Rileva le informazioni sul mesh per i volti con ML Kit su Android

Questa API è disponibile in versione beta e non è soggetta a SLA (accordo sul livello del servizio) né a norme sul ritiro. Potrebbero essere apportate modifiche a questa API che compromettono la compatibilità con le versioni precedenti.

Puoi utilizzare ML Kit per rilevare i volti nelle immagini e nei video simili a quelli dei selfie.

Questa API utilizza una libreria in bundle che aumenta le dimensioni dell'app. Consulta questa guida per ulteriori informazioni.

API Face Mesh Detection
Nome SDK	face-mesh-detection
Implementazione	Codice e asset sono collegati in modo statico alla tua app al momento della creazione.
Impatto sulle dimensioni dell'app	~6,4 MB
Esibizione	In tempo reale sulla maggior parte dei dispositivi.

Prova

• Prova l'app di esempio per vedere un utilizzo di esempio di questa API.

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.

1. Nel file build.gradle a livello di progetto, assicurati di includere il repository Maven di Google nelle sezioni buildscript e allprojects.

2. Aggiungi la dipendenza per la libreria di rilevamento del mesh di volti di ML Kit al file gradle a livello di app del tuo modulo, che in genere è app/build.gradle:

   dependencies {
    // ...
   
    implementation 'com.google.mlkit:face-mesh-detection:16.0.0-beta1'
   }
   

Linee guida per l'immagine di input

1. Le immagini devono essere scattate a massimo 2 metri dalla fotocamera del dispositivo, in modo che i volti siano sufficientemente grandi da consentire il riconoscimento tramite mesh dei volti ottimale. In generale, più grande è il volto, migliore sarà il riconoscimento del mesh.

2. Il volto deve essere rivolto verso la fotocamera e almeno metà del volto deve essere visibile. Qualsiasi oggetto di grandi dimensioni tra il volto e la videocamera potrebbe ridurre la precisione.

Se vuoi rilevare i volti in un'applicazione in tempo reale, devi considerare anche le dimensioni complessive dell'immagine di input. Le immagini più piccole possono essere elaborate più velocemente, quindi l'acquisizione di immagini a risoluzioni più basse riduce la latenza. Tuttavia, tieni presenti i requisiti di precisione descritti sopra e assicurati che il volto del soggetto occupi la maggior parte dell'immagine possibile.

Configura il rilevatore di mesh dei volti

Se vuoi modificare le impostazioni predefinite del rilevatore di mesh di volti, specifica queste impostazioni con un oggetto FaceMeshDetectorOptions. Puoi modificare le seguenti impostazioni:

1. setUseCase

   • BOUNDING_BOX_ONLY: fornisce solo un riquadro di delimitazione per un mesh di volti rilevato. Questo è il rilevatore di volti più veloce, ma con una limitazione del raggio d'azione(i volti devono trovarsi entro 2 metri circa dalla fotocamera).

   • FACE_MESH (opzione predefinita): fornisce un riquadro di delimitazione e ulteriori informazioni sulla mesh dei volti (468 punti 3D e informazioni sul triangolo). Rispetto al caso d'uso BOUNDING_BOX_ONLY, la latenza aumenta di circa il 15%, come misurato su Pixel 3.

Ad esempio:

Kotlin

val defaultDetector = FaceMeshDetection.getClient(
  FaceMeshDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS)

val boundingBoxDetector = FaceMeshDetection.getClient(
  FaceMeshDetectorOptions.Builder()
    .setUseCase(UseCase.BOUNDING_BOX_ONLY)
    .build()
)

Java

FaceMeshDetector defaultDetector =
        FaceMeshDetection.getClient(
                FaceMeshDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS);

FaceMeshDetector boundingBoxDetector = FaceMeshDetection.getClient(
        new FaceMeshDetectorOptions.Builder()
                .setUseCase(UseCase.BOUNDING_BOX_ONLY)
                .build()
        );

Prepara l'immagine di input

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

Per il rilevamento mesh dei volti, 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.

Elabora l'immagine

Passa l'immagine al metodo process:

Kotlin

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

Java

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

Ricevere informazioni sul mesh per il volto rilevato

Se nell'immagine vengono rilevati volti, un elenco di oggetti FaceMesh viene trasmesso al listener di operazione riuscita. Ogni FaceMesh rappresenta un volto rilevato nell'immagine. Per ogni mesh di volti, puoi ottenere le relative coordinate di delimitazione nell'immagine di input, oltre a qualsiasi altra informazione trovata dal rilevamento del mesh di volti.

Kotlin

for (faceMesh in faceMeshs) {
    val bounds: Rect = faceMesh.boundingBox()

    // Gets all points
    val faceMeshpoints = faceMesh.allPoints
    for (faceMeshpoint in faceMeshpoints) {
      val index: Int = faceMeshpoints.index()
      val position = faceMeshpoint.position
    }

    // Gets triangle info
    val triangles: List<Triangle<FaceMeshPoint>> = faceMesh.allTriangles
    for (triangle in triangles) {
      // 3 Points connecting to each other and representing a triangle area.
      val connectedPoints = triangle.allPoints()
    }
}

Java

for (FaceMesh faceMesh : faceMeshs) {
    Rect bounds = faceMesh.getBoundingBox();

    // Gets all points
    List<FaceMeshPoint> faceMeshpoints = faceMesh.getAllPoints();
    for (FaceMeshPoint faceMeshpoint : faceMeshpoints) {
        int index = faceMeshpoints.getIndex();
        PointF3D position = faceMeshpoint.getPosition();
    }

    // Gets triangle info
    List<Triangle<FaceMeshPoint>> triangles = faceMesh.getAllTriangles();
    for (Triangle<FaceMeshPoint> triangle : triangles) {
        // 3 Points connecting to each other and representing a triangle area.
        List<FaceMeshPoint> connectedPoints = triangle.getAllPoints();
    }
}