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在 Android 上使用 ML Kit 為圖片加上標籤

您可以使用 ML Kit 為圖片中辨識出的物件加上標籤。提供的預設模型 ML Kit 支援超過 400 個不同標籤。

功能	未分類	組合
導入作業	模型會透過 Google Play 服務動態下載。	模型會在建構期間以靜態方式連結至您的。
應用程式大小	大小增加約 200 KB。	大小增加約 5.7 MB。
初始化時間	可能要等到模型下載完畢再開始使用。	模型可立即使用

立即試用

使用範例應用程式試試請查看此 API 的使用範例。

事前準備

這個 API 需要 Android API 級別 21 以上的版本。確認您應用程式的版本檔案使用 21 以上的 minSdkVersion 值。

在專案層級的 build.gradle 檔案中，請務必加入 Google 的 buildscript 和 allprojects 區段內的 Maven 存放區。

將 ML Kit Android 程式庫的依附元件新增至模組的應用程式層級的 Gradle 檔案，通常為 app/build.gradle。選擇下列其中一項並授予下列依附元件：

將模型與應用程式搭配使用：

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

在 Google Play 服務中使用模型的步驟如下：

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'
}

如果您選擇在 Google Play 服務中使用模型，可以讓應用程式自動下載至裝置，安裝如果要這麼做，請將下列宣告加入應用程式的 AndroidManifest.xml 檔案：
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="ica" >
      
</application>
```
您也可以明確確認模型可用性，並透過下列任一方式要求下載： Google Play 服務 ModuleInstallClient API。

如果您沒有啟用安裝期間模型下載功能或要求明確下載，。您提出的要求就無法取得任何結果。

您現在可以開始為圖片加上標籤。

1. 準備輸入圖片

使用圖片建立 InputImage 物件。當您使用 Bitmap 或 Camera2 API，YUV_420_888 media.Image，

您可以建立InputImage 不同來源的 ANR 物件，說明如下。

使用 `media.Image`

如要建立InputImage 物件，例如從 media.Image 物件擷取圖片裝置的相機，請傳遞 media.Image 物件和映像檔的旋轉為 InputImage.fromMediaImage()。

如果您使用 CameraX 程式庫、OnImageCapturedListener 和 ImageAnalysis.Analyzer 類別會計算旋轉值不必確保憑證管理是否適當因為 Google Cloud 會為您管理安全性

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
          // ...
        }
    }
}

如果您沒有使用相機程式庫提供圖片的旋轉角度，可根據裝置的旋轉角度和相機方向來計算感應器：

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;
}

然後，請傳遞 media.Image 物件和將度數值旋轉為 InputImage.fromMediaImage()：

Kotlin

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

Java

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

使用檔案 URI

如要建立InputImage 物件，將應用程式結構定義與檔案 URI 傳遞至 InputImage.fromFilePath()。如果您要使用 ACTION_GET_CONTENT 意圖提示使用者選取取自圖片庫應用程式中的圖片。

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();
}

使用 `ByteBuffer` 或 `ByteArray`

如要建立InputImage ByteBuffer 或 ByteArray 的物件，請先計算圖片與先前 media.Image 輸入中所述的旋轉角度相同。接著，使用緩衝區或陣列建立 InputImage 物件，以及高度、寬度、顏色編碼格式以及旋轉角度：

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

使用 `Bitmap`

如要建立InputImage 物件中，Bitmap 物件，請做出以下宣告：

Kotlin

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

Java

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

圖像以 Bitmap 物件和旋轉角度表示。

2. 設定並執行映像檔標籤工具

如要為圖片中的物件加上標籤，請將 InputImage 物件傳遞至 ImageLabeler 的 process 方法。

首先，請取得 ImageLabeler。

如要使用裝置端圖片標籤工具，請按照以下說明操作宣告：

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

接著，將圖片傳遞至 process() 方法：

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

注意：如果您使用的是 CameraX API，請務必在使用完畢後關閉 ImageProxy。例如，將 OnCompleteListener 新增至Task process 方法。詳情請參閱 VisionProcessorBase 類別的範例。

3. 取得加上標籤的物件相關資訊

如果圖片標籤作業成功，系統會顯示 ImageLabel 物件會傳遞到成功事件監聽器。每項 ImageLabel 物件代表圖片中加上標籤的內容。基本模型支援超過 400 個標籤。您可以取得每個標籤的文字說明以及和比對結果的可信度分數例如：

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

即時效能改善訣竅

如要在即時應用程式中為圖片加上標籤，請按照下列步驟操作：實現最佳影格速率：

如果您使用 Camera 或 camera2 API、限制對圖片標籤人員的呼叫如果影片有新影片請捨棄影格，讓圖片標籤工具執行期間可供使用。詳情請參閱 VisionProcessorBase 類別的範例。
如果您是使用 CameraX API，請務必將背壓策略設為預設值 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST。這麼做可保證系統一次只會傳送一張圖片進行分析。如果圖片較多會在分析器忙碌時產生，這些作業會自動遭到捨棄，不會排入佇列廣告放送。以呼叫方式關閉要分析的圖片後 ImageProxy.close()，最新一張圖片才會放送。
如果您使用圖片標籤人員的輸出內容來重疊顯示圖像先從 ML Kit 取得結果，然後算繪圖片並疊加單一步驟這會轉譯至顯示介面每個輸入影格只能建立一次詳情請參閱 CameraSourcePreview和如需範例，請前往快速入門導覽課程範例應用程式中的 GraphicOverlay 類別。
如果你使用 Camera2 API， ImageFormat.YUV_420_888 格式。如果使用舊版 Camera API，請以 ImageFormat.NV21 格式。

在 Android 上使用 ML Kit 為圖片加上標籤

立即試用

事前準備

1. 準備輸入圖片

使用 media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

使用檔案 URI

Kotlin

Java

使用 ByteBuffer 或 ByteArray

Kotlin

Java

使用 Bitmap

Kotlin

Java

2. 設定並執行映像檔標籤工具

Kotlin

Java

Kotlin

Java

3. 取得加上標籤的物件相關資訊

Kotlin

Java

即時效能改善訣竅

使用 `media.Image`

使用 `ByteBuffer` 或 `ByteArray`

使用 `Bitmap`