رصد العناصر وتتبّعها باستخدام أدوات تعلّم الآلة على Android

يمكنك استخدام أدوات تعلُّم الآلة لرصد العناصر في إطارات الفيديو المتتالية وتتبُّعها.

عند تمرير صورة إلى مجموعة أدوات تعلُّم الآلة، ترصد هذه الصورة ما يصل إلى خمسة عناصر في الصورة. جنبًا إلى جنب مع موضع كل كائن في الصورة. عند رصد كائنات في عمليات بث الفيديو، يكون لكل عنصر معرّف فريد يمكنك استخدامه لتتبع الكائن من إطار إلى آخر. يمكنك أيضًا اختياريًا تفعيل الكائن التقريبي. الذي يصنف الكائنات بأوصاف فئات واسعة.

تستخدم واجهة برمجة التطبيقات هذه مكتبة غير مُجمَّعة يجب تنزيلها قبل الاستخدام. عرض هذا الدليل لمزيد من المعلومات.

جرّبه الآن

• يمكنك تجربة نموذج التطبيق من أجل يمكنك الاطّلاع على مثال حول استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.
• الاطلاع على واجهة عرض التصميم المتعدد الأبعاد app لتفعيل واجهة برمجة التطبيقات هذه بشكل شامل.

قبل البدء

تتطلّب واجهة برمجة التطبيقات هذه المستوى 21 أو أعلى من واجهة برمجة تطبيقات Android. تأكَّد من أنّ إصدار تطبيقك يستخدم الملف القيمة minSdkVersion بقيمة 21 أو أعلى.

1. في ملف build.gradle على مستوى المشروع، تأكَّد من تضمين مستودع Maven التابع لشركة Google في كل من buildscript أقسام allprojects
2. أضِف الملحقات التابعة لمكتبات ML Kit إلى Android إلى ملف Gradle على مستوى التطبيق، ويكون عادةً app/build.gradle:

   dependencies {
     // ...
   
     implementation 'com.google.mlkit:object-detection:17.0.1'
   
   }
   

1. ضبط أداة رصد الكائنات

لرصد العناصر وتتبُّعها، عليك أولاً إنشاء مثيل لـ ObjectDetector اختياريًا، حدِّد أي إعدادات أداة رصد تريد تغييرها من الافتراضي.

1. ضبط أداة رصد العناصر لحالة الاستخدام من خلال عنصر ObjectDetectorOptions. يمكنك تغيير ما يلي الإعدادات:

   إعدادات ميزة "رصد الأجسام"
   وضع الكشف	STREAM_MODE (الخيار التلقائي) | SINGLE_IMAGE_MODE في STREAM_MODE (الإعداد التلقائي)، يتم تشغيل أداة رصد الكائنات ذات وقت استجابة سريع، ولكنها قد تؤدي إلى نتائج غير مكتملة (مثل مربعات حدود غير محددة أو تسميات الفئات) على الأجزاء القليلة الأولى استدعاءات أداة الكشف. أيضًا في STREAM_MODE، تخصص أداة الكشف أرقام تعريف تتبع للكائنات، والتي يمكنك استخدامها وتتبع الكائنات عبر الإطارات. استخدِم هذا الوضع عندما تريد تتبُّع أو عندما يكون وقت الاستجابة البطيء مهمًا، كما هو الحال عند المعالجة أحداث الفيديو في الوقت الفعلي. في الدالة SINGLE_IMAGE_MODE، تعرض أداة رصد الكائنات النتيجة بعد تحديد مربع إحاطة الكائن. إذا كنت يعمل أيضًا على تمكين التصنيف، ويقوم أيضًا بإرجاع النتيجة بعد وضع الحدود المربع وتصنيف الفئة متاحين. وبالتالي، من المحتمل أن يكون وقت استجابة الرصد أعلى. أيضًا، في SINGLE_IMAGE_MODE، لم يتم تعيين أرقام تعريف التتبُّع. استخدام هذا الوضع إذا لم يكن وقت الاستجابة مهمًا ولا تريد التعامل مع نتائج جزئية.
   اكتشِف عناصر متعددة وتتبَّعها	false (الخيار التلقائي) | true ما إذا كان سيتم رصد وتتبع ما يصل إلى خمسة عناصر أو أكثرها فقط كائن بارز (الافتراضي).
   تصنيف العناصر	false (الخيار التلقائي) | true تحديد ما إذا كان سيتم تصنيف العناصر المرصودة إلى فئات تقريبية أو لا. عند تفعيل هذه الميزة، تصنِّف أداة رصد الكائنات العناصر في الفئات التالية: سلع أزياء، طعام، سلع منزلية والأماكن والنباتات.

   تم تحسين واجهة برمجة التطبيقات لمراقبة الكائنات وتتبّعها لاستخدام هذين العنصرين الأساسيين الحالات:

   • الرصد المباشر للجسم الأكثر بروزًا في الكاميرا وتتبُّعه عدسة الكاميرا.
   • رصد كائنات متعدّدة من صورة ثابتة

   لضبط واجهة برمجة التطبيقات لحالات الاستخدام هذه:

   Kotlin

   // Live detection and tracking
   val options = ObjectDetectorOptions.Builder()
           .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE)
           .enableClassification()  // Optional
           .build()
   
   // Multiple object detection in static images
   val options = ObjectDetectorOptions.Builder()
           .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
           .enableMultipleObjects()
           .enableClassification()  // Optional
           .build()

   Java

   // Live detection and tracking
   ObjectDetectorOptions options =
           new ObjectDetectorOptions.Builder()
                   .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE)
                   .enableClassification()  // Optional
                   .build();
   
   // Multiple object detection in static images
   ObjectDetectorOptions options =
           new ObjectDetectorOptions.Builder()
                   .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
                   .enableMultipleObjects()
                   .enableClassification()  // Optional
                   .build();

2. الحصول على نسخة افتراضية من ObjectDetector:

   Kotlin

   val objectDetector = ObjectDetection.getClient(options)

   Java

   ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(options);

2. تحضير صورة الإدخال

لرصد العناصر وتتبُّعها، أرسِل الصور إلى ObjectDetector. للمثيل process().

يتم تشغيل أداة رصد الكائنات مباشرةً من Bitmap أو NV21 ByteBuffer أو YUV_420_888 media.Image. إنشاء InputImage من تلك المصادر يوصى بها إذا كان لديك إمكانية الوصول المباشر إلى إحداها. إذا قمت بإنشاء InputImage من مصادر أخرى، سنعالج الإحالة الناجحة. داخليًا بالنسبة لك وقد يكون أقل كفاءة.

بالنسبة إلى كل إطار من لقطات الفيديو أو الصور في تسلسل، عليك اتّباع الخطوات التالية:

يمكنك إنشاء InputImage من مصادر مختلفة، في ما يلي شرح لكل منها.

يتم استخدام media.Image

لإنشاء InputImage كائن من كائن media.Image، مثلاً عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، يُرجى تمرير الكائن media.Image تدوير إلى InputImage.fromMediaImage().

إذا كنت تستخدم ومكتبة CameraX، وOnImageCapturedListener تحتسب صفوف ImageAnalysis.Analyzer قيمة عرض الإعلانات بالتناوب. لك.

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
          // ...
        }
    }
}

إذا كنت لا تستخدم مكتبة كاميرا تمنحك درجة تدوير الصورة، يمكنك يمكنه حسابه من خلال درجة دوران الجهاز واتجاه الكاميرا. جهاز الاستشعار في الجهاز:

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;
}

بعد ذلك، مرِّر الكائن media.Image قيمة درجة التدوير إلى InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

استخدام معرف موارد منتظم (URI) لملف

لإنشاء InputImage من معرف موارد منتظم (URI) لملف، فمرر سياق التطبيق ومعرف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى InputImage.fromFilePath() يكون ذلك مفيدًا عندما يجب استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لتطلب من المستخدم الاختيار. صورة من تطبيق المعرض الخاص به.

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();
}

يتم استخدام ByteBuffer أو ByteArray

لإنشاء InputImage كائن من ByteBuffer أو ByteArray، احسب الصورة أولاً درجة التدوير كما هو موضح سابقًا لإدخال media.Image. بعد ذلك، يمكنك إنشاء الكائن InputImage باستخدام المخزن المؤقت أو المصفوفة بالإضافة إلى الارتفاع والعرض وتنسيق ترميز الألوان ودرجة التدوير:

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

يتم استخدام Bitmap

لإنشاء InputImage من كائن Bitmap، قدِّم التعريف التالي:

Kotlin

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

Java

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

يتم تمثيل الصورة بواسطة كائن Bitmap مع درجات التدوير.

3- معالجة الصورة

تمرير الصورة إلى طريقة process():

Kotlin

objectDetector.process(image)
    .addOnSuccessListener { detectedObjects ->
        // Task completed successfully
        // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        // Task failed with an exception
        // ...
    }

Java

objectDetector.process(image)
    .addOnSuccessListener(
        new OnSuccessListener<List<DetectedObject>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<DetectedObject> detectedObjects) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
    .addOnFailureListener(
        new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });

ملاحظة: إذا كنت تستخدم CameraX API، احرص على إغلاق ImageProxy عند الانتهاء من استخدامها، مثلاً، بإضافة OnCompleteListener إلى Task التي تم إرجاعها من process. يمكنك الاطّلاع على صف واحد (VisionProcessorBase) في نموذج تطبيق البدء السريع كمثال.

4. الحصول على معلومات عن العناصر المرصودة

إذا نجح الاتصال إلى process()، يتم إرسال قائمة تضم DetectedObject إلى المستمع الناجح.

ملاحظة: في وضع البث، قد تحتاج أداة رصد الكائنات إلى معالجة 30 أو المزيد من الإطارات، اعتمادًا على أداء الجهاز، قبل اكتشاف أول كائن.

يحتوي كل DetectedObject على السمات التالية:

مربّع ربط العناصر	علامة Rect التي تشير إلى موضع العنصر في .
الرقم التعريفي للتتبع	عدد صحيح يعرّف العنصر عبر الصور. خالية SINGLE_IMAGE_mode.
التصنيفات	وصف التصنيف الوصف النصي للتصنيف. ستكون إحدى سلاسل الثوابت المحددة في PredefinedCategory. فهرس التصنيف فهرس التسمية بين كافة التسميات التي تدعمها العلامة المصنِّف. سيكون أحد ثوابت الأعداد الصحيحة المحددة في PredefinedCategory. الثقة في التصنيف قيمة الثقة في تصنيف العناصر.

Kotlin

for (detectedObject in detectedObjects) {
    val boundingBox = detectedObject.boundingBox
    val trackingId = detectedObject.trackingId
    for (label in detectedObject.labels) {
        val text = label.text
        if (PredefinedCategory.FOOD == text) {
            ...
        }
        val index = label.index
        if (PredefinedCategory.FOOD_INDEX == index) {
            ...
        }
        val confidence = label.confidence
    }
}

Java

// The list of detected objects contains one item if multiple
// object detection wasn't enabled.
for (DetectedObject detectedObject : detectedObjects) {
    Rect boundingBox = detectedObject.getBoundingBox();
    Integer trackingId = detectedObject.getTrackingId();
    for (Label label : detectedObject.getLabels()) {
        String text = label.getText();
        if (PredefinedCategory.FOOD.equals(text)) {
            ...
        }
        int index = label.getIndex();
        if (PredefinedCategory.FOOD_INDEX == index) {
            ...
        }
        float confidence = label.getConfidence();
    }
}

ضمان تجربة رائعة للمستخدم

لتقديم أفضل تجربة للمستخدم، يُرجى اتّباع الإرشادات التالية في تطبيقك:

• يعتمد نجاح رصد العناصر على التعقيد البصري للكائن. ضِمن جهاز واحد، قد تحتاج الأجسام ذات عدد قليل من الميزات المرئية لكي تشغل جزءًا أكبر من الصورة يجب عليك تقديم إرشادات للمستخدمين حول التقاط مدخلات تعمل بشكل جيد مع نوع العناصر التي تريد رصدها.
• عند استخدام التصنيف، إذا كنت تريد رصد الأجسام التي لا تسقط بوضوح في الفئات المعتمدة، وتنفيذ معالجة خاصة للفئات الأخرى.

يمكنك أيضًا الاطّلاع على تطبيق عرض التصميم المتعدد الأبعاد في حزمة تعلّم الآلة التصميم المتعدد الأبعاد مجموعة أنماط الميزات المستنِدة إلى تعلُّم الآلة:

تحسين الأداء

إذا أردت استخدام ميزة اكتشاف الكائنات في تطبيق في الوقت الفعلي، يمكنك اتّباع الخطوات التالية: الإرشادات لتحقيق أفضل معدلات عرض الإطارات:

• عند استخدام وضع البث في تطبيق في الوقت الفعلي، لا تستخدم رصد الأجسام، لأنّ معظم الأجهزة لن تتمكّن من إنتاج عدد مناسب من اللقطات في الثانية.

• يمكنك إيقاف التصنيف إذا لم تكن بحاجة إليه.

• إذا كنت تستخدم Camera أو camera2 واجهة برمجة التطبيقات، تقييد المكالمات الواردة إلى أداة الكشف. إذا ظهر فيديو جديد يصبح الإطار متاحًا أثناء تشغيل أداة الكشف، لذا أفلِت الإطار. يمكنك الاطّلاع على صف واحد (VisionProcessorBase) في نموذج تطبيق Quickstart كمثال.
• في حال استخدام CameraX API: تأكَّد من ضبط استراتيجية الضغط العكسي على قيمتها التلقائية ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST وهذا يضمن تسليم صورة واحدة فقط للتحليل في كل مرة. إذا كانت المزيد من الصور يتم إنتاجها عندما يكون المحلل مشغولاً، فسيتم إسقاطها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة الانتظار التسليم. بمجرد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها عن طريق استدعاء ImageProxy.Close()، سيتم تسليم الصورة التالية الأحدث.
• إذا استخدمت مخرجات أداة الكشف لتراكب الرسومات على الصورة المدخلة، والحصول أولاً على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة وتراكبها في خطوة واحدة. يتم عرض هذا المحتوى على سطح الشاشة. مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال يمكنك الاطّلاع على CameraSourcePreview و GraphicOverlay صفًا في نموذج تطبيق Quickstart كمثال.
• في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات Camera2 API، يمكنك التقاط الصور في تنسيق ImageFormat.YUV_420_888 إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات للكاميرا القديمة، يمكنك التقاط الصور في تنسيق ImageFormat.NV21