Etichetta le immagini con ML Kit su Android

Puoi utilizzare ML Kit per etichettare gli oggetti riconosciuti in un'immagine. Il modello predefinito fornito con ML Kit supporta oltre 400 etichette diverse.

Questa API è disponibile utilizzando una libreria non in bundle che deve essere scaricata prima dell'uso oppure una libreria in bundle che aumenta le dimensioni dell'app. Consulta questa guida per ulteriori informazioni sulle differenze tra le due opzioni di installazione.

Funzionalità	Non raggruppati	In bundle
Implementazione	Il modello viene scaricato in modo dinamico tramite Google Play Services.	Il modello è collegato in modo statico al tuo al momento della creazione.
Dimensioni app	Aumento delle dimensioni di circa 200 kB.	Aumento delle dimensioni di circa 5,7 MB.
Tempo di inizializzazione	Potrebbe essere necessario attendere il download del modello prima del primo utilizzo.	Il modello è disponibile immediatamente

Provalo

• Prova l'app di esempio per vedere un esempio di utilizzo 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 a 21 o superiore.

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

2. Aggiungi le dipendenze per le librerie Android di ML Kit al file gradle a livello di app del modulo, che in genere è app/build.gradle. Scegli una delle seguenti dipendenze in base alle tue esigenze:

   Per raggruppare il modello con la tua app:

   dependencies {
     // ...
     // Use this dependency to bundle the model with your app
     implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.8'
   }
   

   Per l'utilizzo del modello in Google Play Services:

   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. Se scegli di utilizzare il modello in Google Play Services, puoi configurare l'app in modo che scarichi automaticamente il modello sul dispositivo dopo averla installata dal Play Store. Per farlo, aggiungi la seguente dichiarazione al file AndroidManifest.xml dell'app:

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

   Puoi anche verificare esplicitamente la disponibilità del modello e richiedere il download tramite l'API ModuleInstallaClient dei servizi Google Play.

   Se non abiliti i download del modello al momento dell'installazione o non richiedi un download esplicito, il modello viene scaricato alla prima esecuzione dell'etichettatore. Le richieste effettuate prima del completamento del download non producono risultati.

Ora è tutto pronto per etichettare le immagini.

1. Prepara l'immagine di input

Crea un oggetto InputImage dalla tua immagine. Lo strumento di etichettatura delle immagini funziona più rapidamente se utilizzi un'Bitmap o, se utilizzi l'API camera2, un YUV_420_888 media.Image, che sono consigliate quando possibile.

Puoi creare un oggetto InputImage da origini diverse, spiegate 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, passa l'oggetto media.Image e la rotazione dell'immagine a InputImage.fromMediaImage().

Se utilizzi la libreria CameraX, le classi OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer calcolano il valore della rotazione automaticamente.

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 di videocamere che ti fornisce il grado di rotazione dell'immagine, puoi calcolarlo in base al grado di rotazione e all'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 di un URI del file

Per creare un oggetto InputImage da un URI 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();
}

Con ByteBuffer o ByteArray

Per creare un oggetto InputImage da un elemento ByteBuffer o ByteArray, devi prima calcolare il grado di rotazione dell'immagine come descritto in precedenza per l'input media.Image. Poi, 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 e da un grado di rotazione.

2. Configura ed esegui l'etichettatore delle immagini

Per etichettare gli oggetti in un'immagine, passa l'oggetto InputImage al metodo process di ImageLabeler.

1. Innanzitutto, ottieni un'istanza di ImageLabeler.

   Se vuoi utilizzare l'etichettatore di immagini on-device, fai la seguente dichiarazione:

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. Quindi, passa l'immagine al metodo process():

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

Nota: se utilizzi l'API CameraX, assicurati di chiudere ImageProxy al termine del suo utilizzo, ad esempio aggiungendo un OnCompleteListener al valore Task restituito dal metodo process. Per un esempio, vedi la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.

3. Ottieni informazioni sugli oggetti etichettati

Se l'operazione di etichettatura delle immagini ha esito positivo, viene passato un elenco di oggetti ImageLabel al listener riuscito. Ogni oggetto ImageLabel rappresenta qualcosa che è stato etichettato nell'immagine. Il modello di base supporta oltre 400 etichette diverse. Puoi ottenere la descrizione testuale di ogni etichetta, l'indice tra tutte le etichette supportate dal modello e il punteggio di confidenza della corrispondenza. Ad esempio:

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

Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale

Se vuoi etichettare le immagini in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le frequenze fotogrammi migliori:

• Se utilizzi l'API Camera o camera2, limita le chiamate all'etichettatore delle immagini. Se diventa disponibile un nuovo frame video mentre è in esecuzione l'etichettatore delle immagini, rilascialo. Per un esempio, vedi la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.
• Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di contropressione sia impostata sul valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Ciò garantisce che verrà pubblicata una sola immagine alla volta per l'analisi. Se vengono prodotte altre immagini quando l'analizzatore è occupato, queste verranno eliminate automaticamente e non verranno messe in coda per la distribuzione. Dopo aver chiuso l'immagine analizzata chiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'immagine più recente.
• Se utilizzi l'output dello strumento di etichettatura delle immagini per sovrapporre elementi grafici all'immagine di input, ottieni il risultato da ML Kit, quindi esegui il rendering dell'immagine e della sovrapposizione in un unico passaggio. Il rendering viene eseguito sulla superficie di visualizzazione una sola volta per ogni frame di input. Per un esempio, vedi le classi CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio della guida rapida.
• Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi l'API Camera precedente, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.NV21.