Questa pagina è stata tradotta dall'API Cloud Translation.

Rilevamento dei volti con ML Kit su Android

Puoi utilizzare ML Kit per rilevare i volti nelle immagini e nei video.

Selezione delle	Non in bundle	In bundle
Implementazione	Il modello viene scaricato in modo dinamico tramite Google Play Services.	Il modello è collegato in modo statico alla tua app al momento della creazione.
Dimensioni app	Le dimensioni sono aumentate di circa 800 kB.	Le dimensioni di circa 6,9 MB aumentano di circa 6,9 MB.
Tempo di inizializzazione	Potrebbe essere necessario attendere il download del modello prima del primo utilizzo.	Il modello è disponibile immediatamente

Prova

Prova l'app di esempio per vedere un utilizzo di esempio di questa API.
Prova a utilizzare il codice autonomamente con il codelab.

Prima di iniziare

Questa API richiede il livello API Android 21 o versioni successive. Assicurati che il file di build dell'app utilizzi un valore minSdkVersion pari o superiore a 21.

Assicurati di includere il repository Maven di Google nel file build.gradle a livello di progetto in entrambe le sezioni buildscript e allprojects.

Aggiungi le dipendenze per le librerie di ML Kit per Android al file gradle a livello di app del tuo modulo, che in genere è app/build.gradle. Scegli una delle seguenti dipendenze in base alle tue esigenze:

Per raggruppare il modello con la tua app:

dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:face-detection:16.1.6'
}

Per l'utilizzo del modello in Google Play Services:

dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0'
}

Se scegli di utilizzare il modello in Google Play Services, puoi configurare l'app in modo che scarichi automaticamente il modello sul dispositivo dopo l'installazione dell'app dal Play Store. Per farlo, aggiungi la seguente dichiarazione al file AndroidManifest.xml della tua app:
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="face" >
      
</application>
```
Puoi anche controllare esplicitamente la disponibilità del modello e richiedere il download tramite l'APIModuleInstallClient di Google Play Services.

Se non abiliti i download dei modelli al momento dell'installazione o non richiedi il download esplicito, il modello viene scaricato la prima volta che esegui il rilevatore. Le richieste effettuate prima del completamento del download non generano risultati.

Linee guida per l'immagine di input

Per il riconoscimento facciale, devi utilizzare un'immagine di dimensioni di almeno 480 x 360 pixel. Affinché ML Kit possa rilevare accuratamente i volti, le immagini di input devono contenere volti rappresentati da sufficienti dati sui pixel. In generale, ogni volto da rilevare in un'immagine deve essere di almeno 100 x 100 pixel. Se vuoi rilevare i contorni delle facce, ML Kit richiede un input a risoluzione più elevata: ogni faccia deve essere di almeno 200 x 200 pixel.

Se rilevi i volti in un'applicazione in tempo reale, puoi considerare anche le dimensioni complessive delle immagini di input. Le immagini più piccole possono essere elaborate più velocemente, quindi per ridurre la latenza, acquisisci immagini a risoluzioni più basse, ma tieni presente i requisiti di accuratezza sopra indicati e assicurati che il volto del soggetto occupi la maggior parte dell'immagine possibile. Inoltre, consulta i suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale.

Anche una scarsa messa a fuoco delle immagini può influire sulla precisione. Se non ottieni risultati accettabili, chiedi all'utente di acquisire nuovamente l'immagine.

Anche l'orientamento di un volto rispetto alla videocamera può influire sulle caratteristiche del volto rilevate da ML Kit. Consulta la pagina relativa ai concetti del rilevamento dei volti.

1. Configurare il rilevatore di volti

Prima di applicare il rilevamento dei volti a un'immagine, se vuoi modificare una qualsiasi delle impostazioni predefinite del rilevatore di volti, specificale con un oggetto FaceDetectorOptions. Puoi modificare le seguenti impostazioni:

Impostazioni
`setPerformanceMode`	`PERFORMANCE_MODE_FAST` (predefinito) \| `PERFORMANCE_MODE_ACCURATE` Preferisci velocità o precisione nel rilevamento dei volti.
`setLandmarkMode`	`LANDMARK_MODE_NONE` (predefinito) \| `LANDMARK_MODE_ALL` Se tentare di identificare i "punti di riferimento" facciali: occhi, orecchie, naso, guance, bocca e così via.
`setContourMode`	`CONTOUR_MODE_NONE` (predefinito) \| `CONTOUR_MODE_ALL` Indica se rilevare i contorni delle caratteristiche del volto. I contorni vengono rilevati solo per il volto più in evidenza di un'immagine.
`setClassificationMode`	`CLASSIFICATION_MODE_NONE` (predefinito) \| `CLASSIFICATION_MODE_ALL` Indica se classificare i volti in categorie come "sorride" e "occhi aperti".
`setMinFaceSize`	`float` (valore predefinito: `0.1f`) Imposta la dimensione minima del volto desiderata, espressa come rapporto tra la larghezza della testa e la larghezza dell'immagine.
`enableTracking`	`false` (valore predefinito) \| `true` Indica se assegnare o meno ai volti un ID che può essere utilizzato per tracciare i volti nelle immagini. Tieni presente che quando il rilevamento dei contorni è abilitato, viene rilevato un solo volto, quindi il tracciamento dei volti non produce risultati utili. Per questo motivo, e per migliorare la velocità di rilevamento, non abilitare sia il rilevamento dei contorni che il rilevamento dei volti.

Ad esempio:

Kotlin

// High-accuracy landmark detection and face classification
val highAccuracyOpts = FaceDetectorOptions.Builder()
        .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE)
        .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
        .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)
        .build()

// Real-time contour detection
val realTimeOpts = FaceDetectorOptions.Builder()
        .setContourMode(FaceDetectorOptions.CONTOUR_MODE_ALL)
        .build()FaceDetectionActivity.kt

Java

// High-accuracy landmark detection and face classification
FaceDetectorOptions highAccuracyOpts =
        new FaceDetectorOptions.Builder()
                .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE)
                .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
                .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)
                .build();

// Real-time contour detection
FaceDetectorOptions realTimeOpts =
        new FaceDetectorOptions.Builder()
                .setContourMode(FaceDetectorOptions.CONTOUR_MODE_ALL)
                .build();FaceDetectionActivity.java

2. Prepara l'immagine di input

Per rilevare i volti in un'immagine, crea un oggetto InputImage da un array di byte Bitmap, media.Image, ByteBuffer o da un file sul dispositivo. Quindi, passa l'oggetto InputImage al metodo process di FaceDetector.

Per il rilevamento facciale, devi utilizzare un'immagine con dimensioni di almeno 480 x 360 pixel. Se rilevi i volti in tempo reale, l'acquisizione dei fotogrammi a questa risoluzione minima consente di ridurre la latenza.

Puoi creare un oggetto InputImage da origini diverse, ognuna spiegata di seguito.

Utilizzo di un `media.Image`

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine dalla fotocamera di un dispositivo, trasmetti l'oggetto media.Image e la rotazione dell'immagine a InputImage.fromMediaImage().

Se usi la libreria FotocameraX, le classi OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer calcolano automaticamente il valore di rotazione.

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
          // ...
        }
    }
}

Se non utilizzi una raccolta della fotocamera che fornisce il grado di rotazione dell'immagine, puoi calcolarlo dal grado di rotazione del dispositivo e dall'orientamento del sensore della fotocamera nel dispositivo:

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;
}

Quindi, passa l'oggetto media.Image e il valore del grado di rotazione a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Utilizzo dell'URI di un file

Per creare un oggetto InputImage da un URI del file, passa il contesto dell'app e l'URI del file a InputImage.fromFilePath(). Questo è utile quando utilizzi un intent ACTION_GET_CONTENT per richiedere all'utente di selezionare un'immagine dall'app Galleria.

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();
}

Utilizzo di `ByteBuffer` o `ByteArray`

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto ByteBuffer o ByteArray, calcola prima il grado di rotazione dell'immagine come descritto in precedenza per l'input media.Image. Quindi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme ad altezza, larghezza, formato di codifica del colore e grado di rotazione dell'immagine:

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

Utilizzo di un `Bitmap`

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto Bitmap, effettua la seguente dichiarazione:

Kotlin

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

Java

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

L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap insieme con i gradi di rotazione.

3. Ottieni un'istanza di FaceDetector

Kotlin

val detector = FaceDetection.getClient(options)
// Or, to use the default option:
// val detector = FaceDetection.getClient();FaceDetectionActivity.kt

Java

FaceDetector detector = FaceDetection.getClient(options);
// Or use the default options:
// FaceDetector detector = FaceDetection.getClient();FaceDetectionActivity.java

4. Elabora l'immagine

Passa l'immagine al metodo process:

Kotlin

val result = detector.process(image)
        .addOnSuccessListener { faces ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }FaceDetectionActivity.kt

Java

Task<List<Face>> result =
        detector.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<List<Face>>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(List<Face> faces) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });FaceDetectionActivity.java

Nota: se utilizzi l'API CameraX, assicurati di chiudere ImageProxy quando hai finito di utilizzarlo, ad es. aggiungendo OnCompleteListener all'API Task restituita dal metodo process. Per un esempio, consulta la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.

5. Ricevere informazioni sui volti rilevati

Se l'operazione di rilevamento dei volti ha esito positivo, viene passato un elenco di oggetti Face all'ascoltatore. Ogni oggetto Face rappresenta un volto rilevato nell'immagine. Per ogni volto, puoi ottenere le relative coordinate di delimitazione nell'immagine di input, oltre a qualsiasi altra informazione trovata dal rilevatore di volti. Ad esempio:

Kotlin

for (face in faces) {
    val bounds = face.boundingBox
    val rotY = face.headEulerAngleY // Head is rotated to the right rotY degrees
    val rotZ = face.headEulerAngleZ // Head is tilted sideways rotZ degrees

    // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
    // nose available):
    val leftEar = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EAR)
    leftEar?.let {
        val leftEarPos = leftEar.position
    }

    // If contour detection was enabled:
    val leftEyeContour = face.getContour(FaceContour.LEFT_EYE)?.points
    val upperLipBottomContour = face.getContour(FaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM)?.points

    // If classification was enabled:
    if (face.smilingProbability != null) {
        val smileProb = face.smilingProbability
    }
    if (face.rightEyeOpenProbability != null) {
        val rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability
    }

    // If face tracking was enabled:
    if (face.trackingId != null) {
        val id = face.trackingId
    }
}FaceDetectionActivity.kt

Java

for (Face face : faces) {
    Rect bounds = face.getBoundingBox();
    float rotY = face.getHeadEulerAngleY();  // Head is rotated to the right rotY degrees
    float rotZ = face.getHeadEulerAngleZ();  // Head is tilted sideways rotZ degrees

    // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
    // nose available):
    FaceLandmark leftEar = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EAR);
    if (leftEar != null) {
        PointF leftEarPos = leftEar.getPosition();
    }

    // If contour detection was enabled:
    List<PointF> leftEyeContour =
            face.getContour(FaceContour.LEFT_EYE).getPoints();
    List<PointF> upperLipBottomContour =
            face.getContour(FaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM).getPoints();

    // If classification was enabled:
    if (face.getSmilingProbability() != null) {
        float smileProb = face.getSmilingProbability();
    }
    if (face.getRightEyeOpenProbability() != null) {
        float rightEyeOpenProb = face.getRightEyeOpenProbability();
    }

    // If face tracking was enabled:
    if (face.getTrackingId() != null) {
        int id = face.getTrackingId();
    }
}FaceDetectionActivity.java

Esempio di contorni del viso

Quando è abilitato il rilevamento dei contorni del volto, viene visualizzato un elenco di punti per ogni caratteristica del volto rilevata. Questi punti rappresentano la forma dell'elemento. Per maggiori dettagli su come vengono rappresentati i contorni, consulta la pagina relativa ai concetti di rilevamento dei volti.

L'immagine seguente mostra come questi punti sono mappati a un volto. Fai clic sull'immagine per ingrandirla:

esempio di mesh di contorno viso rilevato

Rilevamento dei volti in tempo reale

Se vuoi utilizzare il rilevamento dei volti in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le migliori frequenze fotogrammi:

Configura il rilevatore di volti per il rilevamento o la classificazione dei contorni del volto e il rilevamento dei punti di riferimento, ma non entrambi:

Rilevamento dei contorni
Rilevamento dei punti di riferimento
Classificazione
Rilevamento e classificazione dei punti di riferimento
Rilevamento dei contorni e rilevamento dei punti di riferimento
Rilevamento e classificazione dei contorni
Rilevamento dei contorni, rilevamento e classificazione dei punti di riferimento
Attiva la modalità FAST (attiva per impostazione predefinita).
Valuta la possibilità di acquisire immagini a una risoluzione più bassa. Tuttavia, tieni presente anche i requisiti per le dimensioni delle immagini di questa API.

Se utilizzi l'API Camera o camera2, limita le chiamate al rilevatore. Se un nuovo fotogramma video diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione, rilascialo. Per un esempio, consulta la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.

Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di contropressione sia impostata sul valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Questo garantisce che verrà inviata una sola immagine alla volta per l'analisi. Se vengono prodotte altre immagini quando l'analizzatore è occupato, queste verranno eliminate automaticamente e non verranno messe in coda per la consegna. Una volta chiusa l'immagine analizzata chiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'immagine più recente.

Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre gli elementi grafici all'immagine di input, recupera prima il risultato da ML Kit, quindi esegui il rendering dell'immagine e dell'overlay in un unico passaggio. Il rendering viene eseguito sulla superficie del display solo una volta per ogni frame di input. Per un esempio, consulta le classi CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio della guida rapida.

Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci immagini in formato ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi la versione precedente dell'API Camera, acquisisci immagini in formato ImageFormat.NV21.

Rilevamento dei volti con ML Kit su Android

Prova

Prima di iniziare

Linee guida per l'immagine di input

1. Configurare il rilevatore di volti

Kotlin

Java

2. Prepara l'immagine di input

Utilizzo di un media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Utilizzo dell'URI di un file

Kotlin

Java

Utilizzo di ByteBuffer o ByteArray

Kotlin

Java

Utilizzo di un Bitmap

Kotlin

Java

3. Ottieni un'istanza di FaceDetector

Kotlin

Java

4. Elabora l'immagine

Kotlin

Java

5. Ricevere informazioni sui volti rilevati

Kotlin

Java

Esempio di contorni del viso

Rilevamento dei volti in tempo reale

Utilizzo di un `media.Image`

Utilizzo di `ByteBuffer` o `ByteArray`

Utilizzo di un `Bitmap`