ติดป้ายกำกับอิมเมจด้วยโมเดลที่ฝึก AutoML ใน Android
หลังจากที่ฝึกโมเดลของคุณเองโดยใช้ AutoML Vision Edge แล้ว คุณจะใช้โมเดลดังกล่าวในแอปเพื่อติดป้ายกำกับรูปภาพได้ การผสานรวมโมเดลที่ฝึกจาก AutoML Vision Edge มี 2 วิธีด้วยกัน ได้แก่ คุณสามารถรวมโมเดลโดยใส่ไว้ในโฟลเดอร์เนื้อหาของแอป หรือจะดาวน์โหลดแบบไดนามิกจาก Firebase ก็ได้ตัวเลือกการจัดแพ็กเกจโมเดล | |
---|---|
รวมกลุ่มไว้ในแอป |
|
โฮสต์ด้วย Firebase |
|
ลองเลย
- ลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อดูตัวอย่างการใช้งาน API นี้
ก่อนเริ่มต้น
1. ในไฟล์build.gradle
ระดับโปรเจ็กต์ ให้ตรวจสอบว่ามีที่เก็บ Maven ของ Google ทั้งในส่วน buildscript
และ allprojects
2. เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี Android ของ ML Kit ลงในไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งปกติแล้วจะอยู่ที่
app/build.gradle
สำหรับการรวมโมเดลกับแอป:
dependencies { // ... // Image labeling feature with bundled automl model implementation 'com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1' }หากต้องการดาวน์โหลดโมเดลแบบไดนามิกจาก Firebase ให้เพิ่มทรัพยากร Dependency
linkFirebase
ดังนี้
dependencies { // ... // Image labeling feature with automl model downloaded // from firebase implementation 'com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1' implementation 'com.google.mlkit:linkfirebase:16.0.1' }3. หากต้องการดาวน์โหลดโมเดล ให้เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Android หากยังไม่ได้ทำ เนื่องจากจะได้รวมโมเดลนี้เข้าด้วยกันโดยไม่จำเป็นต้องดำเนินการดังกล่าว
1. โหลดโมเดล
กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลในเครื่อง
หากต้องการรวมโมเดลเข้ากับแอป ให้ทำดังนี้1. ดึงโมเดลและข้อมูลเมตาจากไฟล์ ZIP ที่คุณดาวน์โหลดจากคอนโซล Firebase เราขอแนะนำให้คุณใช้ไฟล์ขณะที่คุณดาวน์โหลด โดยไม่มีการแก้ไข (รวมถึงชื่อไฟล์)
2. ใส่โมเดลและไฟล์ข้อมูลเมตาของโมเดลในแพ็กเกจแอป
ก. หากไม่มีโฟลเดอร์ชิ้นงานในโปรเจ็กต์ ให้สร้างโฟลเดอร์โดยการคลิกขวาที่โฟลเดอร์
app/
แล้วคลิกใหม่ > โฟลเดอร์ > โฟลเดอร์ชิ้นงานข. สร้างโฟลเดอร์ย่อยภายในโฟลเดอร์เนื้อหาเพื่อเก็บไฟล์โมเดล
ค. คัดลอกไฟล์
model.tflite
, dict.txt
และ manifest.json
ไปยังโฟลเดอร์ย่อย (ทั้ง 3 ไฟล์ต้องอยู่ในโฟลเดอร์เดียวกัน)3. เพิ่มข้อมูลต่อไปนี้ลงในไฟล์
build.gradle
ของแอปเพื่อให้ Gradle ไม่บีบอัดไฟล์โมเดลเมื่อสร้างแอป
android { // ... aaptOptions { noCompress "tflite" } }ไฟล์โมเดลจะรวมอยู่ในแพ็กเกจแอปและพร้อมให้ ML Kit เป็นเนื้อหาดิบ
หมายเหตุ: ตั้งแต่ปลั๊กอิน Android Gradle เวอร์ชัน 4.1 ระบบจะเพิ่ม .tflite ลงในรายการ noCompress โดยค่าเริ่มต้น และคุณไม่จำเป็นต้องใช้ .tflite ด้านบนอีกต่อไป
4. สร้างออบเจ็กต์
LocalModel
โดยระบุเส้นทางไปยังไฟล์ Manifest ของโมเดล
Kotlin
val localModel = AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder() .setAssetFilePath("manifest.json") // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to manifest file) .build()
Java
AutoMLImageLabelerLocalModel localModel = new AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder() .setAssetFilePath("manifest.json") // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to manifest file) .build();
กำหนดค่าแหล่งที่มาของรูปแบบที่โฮสต์ใน Firebase
หากต้องการใช้โมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล ให้สร้างออบเจ็กต์ RemoteModel
โดยระบุชื่อที่คุณกำหนดโมเดลเมื่อเผยแพร่
Kotlin
// Specify the name you assigned in the Firebase console. val remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("your_model_name").build()
Java
// Specify the name you assigned in the Firebase console. AutoMLImageLabelerRemoteModel remoteModel = new AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("your_model_name").build();
จากนั้น เริ่มงานดาวน์โหลดโมเดล โดยระบุเงื่อนไขที่คุณต้องการอนุญาตให้ดาวน์โหลด หากโมเดลไม่ได้อยู่ในอุปกรณ์ หรือหากมีโมเดลเวอร์ชันใหม่กว่า งานจะดาวน์โหลดโมเดลแบบไม่พร้อมกันจาก Firebase ดังนี้
Kotlin
val downloadConditions = DownloadConditions.Builder() .requireWifi() .build() RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, downloadConditions) .addOnSuccessListener { // Success. }
Java
DownloadConditions downloadConditions = new DownloadConditions.Builder() .requireWifi() .build(); RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, downloadConditions) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() { @Override public void onSuccess(@NonNull Task task) { // Success. } });
แอปจำนวนมากเริ่มงานดาวน์โหลดในโค้ดการเริ่มต้น แต่ก่อนจะใช้โมเดลได้ทุกเมื่อ
สร้างผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพจากโมเดล
หลังจากกำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลแล้ว ให้สร้างออบเจ็กต์ ImageLabeler
จากแหล่งที่มาเหล่านั้น
หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่จัดกลุ่มในเครื่อง เพียงสร้างผู้ติดป้ายกำกับจากออบเจ็กต์ AutoMLImageLabelerLocalModel
และกำหนดค่าเกณฑ์คะแนนความเชื่อมั่นที่ต้องการ (ดูประเมินโมเดล)
Kotlin
val autoMLImageLabelerOptions = AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel) .setConfidenceThreshold(0) // Evaluate your model in the Firebase console // to determine an appropriate value. .build() val labeler = ImageLabeling.getClient(autoMLImageLabelerOptions)
Java
AutoMLImageLabelerOptions autoMLImageLabelerOptions = new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel) .setConfidenceThreshold(0.0f) // Evaluate your model in the Firebase console // to determine an appropriate value. .build(); ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(autoMLImageLabelerOptions)
หากมีโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณจะต้องตรวจสอบว่าได้ดาวน์โหลดโมเดลแล้วก่อนที่จะเรียกใช้ คุณจะตรวจสอบสถานะของงานดาวน์โหลดโมเดลได้โดยใช้เมธอด isModelDownloaded()
ของผู้จัดการโมเดล
แม้ว่าคุณจะต้องยืนยันเรื่องนี้ก่อนที่จะเรียกใช้ผู้ติดป้ายกำกับเท่านั้น หากคุณมีทั้งโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกลและโมเดลที่รวมในเครื่อง คุณอาจต้องดำเนินการตรวจสอบนี้เมื่อเริ่มต้นผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพ โดยสร้างผู้ติดป้ายกำกับจากโมเดลระยะไกลหากดาวน์โหลดไว้แล้ว และจากโมเดลในเครื่อง
Kotlin
RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel) .addOnSuccessListener { isDownloaded -> val optionsBuilder = if (isDownloaded) { AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel) } else { AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel) } // Evaluate your model in the Firebase console to determine an appropriate threshold. val options = optionsBuilder.setConfidenceThreshold(0.0f).build() val labeler = ImageLabeling.getClient(options) }
Java
RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() { @Override public void onSuccess(Boolean isDownloaded) { AutoMLImageLabelerOptions.Builder optionsBuilder; if (isDownloaded) { optionsBuilder = new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel); } else { optionsBuilder = new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel); } AutoMLImageLabelerOptions options = optionsBuilder .setConfidenceThreshold(0.0f) // Evaluate your model in the Firebase console // to determine an appropriate threshold. .build(); ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(options); } });
หากมีเฉพาะโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณควรปิดใช้ฟังก์ชันการทำงานที่เกี่ยวข้องกับโมเดล เช่น ทำให้ UI เป็นสีเทาหรือซ่อนบางส่วน จนกว่าคุณจะยืนยันว่าได้ดาวน์โหลดโมเดลแล้ว ซึ่งทำได้โดยแนบ Listener เข้ากับเมธอด download()
ของตัวจัดการโมเดล ดังนี้
Kotlin
RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions) .addOnSuccessListener { // Download complete. Depending on your app, you could enable the ML // feature, or switch from the local model to the remote model, etc. }
Java
RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() { @Override public void onSuccess(Void v) { // Download complete. Depending on your app, you could enable // the ML feature, or switch from the local model to the remote // model, etc. } });
2. เตรียมรูปภาพอินพุต
จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากรูปภาพแต่ละรูปที่ต้องการติดป้ายกำกับ ผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพจะทำงานได้เร็วที่สุดเมื่อคุณใช้ Bitmap
หรือหากคุณใช้ Camera2 API ระบบจะใช้ YUV_420_888 media.Image
ซึ่งจะแนะนำเมื่อเป็นไปได้
คุณสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากแหล่งที่มาที่ต่างกันได้ โดยออบเจ็กต์แต่ละรายการมีคำอธิบายอยู่ด้านล่าง
กำลังใช้ media.Image
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ media.Image
เช่น เมื่อคุณจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งวัตถุ media.Image
และการหมุนรูปภาพไปยัง InputImage.fromMediaImage()
หากคุณใช้ไลบรารี
CameraX คลาส OnImageCapturedListener
และ ImageAnalysis.Analyzer
จะคำนวณค่าการหมุนเวียนให้คุณ
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 // ... } } }
หากคุณไม่ได้ใช้คลังภาพกล้องที่ให้องศาการหมุนของรูปภาพ คุณจะคํานวณจากองศาการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์ได้ ดังนี้
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; }
จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image
และค่าองศาการหมุนไปยัง InputImage.fromMediaImage()
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
การใช้ URI ของไฟล์
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก URI ไฟล์ ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ของไฟล์ไปยัง InputImage.fromFilePath()
ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT
เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรี
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(); }
การใช้ ByteBuffer
หรือ ByteArray
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก ByteBuffer
หรือ ByteArray
ก่อนอื่นให้คำนวณระดับการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอินพุต media.Image
จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage
ที่มีบัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ พร้อมกับความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และระดับการหมุนของรูปภาพ ดังนี้
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 );
กำลังใช้ Bitmap
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ Bitmap
ให้ประกาศต่อไปนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
รูปภาพจะแสดงด้วยวัตถุ Bitmap
พร้อมกับองศาการหมุน
3. เรียกใช้เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพ
หากต้องการติดป้ายกำกับวัตถุในรูปภาพ ให้ส่งออบเจ็กต์image
ไปยังเมธอด process()
ของ ImageLabeler
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 // ... } });
4. รับข้อมูลเกี่ยวกับออบเจ็กต์ที่ติดป้ายกำกับ
หากดำเนินการติดป้ายกำกับรูปภาพสำเร็จ ระบบจะส่งรายการออบเจ็กต์ ImageLabel
ไปยัง Listener ที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ ImageLabel
แต่ละรายการแสดงถึงสิ่งที่ติดป้ายกำกับไว้ในรูปภาพ คุณจะได้รับคำอธิบายข้อความ
ของป้ายกำกับแต่ละป้าย คะแนนความเชื่อมั่นของการจับคู่ และดัชนีของรายการที่ตรงกัน
เช่น
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(); }
เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์
หากต้องการติดป้ายกำกับรูปภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด
- หากคุณใช้
Camera
หรือcamera2
API ให้ควบคุมการเรียกใช้ไปยังผู้ติดป้ายกำกับอิมเมจ หากเฟรมวิดีโอใหม่พร้อมใช้งานขณะที่ผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพกำลังทำงาน ให้วางเฟรมนั้นลง ดูตัวอย่างคลาสVisionProcessorBase
ในแอปตัวอย่าง Quickstart - หากคุณใช้
CameraX
API โปรดตรวจสอบว่าได้ตั้งค่ากลยุทธ์ Backpressure เป็นค่าเริ่มต้นImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
แล้ว ซึ่งจะช่วยรับประกันว่าระบบจะส่งรูปภาพเพื่อทำการวิเคราะห์ได้ทีละ 1 ภาพเท่านั้น หากมีการสร้างรูปภาพเพิ่มเติมเมื่อตัววิเคราะห์ไม่ว่าง ระบบจะปล่อยรูปภาพเหล่านั้นโดยอัตโนมัติและไม่เข้าคิวเพื่อนำส่ง เมื่อปิดรูปภาพที่วิเคราะห์แล้วโดยการเรียกใช้ ImageProxy.close() ระบบจะส่งรูปภาพล่าสุดถัดไป - หากใช้เอาต์พุตของผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ให้แสดงผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นจึงแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว ซึ่งจะแสดงบนพื้นผิวจอแสดงผลเพียงครั้งเดียวต่อเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม ดูตัวอย่างคลาส
CameraSourcePreview
และGraphicOverlay
ในแอปตัวอย่าง Quickstart - หากคุณใช้ Camera2 API ให้จับภาพในรูปแบบ
ImageFormat.YUV_420_888
หากคุณใช้ Camera API เวอร์ชันเก่า ให้จับภาพในรูปแบบImageFormat.NV21