Android पर एमएल किट से इमेज को लेबल करें

किसी इमेज में पहचाने गए ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए, एमएल किट का इस्तेमाल किया जा सकता है. एमएल किट के साथ दिया गया डिफ़ॉल्ट मॉडल, 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल के साथ काम करता है.

इस एपीआई का इस्तेमाल, बंडल न की गई ऐसी लाइब्रेरी के लिए किया जा सकता है जिसे इस्तेमाल करने से पहले डाउनलोड किया जाना ज़रूरी है. इसके अलावा, इस एपीआई को बंडल की गई ऐसी लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जा सकता है जो आपके ऐप्लिकेशन का साइज़ बढ़ा देती है. इंस्टॉल करने के दोनों विकल्पों के बीच के अंतर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, यह गाइड देखें.

सुविधा	अनबंडल किए गए	बंडल किए गए
कार्यान्वयन	मॉडल को Google Play services की मदद से, डाइनैमिक रूप से डाउनलोड किया जाता है.	बिल्ड के दौरान, मॉडल आपके ऐप्लिकेशन से स्टैटिक रूप से जुड़ा होता है.
ऐप्लिकेशन का साइज़	साइज़ करीब 200 केबी बढ़ जाता है.	साइज़ करीब 5.7 एमबी बढ़ जाता है.
प्रोसेस शुरू होने का समय	पहली बार इस्तेमाल करने से पहले, मॉडल के डाउनलोड होने तक इंतज़ार करना पड़ सकता है.	मॉडल तुरंत उपलब्ध हो जाता है

इसे आज़माएं

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

वेब कंटेनर इंस्टॉल करने से पहले

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

1. प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, पक्का करें कि आपने buildscript और allprojects, दोनों सेक्शन में Google की Maven रिपॉज़िटरी को शामिल किया हो.

2. अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की Gradle फ़ाइल में ML Kit Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें, जो आम तौर पर 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:17.0.8'
   }
   

   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 आपने Google Play Services में मॉडल का इस्तेमाल करने का विकल्प चुना है, तो आपके पास इस मॉडल को इस तरह कॉन्फ़िगर करने का विकल्प है कि Play Store से ऐप्लिकेशन इंस्टॉल होने के बाद, वह मॉडल आपके डिवाइस पर अपने-आप डाउनलोड हो जाए. ऐसा करने के 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>
   

   आपके पास मॉडल की उपलब्धता को देखने का विकल्प भी है. साथ ही, Google Play services ModuleInstallClient API की मदद से, डाउनलोड करने का अनुरोध किया जा सकता है.

   अगर इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की जाती या अश्लील फ़ाइल डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया जाता, तो पहली बार लेबलर को चलाने पर मॉडल डाउनलोड हो जाता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले, आपके जो अनुरोध किए जाते हैं उनका कोई नतीजा नहीं मिलता.

अब आप इमेज को लेबल करने के लिए तैयार हैं.

1. इनपुट इमेज तैयार करें

अपनी इमेज से InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. जब Bitmap का इस्तेमाल किया जाता है, तो इमेज लेबल करने वाला टूल तेज़ी से काम करता है. साथ ही, अगर Camera2 एपीआई का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो YUV_420_888 media.Image का इस्तेमाल करने पर, इमेज लेबल तेज़ी से काम करता है. हमारा सुझाव है कि जब संभव हो, तब ऐसा करना ज़रूरी हो.

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

media.Image का इस्तेमाल करके

किसी media.Image ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय, media.Image ऑब्जेक्ट को पास करें और इमेज को InputImage.fromMediaImage() पर घुमाएं.

अगर आप CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल करते हैं, 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 इमेज के रोटेशन की डिग्री देने वाली कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया जाता है, तो डिवाइस की रोटेशन डिग्री और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन की मदद 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 रोटेशन डिग्री की वैल्यू को InputImage.fromMediaImage() पर पास करें:

Kotlin

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

Java

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

फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना

फ़ाइल यूआरआई से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन का कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को InputImage.fromFilePath() पर पास करें. यह तब काम आता है, जब आप उपयोगकर्ता को उसके गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने का अनुरोध करने के लिए ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करते हैं.

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

किसी ByteBuffer या ByteArray से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले media.Image इनपुट के लिए बताए गए तरीके से, इमेज रोटेशन की डिग्री का हिसाब लगाएं. इसके बाद, बफ़र या अरे का इस्तेमाल करके, InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके लिए, इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन डिग्री की जानकारी का इस्तेमाल करें:

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 करके

किसी 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 Bitmap ऑब्जेक्ट से, रोटेशन डिग्री के साथ दिखाया गया है.

2. इमेज लेबलर को कॉन्फ़िगर करें और चलाएं

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

1. सबसे पहले, ImageLabeler का इंस्टेंस देखें.

   अगर आपको डिवाइस में 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, process() तरीके से इमेज 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 API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो ImageProxy को इस्तेमाल करने के बाद उसे बंद करना न भूलें. उदाहरण के लिए, process तरीके से लौटाए 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 को लेबल करने की कार्रवाई पूरी हो जाती है, तो सक्सेस लिसनर को ImageLabel ऑब्जेक्ट की सूची भेजी जाती है. हर ImageLabel ऑब्जेक्ट, इमेज में लेबल की गई किसी चीज़ को दिखाता है. बेस मॉडल पर 400 से ज़्यादा अलग-अलग लेबल इस्तेमाल किए जा सकते हैं. आपको हर लेबल के टेक्स्ट की जानकारी, 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 किसी रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में इमेज को लेबल करना है, तो सबसे सही फ़्रेमरेट पाने के लिए, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:

• Camera या camera2 एपीआई का इस्तेमाल करने पर, इमेज लेबल करने वाले व्यक्ति को कॉल थ्रॉटल करें. अगर इमेज लेबलर के इस्तेमाल के दौरान, कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में VisionProcessorBase क्लास देखें.
• CameraX एपीआई का इस्तेमाल करने पर, पक्का करें कि बैक प्रेशर स्ट्रेटजी अपनी डिफ़ॉल्ट वैल्यू ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST पर सेट हो. इससे यह गारंटी मिलती है कि विश्लेषण के लिए एक बार में सिर्फ़ एक इमेज डिलीवर की जाएगी. अगर एनालाइज़र के व्यस्त होने पर और इमेज बनती हैं, तो वे अपने-आप हट जाएंगी और डिलीवरी के लिए तैयार नहीं की जाएंगी. जिस इमेज की जांच की जा रही है उसे ImageProxy.close() को कॉल करके बंद करने के बाद, अगली इमेज डिलीवर की जाएगी.
• अगर इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए, इमेज लेबलर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जाता है, तो सबसे पहले एमएल किट का नतीजा पाएं. इसके बाद, एक ही चरण में इमेज और ओवरले को रेंडर 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 ImageFormat.YUV_420_888 फ़ॉर्मैट में इमेज कैप्चर करें. अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो ImageFormat.NV21 फ़ॉर्मैट में इमेज कैप्चर करें.