Rotular imagens com o Kit de ML no Android

É possível usar o Kit de ML para rotular objetos reconhecidos em uma imagem. O modelo padrão fornecido com o kit de ML oferece suporte a mais de 400 rótulos diferentes.

Essa API está disponível usando uma biblioteca desagrupado que precisa ser transferida por download antes do uso ou uma biblioteca agrupada que aumenta o tamanho do app. Consulte este guia para mais informações sobre as diferenças entre as duas opções de instalação.

Engenharia de	Desagrupados	Agrupadas
Implementação	O download do modelo é feito dinamicamente pelo Google Play Services.	O modelo está estaticamente vinculado ao seu no tempo de compilação.
Tamanho do app	Aumento de aproximadamente 200 KB no tamanho.	Aumento de aproximadamente 5,7 MB.
Tempo de inicialização	Talvez seja necessário aguardar o download do modelo para usá-lo pela primeira vez.	O modelo fica disponível imediatamente

Testar

• Teste o app de exemplo para conferir um exemplo de uso dessa API.

Antes de começar

Esta API requer o nível 21 da API do Android ou mais recente. O arquivo de build do app precisa usar um valor minSdkVersion de 21 ou mais recente.

1. No arquivo build.gradle no nível do projeto, inclua o repositório Maven do Google nas seções buildscript e allprojects.

2. Adicione as dependências das bibliotecas do Android do Kit de ML ao arquivo Gradle do módulo no nível do app, que geralmente é app/build.gradle. Escolha uma das seguintes dependências com base nas suas necessidades:

   Para agrupar o modelo e o app:

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

   Para usar o modelo no 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 você optar por usar o modelo no Google Play Services, poderá configurar seu app para fazer o download automaticamente do modelo no dispositivo depois que o app for instalado da Play Store. Para fazer isso, adicione a seguinte declaração ao arquivo AndroidManifest.xml do seu app:

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

   Você também pode verificar explicitamente a disponibilidade do modelo e solicitar o download pela API ModuleInstallClient do Google Play Services.

   Se você não ativar os downloads do modelo no momento da instalação ou solicitar um download explícito, o modelo será transferido na primeira vez que você executar o rotulador. As solicitações feitas antes da conclusão do download não geram resultados.

Agora você já pode rotular imagens.

1. Preparar a imagem de entrada

Crie um objeto InputImage usando sua imagem. O rotulador de imagens é executado mais rapidamente quando você usa um Bitmap ou, se você usa a API Camera2, um YUV_420_888 media.Image, que são recomendados quando possível.

Você pode criar um objeto InputImage de diferentes origens, cada uma explicada abaixo.

Como usar um media.Image

Para criar um objeto InputImage usando um objeto media.Image, como quando você captura uma imagem da câmera de um dispositivo, transmita o objeto media.Image e a rotação da imagem para InputImage.fromMediaImage().

Se você usar a biblioteca CameraX, as classes OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer vão calcular o valor de rotação 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 você não usar uma biblioteca de câmera que ofereça o grau de rotação da imagem, será possível calculá-lo usando o grau de rotação do dispositivo e a orientação do sensor da câmera:

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;
}

Em seguida, transmita o objeto media.Image e o valor do grau de rotação para InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Como usar um URI de arquivo

Para criar um objeto InputImage usando o URI de um arquivo, transmita o contexto do app e o URI do arquivo para InputImage.fromFilePath(). Isso é útil ao usar uma intent ACTION_GET_CONTENT para solicitar que o usuário selecione uma imagem do app de galeria dele.

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();
}

Como usar ByteBuffer ou ByteArray

Para criar um objeto InputImage usando um ByteBuffer ou ByteArray, primeiro calcule o grau de rotação da imagem, conforme descrito anteriormente para a entrada media.Image. Em seguida, crie o objeto InputImage com o buffer ou a matriz, com a altura, a largura, o formato de codificação de cores e o grau de rotação da imagem:

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

Como usar um Bitmap

Para criar um objeto InputImage usando um objeto Bitmap, faça a seguinte declaração:

Kotlin

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

Java

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

A imagem é representada por um objeto Bitmap com os graus de rotação.

2. Configurar e executar o rotulador de imagens

Para rotular objetos em uma imagem, transmita o objeto InputImage para o método process do ImageLabeler.

1. Primeiro, receba uma instância de ImageLabeler.

   Se você quiser usar o rotulador de imagens no dispositivo, faça a seguinte declaração:

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. Depois, transmita a imagem para o método 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

Observação: se você estiver usando a API CameraX, feche a ImageProxy quando terminar de usá-la, por exemplo, adicionando um OnCompleteListener ao Task retornado do método process. Consulte a classe VisionProcessorBase no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.

3. Conseguir informações sobre os objetos rotulados

Se a operação de rotulagem de imagem for bem-sucedida, uma lista de objetos ImageLabel será transmitida ao listener de êxito. Cada objeto ImageLabel representa algo que foi rotulado na imagem. O modelo base aceita mais de 400 rótulos diferentes. É possível receber a descrição de texto de cada rótulo, o índice entre todos os rótulos compatíveis com o modelo e a pontuação de confiança da correspondência. Exemplo:

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

Dicas para melhorar o desempenho em tempo real

Caso você queira rotular imagens em um aplicativo em tempo real, siga estas diretrizes para ter as melhores taxas de frames:

• Se você usa a API Camera ou camera2, limite as chamadas para o rotulador de imagens. Se um novo frame de vídeo ficar disponível enquanto o rotulador de imagens estiver em execução, elimine o frame. Consulte a classe VisionProcessorBase no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.
• Se você usar a API CameraX, verifique se a estratégia de pressão de retorno está definida com o valor padrão ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Isso garante que somente uma imagem seja enviada para análise por vez. Se mais imagens forem produzidas quando o analisador estiver ocupado, elas serão descartadas automaticamente e não serão colocadas na fila. Depois que a imagem em análise for fechada chamando ImageProxy.close(), a próxima imagem mais recente será entregue.
• Se você usar a saída do rotulador de imagens para sobrepor elementos gráficos na imagem de entrada, primeiro acesse o resultado do Kit de ML e, em seguida, renderize a imagem e a sobreposição em uma única etapa. Isso é renderizado na superfície de exibição apenas uma vez para cada frame de entrada. Consulte as classes CameraSourcePreview e GraphicOverlay no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.
• Se você usar a API Camera2, capture imagens no formato ImageFormat.YUV_420_888. Se você usar a API Camera mais antiga, capture imagens no formato ImageFormat.NV21.