Android에서 ML Kit를 사용하여 얼굴 메시 정보 감지

이 API는 베타로 제공되며 SLA 또는 지원 중단 정책이 적용되지 않습니다. 이 API는 하위 호환성을 깨는 방식으로 변경될 수 있습니다.

ML Kit를 사용하여 셀카와 유사한 이미지 및 동영상에서 얼굴을 감지할 수 있습니다.

이 API는 앱 크기를 늘리는 번들 라이브러리를 사용합니다. 자세한 내용은 이 가이드를 참고하세요.

얼굴 메쉬 감지 API
SDK 이름	face-mesh-detection
구현	코드와 애셋은 빌드 시 앱에 정적으로 연결됩니다.
앱 크기 영향	~6.4MB
성능	대부분의 기기에서 실시간으로 표시됩니다.

사용해 보기

• 샘플 앱을 사용해 이 API의 사용 예를 확인하세요.

시작하기 전에

이 API에는 Android API 수준 21 이상이 필요합니다. 앱의 빌드 파일이 minSdkVersion 값 21 이상을 사용하는지 확인합니다.

1. 프로젝트 수준 build.gradle 파일의 buildscript 및 allprojects 섹션에 Google의 Maven 저장소가 포함되어야 합니다.

2. 모듈의 앱 수준 Gradle 파일(일반적으로 app/build.gradle)에 ML Kit 얼굴 메쉬 감지 라이브러리의 종속 항목을 추가합니다.

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

입력 이미지 가이드라인

1. 얼굴이 최적의 얼굴 메쉬 인식을 위해 충분히 크게 나오도록 기기 카메라에서 ~2미터 (~7피트) 이내에서 이미지를 촬영해야 합니다. 일반적으로 얼굴이 클수록 얼굴 메시 인식률이 높아집니다.

2. 얼굴이 카메라를 향해야 하며 얼굴의 절반 이상이 보여야 합니다. 얼굴과 카메라 사이에 큰 물체가 있으면 정확도가 떨어질 수 있습니다.

실시간 애플리케이션에서 얼굴을 인식하려면 입력 이미지의 전체 크기도 고려해야 합니다. 이미지 크기가 작을수록 더 빠르게 처리될 수 있으므로 낮은 해상도에서 이미지를 캡처하면 지연 시간이 줄어듭니다. 하지만 위의 정확도 요구사항에 유의하여 가능한 한 얼굴이 이미지의 많은 부분을 차지하도록 합니다.

얼굴 메시 감지기 구성

얼굴 메쉬 감지기의 기본 설정을 변경하려면 FaceMeshDetectorOptions 객체를 사용하여 설정을 지정합니다. 다음 설정을 변경할 수 있습니다.

1. setUseCase

   • BOUNDING_BOX_ONLY: 감지된 얼굴 메시의 경계 상자만 제공합니다. 가장 빠른 얼굴 감지기이지만 범위 제한이 있습니다(얼굴이 카메라에서 ~2미터 또는 ~7피트 이내에 있어야 함).

   • FACE_MESH (기본 옵션): 경계 상자와 추가 얼굴 메시 정보 (468개의 3D 포인트 및 삼각형 정보)를 제공합니다. BOUNDING_BOX_ONLY 사용 사례와 비교하면 Pixel 3에서 측정된 지연 시간이 약 15% 증가합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

Kotlin

val defaultDetector = FaceMeshDetection.getClient(
  FaceMeshDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS)

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

자바

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

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

입력 이미지 준비

이미지 속 얼굴을 감지하려면 Bitmap, media.Image, ByteBuffer, 바이트 배열, 기기의 파일에서 InputImage 객체를 만듭니다. 그런 다음 InputImage 객체를 FaceDetector의 process 메서드에 전달합니다.

얼굴 메시 감지의 경우 크기가 480x360픽셀 이상인 이미지를 사용해야 합니다. 실시간으로 얼굴을 감지하는 경우 최소 해상도로 프레임을 캡처하면 지연 시간을 줄일 수 있습니다.

다양한 소스로 InputImage 객체를 만들 수 있습니다. 각 소스는 아래에 설명되어 있습니다.

media.Image 사용

기기의 카메라에서 이미지를 캡처할 때와 같이 media.Image 객체에서 InputImage 객체를 만들려면 media.Image 객체 및 이미지의 회전 각도값을 InputImage.fromMediaImage()에 전달합니다.

CameraX 라이브러리를 사용하는 경우 OnImageCapturedListener 및 ImageAnalysis.Analyzer 클래스가 회전 값을 계산합니다.

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
            // ...
        }
    }
}

자바

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
          // ...
        }
    }
}

이미지 회전 각도를 제공하는 카메라 라이브러리를 사용하지 않는 경우 기기의 카메라 센서 방향 및 기기 회전 각도로 이미지 회전 각도를 계산할 수 있습니다.

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

자바

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;
}

그런 다음 media.Image 객체 및 회전 각도값을 InputImage.fromMediaImage()에 전달합니다.

Kotlin

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

Java

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

파일 URI 사용

파일 URI에서 InputImage 객체를 만들려면 앱 컨텍스트 및 파일 URI를 InputImage.fromFilePath()에 전달합니다. ACTION_GET_CONTENT 인텐트를 사용하여 사용자에게 갤러리 앱에서 이미지를 선택하라는 메시지를 표시할 때 유용한 방법입니다.

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();
}

ByteBuffer 또는 ByteArray 사용

ByteBuffer 또는 ByteArray에서 InputImage 객체를 만들려면 앞서 media.Image 입력에서 설명한 대로 이미지 회전 각도를 먼저 계산합니다. 그런 다음 이미지의 높이, 너비, 색상 인코딩 형식, 회전 각도와 함께 버퍼 또는 배열을 사용하여 InputImage 객체를 만듭니다.

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

자바

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

Bitmap 사용

Bitmap 객체에서 InputImage 객체를 만들려면 다음과 같이 선언합니다.

Kotlin

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

Java

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

이미지는 회전 각도와 함께 Bitmap 객체로 표현됩니다.

이미지 처리

process 메서드에 이미지를 전달합니다.

Kotlin

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

자바

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
                        // …
                    }
                });

감지된 얼굴 메시 정보 가져오기

이미지에서 얼굴이 감지되면 FaceMesh 객체의 목록이 성공 리스너에 전달됩니다. 각 FaceMesh은 이미지에서 인식된 얼굴을 나타냅니다. 각 얼굴 메시의 경우 입력 이미지의 경계 좌표와 얼굴 메시 감지기가 찾도록 구성한 기타 정보를 가져올 수 있습니다.

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();
    }
}