kotlin

val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap

Java

Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();

Masken und Bitmaps für jedes Subjekt abrufen

Ebenso können Sie die Maske für die segmentierten Motive abrufen, indem Sie für jedes Motiv getConfidenceMask() aufrufen:

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
);

Sie können auch so auf die Bitmap jedes segmentierten Motivs zugreifen:

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());
}

Tipps zur Leistungsverbesserung

Bei jeder App-Sitzung ist die erste Inferenz aufgrund der Modellinitialisierung oft langsamer als nachfolgende Inferenzen. Wenn eine niedrige Latenz entscheidend ist, sollten Sie vorab eine „Dummy“-Inferenz aufrufen.

Die Qualität der Ergebnisse hängt von der Qualität des Eingabebildes ab:

  • Damit ML Kit ein genaues Segmentierungsergebnis liefert, sollte das Bild mindestens 512 × 512 Pixel groß sein.
  • Auch ein unscharfes Bild kann die Genauigkeit beeinträchtigen. Wenn Sie keine akzeptablen Ergebnisse erhalten, bitten Sie den Nutzer, das Bild noch einmal aufzunehmen.