Sie können ML Kit verwenden, um in einem Bild erkannte Objekte mit Labels zu versehen. Das in ML Kit enthaltene Standardmodell unterstützt über 400 verschiedene Labels.
Feature | Nicht gebündelt | Gebündelt |
---|---|---|
Implementierung | Das Modell wird dynamisch über die Google Play-Dienste heruntergeladen. | Das Modell ist bei der Erstellung statisch mit Ihrem verknüpft. |
App-Größe | Die Größe wurde um etwa 200 KB erhöht. | Die Größe wird um etwa 5,7 MB erhöht. |
Initialisierungszeit | Vor der ersten Verwendung kann es möglicherweise etwas dauern, bis das Modell heruntergeladen wurde. | Modell ist sofort verfügbar |
Ausprobieren
- Probieren Sie die Beispiel-App aus, um sich ein Anwendungsbeispiel für diese API anzusehen.
Hinweis
In der Datei
build.gradle
auf Projektebene muss das Maven-Repository von Google in den Abschnittenbuildscript
undallprojects
enthalten sein.Fügen Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken in die Gradle-Datei auf App-Ebene Ihres Moduls ein, die normalerweise
app/build.gradle
ist. Wählen Sie je nach Ihren Anforderungen eine der folgenden Abhängigkeiten aus:So bündeln Sie das Modell mit Ihrer App:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:image-labeling:17.0.8' }
Verwendung des Modells in den Google Play-Diensten:
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' }
Wenn Sie das Modell in den Google Play-Diensten verwenden möchten, können Sie Ihre App so konfigurieren, dass das Modell nach der Installation der App aus dem Play Store automatisch auf das Gerät heruntergeladen wird. Füge dazu der Datei
AndroidManifest.xml
deiner App die folgende Deklaration hinzu:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="ica" > <!-- To use multiple models: android:value="ica,model2,model3" --> </application>
Sie können die Modellverfügbarkeit auch explizit prüfen und einen Download über die ModuleInstallClient API der Google Play-Dienste anfordern.
Wenn Sie weder Modelldownloads bei der Installation aktivieren noch einen expliziten Download anfordern, wird das Modell beim ersten Ausführen des Labelerstellers heruntergeladen. Anfragen, die Sie vor Abschluss des Downloads stellen, führen zu keinen Ergebnissen.
Jetzt können Sie den Bildern Labels hinzufügen.
1. Eingabebild vorbereiten
Erstellen Sie einInputImage
-Objekt aus Ihrem Bild.
Der Bildlabelersteller wird am schnellsten ausgeführt, wenn Sie Bitmap
oder, wenn Sie die camera2 API verwenden, ein YUV_420_888-media.Image
verwenden, was nach Möglichkeit empfohlen wird.
Sie können ein InputImage
-Objekt aus verschiedenen Quellen erstellen, die unten erläutert werden.
Mit einem media.Image
Wenn du ein InputImage
-Objekt aus einem media.Image
-Objekt erstellen möchtest, z. B. wenn du ein Bild mit der Kamera eines Geräts aufnimmst, übergib das media.Image
-Objekt und die Drehung des Bildes an InputImage.fromMediaImage()
.
Wenn Sie die Bibliothek
CameraX verwenden, berechnen die Klassen OnImageCapturedListener
und ImageAnalysis.Analyzer
den Rotationswert für Sie.
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 // ... } } }
Wenn du keine Kamerabibliothek verwendest, die dir den Drehungsgrad des Bildes liefert, kannst du ihn aus dem Drehungsgrad des Geräts und der Ausrichtung des Kamerasensors im Gerät berechnen:
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 }
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; }
Übergeben Sie dann das media.Image
-Objekt und den Wert für den Rotationsgrad an InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Datei-URI verwenden
Wenn Sie ein InputImage
-Objekt aus einem Datei-URI erstellen möchten, übergeben Sie den Anwendungskontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath()
. Das ist nützlich, wenn Sie den Intent ACTION_GET_CONTENT
verwenden, um den Nutzer aufzufordern, ein Bild aus seiner Galerie-App auszuwählen.
Kotlin
val image: InputImage try { image = InputImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
Java
InputImage image; try { image = InputImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
ByteBuffer
oder ByteArray
verwenden
Um ein InputImage
-Objekt aus ByteBuffer
oder ByteArray
zu erstellen, berechnen Sie zuerst den Bilddrehungsgrad, wie zuvor für die media.Image
-Eingabe beschrieben.
Erstellen Sie dann das InputImage
-Objekt mit dem Zwischenspeicher oder Array, zusammen mit Höhe, Breite, Farbcodierungsformat und Drehungsgrad:
Kotlin
val image = InputImage.fromByteBuffer( byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ) // Or: val image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 )
Java
InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ); // Or: InputImage image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */480, /* image height */360, rotation, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 );
Mit einem Bitmap
Um ein InputImage
-Objekt aus einem Bitmap
-Objekt zu erstellen, deklariere Folgendes:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
Das Bild wird durch ein Bitmap
-Objekt in Verbindung mit Drehungsgrad dargestellt.
2. Labelersteller für Images konfigurieren und ausführen
Wenn Sie Objekte in einem Bild mit einem Label versehen möchten, übergeben Sie das ObjektInputImage
an die Methode process
von ImageLabeler
.
Rufen Sie zuerst eine Instanz von
ImageLabeler
ab.Wenn Sie den Labelersteller für Bilder auf dem Gerät verwenden möchten, geben Sie Folgendes an:
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)
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);
- Übergeben Sie dann das Bild an die Methode
process()
:
Kotlin
labeler.process(image) .addOnSuccessListener { labels -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
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 // ... } });
3. Informationen zu Objekten mit Label abrufen
Wenn der Vorgang zur Labelerstellung für Bilder erfolgreich ist, wird eine Liste vonImageLabel
-Objekten an den Erfolgs-Listener übergeben. Jedes ImageLabel
-Objekt repräsentiert etwas, das im Bild mit einem Label versehen wurde. Das Basismodell unterstützt über 400 verschiedene Labels.
Sie können die Textbeschreibung jedes Labels, den Index unter allen vom Modell unterstützten Labels und den Konfidenzwert der Übereinstimmung abrufen. Beispiel:
Kotlin
for (label in labels) { val text = label.text val confidence = label.confidence val index = label.index }
Java
for (ImageLabel label : labels) { String text = label.getText(); float confidence = label.getConfidence(); int index = label.getIndex(); }
Tipps zum Verbessern der Leistung in Echtzeit
Wenn du Bilder in einer Echtzeitanwendung mit Labels versehen möchtest, beachte die folgenden Richtlinien, um die besten Framerates zu erzielen:
- Wenn Sie die
Camera
odercamera2
API verwenden, drosseln Sie Aufrufe an den Labelersteller für Bilder. Wenn ein neuer Videoframe verfügbar wird, während der Bildlabelersteller ausgeführt wird, lassen Sie den Frame fallen. Ein Beispiel finden Sie in derVisionProcessorBase
-Klasse in der Beispielanwendung im Schnellstart. - Wenn Sie die
CameraX
API verwenden, muss die Rückstaustrategie auf den StandardwertImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
gesetzt sein. Dadurch wird garantiert, dass jeweils nur ein Bild zur Analyse geliefert wird. Wenn mehr Bilder erzeugt werden, während das Analysegerät ausgelastet ist, werden diese automatisch verworfen und nicht in die Warteschlange für die Übermittlung eingereiht. Sobald das analysierte Bild durch Aufrufen von ImageProxy.close() geschlossen wurde, wird das nächste aktuelle Bild geliefert. - Wenn Sie die Ausgabe des Bildlabelerstellers verwenden, um Grafiken über das Eingabebild einzublenden, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus ML Kit ab und rendern und Overlay dann in einem Schritt. Dadurch wird die Anzeigeoberfläche für jeden Eingabeframe nur einmal gerendert. Ein Beispiel finden Sie in der Kurzanleitung unter den Klassen
CameraSourcePreview
undGraphicOverlay
. - Wenn du die Camera2 API verwendest, nimm Bilder im
ImageFormat.YUV_420_888
-Format auf. Wenn du die ältere Camera API verwendest, nimm Bilder imImageFormat.NV21
-Format auf.