Detecta información de la malla facial con ML Kit en Android

Esta API se ofrece en versión beta y no está sujeta a ningún ANS ni a ninguna política de baja. Los cambios pueden tener hechos a esta API que rompen la retrocompatibilidad.

Puedes usar ML Kit para detectar rostros en imágenes y videos que parecen selfies.

Esta API usa una biblioteca empaquetada que aumenta el tamaño de tu app. Consulta esta guía para obtener más información.

API de detección de malla facial
Nombre del SDK	face-mesh-detection
Implementación	El código y los elementos se vinculan de forma estática a tu app durante el tiempo de compilación.
Impacto del tamaño de la app	~6.4MB
Rendimiento	En tiempo real en la mayoría de los dispositivos.

Probar

• Prueba la app de ejemplo para ver un ejemplo de uso de esta API.

Antes de comenzar

Esta API requiere el nivel de API de Android 21 o una versión posterior. Asegúrate de que la compilación de tu app usa un valor minSdkVersion de 21 o superior.

1. En tu archivo build.gradle de nivel de proyecto, asegúrate de incluir el ID de Google El repositorio de Maven en las secciones buildscript y allprojects.

2. Agrega la dependencia para la biblioteca de detección de malla de rostros del Kit de AA a tu archivo Gradle a nivel de la app del módulo, que suele ser app/build.gradle:

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

Lineamientos para imágenes de entrada

1. Las imágenes se deben tomar a una distancia aproximada de 2 metros (7 pies) de la cámara del dispositivo. que los rostros sean lo suficientemente grandes para lograr un reconocimiento óptimo de la malla facial. En En general, cuanto más grande es el rostro, mejor es el reconocimiento de la malla facial.

2. El rostro debe estar orientado hacia la cámara y debe verse al menos la mitad. Cualquier objeto grande entre el rostro y la cámara puede reducir exactitud.

Si quieres detectar rostros en una aplicación en tiempo real, también deberías y considerar las dimensiones generales de la imagen de entrada. Las imágenes más pequeñas pueden se procesan más rápido, por lo que capturar imágenes con resoluciones más bajas reduce la latencia. Sin embargo, ten en cuenta los requisitos de precisión anteriores y asegúrate de que el el rostro del sujeto ocupe la mayor parte posible de la imagen.

Configura el detector de malla de rostros

Si quieres cambiar la configuración predeterminada del detector de malla de rostros, especifica esos parámetros de configuración con un FaceMeshDetectorOptions . Puedes cambiar las siguientes opciones de configuración:

1. setUseCase

   • BOUNDING_BOX_ONLY: Solo proporciona un cuadro delimitador para una malla de rostros detectada. Este es el detector de rostros más rápido, pero tiene algunas limitaciones de rango(rostros debe estar a una distancia aproximada de 2 metros o 7 pies de la cámara).

   • FACE_MESH (opción predeterminada): Proporciona un cuadro de límite y un rostro adicional. información de la malla (468 puntos 3D y información del triángulo). En comparación con el BOUNDING_BOX_ONLY, la latencia aumenta alrededor de un 15%, según lo medido en Pixel 3:

Por ejemplo:

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 la imagen de entrada

Para detectar rostros en una imagen, crea un objeto InputImage a partir de un Bitmap, media.Image, ByteBuffer, un array de bytes o un archivo ubicado en el dispositivo. Luego, pasa el objeto InputImage al método process de FaceDetector.

Para la detección de malla facial, debes usar una imagen con dimensiones de al menos 480 × 360 píxeles. Si estás detectando rostros en tiempo real, capturando fotogramas con esta resolución mínima puede ayudar a reducir la latencia.

Puedes crear un InputImage objeto de diferentes fuentes, cada uno se explica a continuación.

Usa un media.Image

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto de un objeto media.Image, como cuando capturas una imagen de una la cámara del dispositivo, pasa el objeto media.Image y el rotación a InputImage.fromMediaImage().

Si usas biblioteca de CameraX, los elementos OnImageCapturedListener y Las clases ImageAnalysis.Analyzer calculan el valor de rotación por ti.

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
          // ...
        }
    }
}

Si no usas una biblioteca de cámaras que indique el grado de rotación de la imagen, calcularlo a partir del grado de rotación del dispositivo y la orientación de la cámara sensor en el 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;
}

Luego, pasa el objeto media.Image y el valor de grado de rotación a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Usa un URI de archivo

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto de un URI de archivo, pasa el contexto de la app y el URI del archivo a InputImage.fromFilePath() Esto es útil cuando usa un intent ACTION_GET_CONTENT para solicitarle al usuario que seleccione una imagen de su app de galería.

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();
}

Usa un objeto ByteBuffer o ByteArray

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto de una ByteBuffer o ByteArray, primero calcula la imagen grado de rotación como se describió anteriormente para la entrada media.Image. Luego, crea el objeto InputImage con el búfer o array, junto con los atributos El alto, el ancho, el formato de codificación de color y el grado de rotación:

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

Usa un Bitmap

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto a partir de un objeto Bitmap, realiza la siguiente declaración:

Kotlin

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

Java

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

La imagen se representa con un objeto Bitmap junto con los grados de rotación.

Procesa la imagen

Pasa la imagen al método 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
                        // …
                    }
                });

Obtén información sobre la malla de rostros detectada

Si se detecta algún rostro en la imagen, se pasa una lista de objetos FaceMesh a la persona que escucha el éxito. Cada FaceMesh representa un rostro que se detectó en las imagen. Para cada malla de rostros, puedes obtener las coordenadas de sus límites en la entrada así como cualquier otra información que hayas configurado para la malla de rostros del usuario para encontrar.

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();
    }
}