ML Kit を使用すると、画像や動画内の顔を検出できます。
<ph type="x-smartling-placeholder">機能 | バンドルされていません | バンドル |
---|---|---|
実装 | モデルは Google Play 開発者サービスを介して動的にダウンロードされます。 | モデルは、ビルド時にアプリに静的にリンクされます。 |
アプリのサイズ | 約 800 KB のサイズ増加。 | サイズが約 6.9 MB 増加します。 |
初期化時間 | 初めて使用するには、モデルがダウンロードされるのを待たなければならない場合があります。 | モデルはすぐに使用できます |
試してみる
- サンプルアプリを試してみましょう。 この API の使用例をご覧ください
- <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Codelab へようこそ。
始める前に
<ph type="x-smartling-placeholder">プロジェクト レベルの
build.gradle
ファイルに、Google のbuildscript
セクションとallprojects
セクションの両方に Maven リポジトリML Kit Android ライブラリの依存関係をモジュールの アプリレベルの Gradle ファイル(通常は
app/build.gradle
)。次のいずれかを選択 必要に応じて次の依存関係を追加します。モデルをアプリにバンドルする場合:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:face-detection:16.1.7' }
Google Play 開発者サービスでモデルを使用する場合:
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' }
Google Play 開発者サービスでモデルを使用することを選択した場合、 アプリがダウンロードされると、モデルが自動的にデバイスにダウンロードされるようになります。 ダウンロードする必要があります。そのためには、次の宣言を アプリの
AndroidManifest.xml
ファイルを次のように変更します。<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="face" > <!-- To use multiple models: android:value="face,model2,model3" --> </application>
モデルの提供状況を明示的に確認し、 Google Play 開発者サービスの ModuleInstallClient API。
インストール時のモデルのダウンロードを有効にしない場合、または明示的なダウンロードをリクエストしない場合、 初めて検出機能を実行するときに、モデルがダウンロードされます。お客様が行うリクエスト 結果が返されないことに注意してください。
入力画像のガイドライン
顔認証では、サイズが 480x360 ピクセル以上の画像を使用する必要があります。 ML Kit で顔を正確に検出するには、入力画像に顔が含まれている必要があります 十分なピクセルデータで表現されます。一般に、それぞれの顔に 100 x 100 ピクセル以上である必要があります特定の脅威や ML Kit では、顔の輪郭に高精細な入力が求められるため、 200×200 ピクセル以上にします
リアルタイム アプリで顔を検出した場合は、 入力画像の全体的なサイズを考慮します。より小さな画像は 処理が速くなるため、レイテンシを短縮するために低解像度で画像をキャプチャしますが、 上記の精度要件に留意し、 被写体の顔が画像の大部分を占めるようにします。関連項目 リアルタイムのパフォーマンスを改善するためのヒントをご覧ください。
画像のピントが悪い場合も精度に影響することがあります。承認されない場合 ユーザーに画像をキャプチャし直すよう求めます。
カメラに対する顔の向きも、顔の向きや 検出する方法を説明します詳しくは、 顔検出のコンセプト。
1. 顔検出機能を構成する
画像に顔検出を適用する前に、 顔検出機能のデフォルト設定を使用する場合は、FaceDetectorOptions
オブジェクト。
以下の設定を変更できます。
設定 | |
---|---|
setPerformanceMode
| <ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
PERFORMANCE_MODE_FAST (デフォルト)
|
PERFORMANCE_MODE_ACCURATE
顔検出の速度と精度を優先します。 |
setLandmarkMode
| <ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
LANDMARK_MODE_NONE (デフォルト)
|
LANDMARK_MODE_ALL
顔の「ランドマーク」を識別するかどうか(目、耳、鼻、 口、口などが含まれます。 |
setContourMode
| <ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
CONTOUR_MODE_NONE (デフォルト)
|
CONTOUR_MODE_ALL
顔の特徴の輪郭を検出するかどうか。等高線: 検出されたのは最も目立つ顔だけです。 |
setClassificationMode
| <ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
CLASSIFICATION_MODE_NONE (デフォルト)
|
CLASSIFICATION_MODE_ALL
顔を「笑顔」などのカテゴリに分類するかどうか 「目を開けて」などです。 |
setMinFaceSize
|
float (デフォルト: 0.1f )
望ましい最小の顔サイズを設定します。これは、顔のサイズの比率で表します。 横のサイズになります。 |
enableTracking
|
false (デフォルト)|true
追跡に使用できる ID を顔に割り当てるかどうか 分析できます なお、輪郭検出が有効になっている場合は、1 つの顔のみが 顔追跡は有用な結果を生成しません。今回 検出速度を上げるには、Contour 両方の 顔認証、顔追跡などの機能です。 |
例:
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()
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();
2. 入力画像を準備する
画像内の顔を検出するには、InputImage
オブジェクトを作成します。
Bitmap
、media.Image
、ByteBuffer
、バイト配列、または
クリックします。次に、InputImage
オブジェクトを
FaceDetector
の process
メソッド。
顔検出には、次のサイズ以上の画像を使用する必要があります。 480x360 ピクセル。リアルタイムで顔を検出している場合は、フレームのキャプチャ レイテンシを短縮できます。
InputImage
を作成できます。
異なるソースからのオブジェクトについて、以下で説明します。
media.Image
の使用
InputImage
を作成するには:
media.Image
オブジェクトからオブジェクトをキャプチャします。たとえば、
渡すには、media.Image
オブジェクトと画像の
InputImage.fromMediaImage()
に変更します。
「
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
CameraX ライブラリ、OnImageCapturedListener
、
ImageAnalysis.Analyzer
クラスが回転値を計算する
できます。
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 // ... } } }
画像の回転角度を取得するカメラ ライブラリを使用しない場合は、 デバイスの回転角度とカメラの向きから計算できます。 次の動作を行います。
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; }
次に、media.Image
オブジェクトと
回転角度の値を InputImage.fromMediaImage()
に設定する:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
ファイル URI の使用
InputImage
を作成するには:
渡すことにより、アプリのコンテキストとファイルの URI を
InputImage.fromFilePath()
。これは、
ACTION_GET_CONTENT
インテントを使用してユーザーに選択を求める
ギャラリーアプリから画像を作成できます
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
または ByteArray
の使用
InputImage
を作成するには:
作成するには、まず画像を計算してByteBuffer
ByteArray
前述の media.Image
入力に対する回転角度。
次に、バッファまたは配列を含む InputImage
オブジェクトを、画像の
高さ、幅、カラー エンコード形式、回転角度:
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
の使用
InputImage
を作成するには:
Bitmap
オブジェクトから呼び出す場合は、次のように宣言します。
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
画像は、Bitmap
オブジェクトと回転角度で表されます。
3. FaceDetector のインスタンスを取得する
Kotlin
val detector = FaceDetection.getClient(options) // Or, to use the default option: // val detector = FaceDetection.getClient();
Java
FaceDetector detector = FaceDetection.getClient(options); // Or use the default options: // FaceDetector detector = FaceDetection.getClient();
4. 画像を処理する
画像をprocess
メソッドに渡します。
Kotlin
val result = detector.process(image) .addOnSuccessListener { faces -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
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 // ... } });
5. 検出された顔に関する情報を取得する
顔検出オペレーションが成功すると、Face
オブジェクトは成功関数に渡され、
呼び出すことができます。各 Face
オブジェクトは検出された顔を表します。
必要があります。それぞれの面について、その境界座標を入力
顔検出機能に設定したその他の情報も表示されます。
表示されます。例:
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 } }
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(); } }
顔の輪郭の例
顔の輪郭検出を有効にすると、顔の輪郭検出に使用されている 検出された顔の特徴を表します。これらの点は、データポイントの形状を 説明します。[顔 検出のコンセプトをご覧ください。 表現されます。
次の図は、これらのポイントが顔にどのようにマッピングされるかを示しています。 拡大表示します。
リアルタイムの顔検出
リアルタイム アプリケーションで顔検出を使用する場合は、 実現するためのガイドラインは次のとおりです。
次のいずれかを使用するように顔検出器を構成する 顔の輪郭検出または分類とランドマーク検出のどちらか一方のみ:
輪郭検出
ランドマーク検出
分類
ランドマークの検出と分類
輪郭検出とランドマーク検出
輪郭検出と分類
輪郭検出、ランドマーク検出、分類FAST
モードを有効にします(デフォルトで有効)。解像度を下げて画像をキャプチャすることを検討してください。ただし この API の画像サイズの要件。
Camera
または
camera2
API、
スロットリングするように構成されています。新しい動画が
フレームが使用可能になる場合は、そのフレームをドロップします。詳しくは、
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
VisionProcessorBase
クラスをご覧ください。
CameraX
API を使用する場合は、
バックプレッシャー戦略がデフォルト値に
ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
。
これにより、分析のために一度に 1 つの画像のみが配信されるようになります。もしより多くの画像が
生成された場合、自動的に破棄され、
提供します。次の呼び出しによって分析中の画像を閉じたら、
ImageProxy.close() が呼び出されると、次に最新の画像が配信されます。
CameraSourcePreview
および
GraphicOverlay
クラスをご覧ください。
ImageFormat.YUV_420_888
形式。古い Camera API を使用する場合は、
ImageFormat.NV21
形式。