Android पर एमएल किट से इमेज को लेबल करें

ML Kit का इस्तेमाल करके, इमेज में पहचाने गए ऑब्जेक्ट लेबल किए जा सकते हैं. ML Kit के साथ दिया गया डिफ़ॉल्ट मॉडल, 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल के साथ काम करता है.

यह एपीआई, बिना बंडल की गई लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके उपलब्ध है. इसका इस्तेमाल करने से पहले, लाइब्रेरी को डाउनलोड करना होगा. इसके अलावा, यह एपीआई बंडल की गई लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके भी उपलब्ध है. इससे आपके ऐप्लिकेशन का साइज़ बढ़ जाता है. इंस्टॉल करने के दोनों विकल्पों के बीच के अंतर के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, यह गाइड देखें.

सुविधा	अनबंडल करना	बंडल किए गए
लागू करना	मॉडल, Google Play services की मदद से डाइनैमिक तौर पर डाउनलोड किया जाता है.	मॉडल, बिल्ड के समय आपके डेटा से स्टैटिक तौर पर लिंक होता है.
ऐप्लिकेशन का साइज़	साइज़ में करीब 200 केबी की बढ़ोतरी होती है.	साइज़ में करीब 5.7 एमबी की बढ़ोतरी.
डेटा लेयर में इवेंट बनाने की प्रोसेस में लगने वाला समय	पहली बार इस्तेमाल करने से पहले, मॉडल डाउनलोड होने का इंतज़ार करना पड़ सकता है.	मॉडल तुरंत उपलब्ध हो जाता है

इसे आज़माएं

• इस एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, सैंपल ऐप्लिकेशन आज़माएं.

शुरू करने से पहले

इस एपीआई के लिए, Android एपीआई लेवल 21 या उसके बाद का वर्शन ज़रूरी है. पक्का करें कि आपके ऐप्लिकेशन की बिल्ड फ़ाइल में minSdkVersion की वैल्यू 21 या उससे ज़्यादा हो.

1. प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, buildscript और allprojects, दोनों सेक्शन में Google की Maven रिपॉज़िटरी को शामिल करना न भूलें.

2. अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की Gradle फ़ाइल में, ML Kit की Android लाइब्रेरी की डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह फ़ाइल app/build.gradle होती है. अपनी ज़रूरतों के हिसाब से, इनमें से कोई एक डिपेंडेंसी चुनें:

   अपने ऐप्लिकेशन के साथ मॉडल को बंडल करने के लिए:

   dependencies {
     // ...
     // Use this dependency to bundle the model with your app
     implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9'
   }
   

   Google Play services में मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए:

   dependencies {
     // ...
     // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-image-labeling:16.0.8'
   }
   

3. अगर आपको Google Play services में मॉडल का इस्तेमाल करना है, तो अपने ऐप्लिकेशन को इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि Play Store से ऐप्लिकेशन इंस्टॉल होने के बाद, मॉडल अपने-आप डिवाइस पर डाउनलोड हो जाए. इसके लिए, अपने ऐप्लिकेशन की AndroidManifest.xml फ़ाइल में यह एलान जोड़ें:

   <application ...>
         ...
         <meta-data
             android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
             android:value="ica" >
         <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" -->
   </application>
   

   Google Play services के ModuleInstallClient API की मदद से, मॉडल की उपलब्धता की साफ़ तौर पर जांच की जा सकती है. साथ ही, उसे डाउनलोड करने का अनुरोध भी किया जा सकता है.

   अगर इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की जाती या साफ़ तौर पर डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया जाता है, तो पहली बार लेबलर चलाने पर मॉडल डाउनलोड हो जाता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले किए गए अनुरोधों से कोई नतीजा नहीं मिलता.

अब इमेज को लेबल किया जा सकता है.

1. इनपुट इमेज तैयार करना

अपनी इमेज से InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. इमेज लेबलर सबसे तेज़ी से तब काम करता है, जब Bitmap का इस्तेमाल किया जाता है. इसके अलावा, अगर camera2 API का इस्तेमाल किया जाता है, तो YUV_420_888 media.Image का इस्तेमाल करें. हमारा सुझाव है कि जहां भी हो सके वहां इनका इस्तेमाल करें.

अलग-अलग सोर्स से InputImage ऑब्जेक्ट बनाया जा सकता है. इनमें से हर सोर्स के बारे में यहां बताया गया है.

media.Image का इस्तेमाल करना

media.Image ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, media.Image ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन को InputImage.fromMediaImage() में पास करें. जैसे, जब किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर की जाती है.

अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं.

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
          // ...
        }
    }
}

अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जो इमेज के घूमने की डिग्री बताती है, तो डिवाइस के घूमने की डिग्री और डिवाइस में कैमरे के सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:

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;
}

इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट और InputImage.fromMediaImage() में घुमाव की डिग्री की वैल्यू पास करें:

Kotlin

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

Java

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

फ़ाइल के यूआरआई का इस्तेमाल करना

फ़ाइल यूआरआई से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को InputImage.fromFilePath() में पास करें. यह तब काम आता है, जब उपयोगकर्ता को अपने गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने के लिए कहने के लिए, ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल किया जाता है.

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 या ByteArray का इस्तेमाल करना

ByteBuffer या ByteArray से InputImage आइटम बनाने के लिए, सबसे पहले इमेज के घूमने की डिग्री का हिसाब लगाएं. यह हिसाब लगाने का तरीका, media.Image इनपुट के लिए पहले बताया गया है. इसके बाद, बफ़र या ऐरे के साथ InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. साथ ही, इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर कोडिंग फ़ॉर्मैट, और घुमाव की डिग्री भी डालें:

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

Bitmap का इस्तेमाल करना

Bitmap ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, यह एलान करें:

Kotlin

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

Java

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

इमेज को घुमाने के डिग्री के साथ Bitmap ऑब्जेक्ट से दिखाया जाता है.

2. इमेज लेबलर को कॉन्फ़िगर और चलाना

किसी इमेज में ऑब्जेक्ट लेबल करने के लिए, InputImage ऑब्जेक्ट को ImageLabeler के process तरीके में पास करें.

1. सबसे पहले, ImageLabeler का इंस्टेंस पाएं.

   अगर आपको डिवाइस पर मौजूद इमेज लेबलर का इस्तेमाल करना है, तो यह एलान करें:

Kotlin

// To use default options:
val labeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS)

// Or, to set the minimum confidence required:
// val options = ImageLabelerOptions.Builder()
//     .setConfidenceThreshold(0.7f)
//     .build()
// val labeler = ImageLabeling.getClient(options)
ImageLabelingActivity.kt

Java

// To use default options:
ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS);

// Or, to set the minimum confidence required:
// ImageLabelerOptions options =
//     new ImageLabelerOptions.Builder()
//         .setConfidenceThreshold(0.7f)
//         .build();
// ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(options);
ImageLabelingActivity.java

1. इसके बाद, इमेज को process() तरीके में पास करें:

Kotlin

labeler.process(image)
        .addOnSuccessListener { labels ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }
ImageLabelingActivity.kt

Java

labeler.process(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<ImageLabel>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<ImageLabel> labels) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });
ImageLabelingActivity.java

ध्यान दें: अगर CameraX एपीआई का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इसका इस्तेमाल करने के बाद ImageProxy को बंद करना न भूलें. उदाहरण के लिए, process तरीके से दिखाए गए Task में OnCompleteListener जोड़कर. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में VisionProcessorBase क्लास देखें.

3. लेबल किए गए ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी पाना

अगर इमेज लेबल करने की कार्रवाई पूरी हो जाती है, तो ImageLabel ऑब्जेक्ट की सूची, सफलता के बारे में बताने वाले फ़ंक्शन को भेजी जाती है. हर ImageLabel ऑब्जेक्ट, इमेज में लेबल की गई किसी चीज़ को दिखाता है. बेस मॉडल, 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल के साथ काम करता है. आपको हर लेबल का टेक्स्ट ब्यौरा, मॉडल के साथ काम करने वाले सभी लेबल के बीच इंडेक्स, और मैच का कॉन्फ़िडेंस स्कोर मिल सकता है. उदाहरण के लिए:

Kotlin

for (label in labels) {
    val text = label.text
    val confidence = label.confidence
    val index = label.index
}
ImageLabelingActivity.kt

Java

for (ImageLabel label : labels) {
    String text = label.getText();
    float confidence = label.getConfidence();
    int index = label.getIndex();
}
ImageLabelingActivity.java

रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

अगर आपको रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में इमेज लेबल करनी हैं, तो सबसे अच्छा फ़्रेमरेट पाने के लिए, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:

• अगर Camera या camera2 एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है, तो इमेज लेबलर को कॉल कम करें. अगर इमेज लेबल करने वाला टूल चालू होने के दौरान, वीडियो का कोई नया फ़्रेम उपलब्ध होता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में VisionProcessorBase क्लास देखें.
• अगर CameraX एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है, तो पक्का करें कि बैकप्रेशर की रणनीति, डिफ़ॉल्ट वैल्यू पर सेट हो ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. इससे यह पक्का होता है कि विश्लेषण के लिए एक बार में सिर्फ़ एक इमेज डिलीवर की जाएगी. अगर विश्लेषक व्यस्त होने पर ज़्यादा इमेज जनरेट होती हैं, तो वे अपने-आप हट जाएंगी और डिलीवरी के लिए कतार में नहीं जोड़ी जाएंगी. ImageProxy.close() को कॉल करके, जिस इमेज का विश्लेषण किया जा रहा है उसे बंद करने के बाद, अगली नई इमेज डिलीवर की जाएगी.
• अगर इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए, इमेज लेबलर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जाता है, तो पहले ML Kit से नतीजा पाएं. इसके बाद, एक ही चरण में इमेज को रेंडर करें और ओवरले करें. यह हर इनपुट फ़्रेम के लिए, डिसप्ले प्लैटफ़ॉर्म पर सिर्फ़ एक बार रेंडर होता है. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में CameraSourcePreview और GraphicOverlay क्लास देखें.
• अगर Camera2 API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज को ImageFormat.YUV_420_888 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें. अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज को ImageFormat.NV21 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें.