Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Обнаружение информации о сетке лица с помощью ML Kit на Android

Вы можете использовать ML Kit для обнаружения лиц на изображениях и видео, похожих на селфи.

API обнаружения сетки лица
Название SDK	`face-mesh-detection`
Выполнение	Код и ресурсы статически связываются с вашим приложением во время сборки.
Влияние размера приложения	~6,4 МБ
Производительность	В режиме реального времени на большинстве устройств.

Попробуйте это

Поэкспериментируйте с примером приложения , чтобы увидеть пример использования этого API.

Прежде чем вы начнете

Для этого API требуется Android API уровня 21 или выше. Убедитесь, что в файле сборки вашего приложения используется значение minSdkVersion 21 или выше.

В файле build.gradle на уровне проекта обязательно включите репозиторий Google Maven как в разделы buildscript, так и в разделы allprojects.
Добавьте зависимость для библиотеки обнаружения сетки лица ML Kit в файл градиента уровня приложения вашего модуля, который обычно имеет вид app/build.gradle :
```
dependencies {
 // ...

 implementation 'com.google.mlkit:face-mesh-detection:16.0.0-beta1'
}
```

Настройка детектора сетки лица

Если вы хотите изменить какие-либо настройки детектора сетки лица по умолчанию, укажите эти настройки с помощью объекта FaceMeshDetectorOptions . Вы можете изменить следующие настройки:

setUseCase
- BOUNDING_BOX_ONLY : предоставляет только ограничивающую рамку для обнаруженной сетки лица. Это самый быстрый детектор лиц, но он имеет ограничение по дальности действия (лица должны находиться в пределах ~2 метров или ~7 футов от камеры).
- FACE_MESH (параметр по умолчанию): предоставляет ограничивающую рамку и дополнительную информацию о сетке лица (468 3D-точек и информацию о треугольниках). По сравнению со сценарием использования BOUNDING_BOX_ONLY задержка увеличивается примерно на 15 %, как измерено на Pixel 3.

Например:

Котлин

val defaultDetector = FaceMeshDetection.getClient(
  FaceMeshDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS)

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

Джава

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

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

Подготовьте входное изображение

Чтобы обнаружить лица на изображении, создайте объект InputImage из Bitmap , media.Image , ByteBuffer , массива байтов или файла на устройстве. Затем передайте объект InputImage методу process FaceDetector .

Для обнаружения сетки лица следует использовать изображение размером не менее 480x360 пикселей . Если вы распознаете лица в режиме реального времени, съемка кадров с этим минимальным разрешением может помочь уменьшить задержку.

Вы можете создать объект InputImage из разных источников, каждый из которых описан ниже.

Использование `media.Image`

Чтобы создать объект InputImage из объекта media.Image , например, при захвате изображения с камеры устройства, передайте объект media.Image и поворот изображения в InputImage.fromMediaImage() .

Если вы используете библиотеку CameraX , классы OnImageCapturedListener и ImageAnalysis.Analyzer вычисляют значение поворота за вас.

Котлин

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
            // ...
        }
    }
}

Джава

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
          // ...
        }
    }
}

Если вы не используете библиотеку камер, которая дает вам степень поворота изображения, вы можете рассчитать ее на основе степени поворота устройства и ориентации датчика камеры в устройстве:

Котлин

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

Джава

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;
}

Затем передайте объект media.Image и значение степени поворота в InputImage.fromMediaImage() :

Котлин

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

Java

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

Использование URI файла

Чтобы создать объект InputImage из URI файла, передайте контекст приложения и URI файла в InputImage.fromFilePath() . Это полезно, когда вы используете намерение ACTION_GET_CONTENT , чтобы предложить пользователю выбрать изображение из приложения галереи.

Котлин

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();
}

Использование `ByteBuffer` или `ByteArray`

Чтобы создать объект InputImage из ByteBuffer или ByteArray , сначала вычислите степень поворота изображения, как описано ранее для ввода media.Image . Затем создайте объект InputImage с буфером или массивом вместе с высотой, шириной изображения, форматом цветовой кодировки и степенью поворота:

Котлин

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

Джава

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

Использование `Bitmap`

Чтобы создать объект InputImage из объекта Bitmap , сделайте следующее объявление:

Котлин

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

Java

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

Изображение представлено объектом Bitmap вместе с градусами поворота.

Обработка изображения

Передайте изображение методу process :

Котлин

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

Джава


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
                        // …
                    }
                });

Получить информацию об обнаруженной сетке лица

Если на изображении обнаружено какое-либо лицо, список объектов FaceMesh передается прослушивателю успеха. Каждая FaceMesh представляет лицо, обнаруженное на изображении. Для каждой сетки лица вы можете получить ее ограничивающие координаты во входном изображении, а также любую другую информацию, которую вы настроили для поиска детектора сетки лица.

Котлин

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()
    }
}

Джава

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();
    }
}

Обнаружение информации о сетке лица с помощью ML Kit на Android

Попробуйте это

Прежде чем вы начнете

Рекомендации по входному изображению

Настройка детектора сетки лица

Котлин

Джава

Подготовьте входное изображение

Использование media.Image

Котлин

Джава

Котлин

Джава

Котлин

Java

Использование URI файла

Котлин

Java

Использование ByteBuffer или ByteArray

Котлин

Джава

Использование Bitmap

Котлин

Java

Обработка изображения

Котлин

Джава

Получить информацию об обнаруженной сетке лица

Котлин

Джава

Использование `media.Image`

Использование `ByteBuffer` или `ByteArray`

Использование `Bitmap`