Objekte mit ML Kit für Android erkennen und verfolgen

Sie können ML Kit verwenden, um Objekte in aufeinanderfolgenden Videoframes zu erkennen und zu verfolgen.

Wenn Sie ein Bild an ML Kit übergeben, werden bis zu fünf Objekte im Bild sowie deren Position im Bild erkannt. Bei der Objekterkennung in Videostreams hat jedes Objekt eine eindeutige ID, mit der Sie das Objekt von Frame zu Frame verfolgen können. Sie können auch die grobe Objektklassifizierung aktivieren, bei der Objekte mit allgemeinen Kategoriebeschreibungen gekennzeichnet werden.

Diese API verwendet eine entbündelte Bibliothek, die vor der Verwendung heruntergeladen werden muss. Weitere Informationen finden Sie in diesem Leitfaden.

Ausprobieren

• Probieren Sie die Beispiel-App aus, um sich ein Anwendungsbeispiel für diese API anzusehen.
• Eine End-to-End-Implementierung dieser API findest du in der Showcase-App für Material Design.

Hinweis

Für diese API ist Android API-Level 21 oder höher erforderlich. Achten Sie darauf, dass die Build-Datei Ihrer Anwendung einen minSdkVersion-Wert von 21 oder höher verwendet.

1. Fügen Sie in der Datei build.gradle auf Projektebene das Maven-Repository von Google in die Abschnitte buildscript und allprojects ein.
2. Fügen Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken in die Gradle-Datei auf App-Ebene Ihres Moduls ein, die normalerweise app/build.gradle ist:

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

1. Objektdetektor konfigurieren

Wenn Sie Objekte erkennen und verfolgen möchten, erstellen Sie zuerst eine Instanz von ObjectDetector und geben Sie optional alle Detektoreinstellungen an, die Sie von der Standardeinstellung ändern möchten.

1. Konfigurieren Sie die Objekterkennung für Ihren Anwendungsfall mit einem ObjectDetectorOptions-Objekt. Sie können die folgenden Einstellungen ändern:

   Einstellungen für Objektdetektoren
   Erkennungsmodus	STREAM_MODE (Standardeinstellung) | SINGLE_IMAGE_MODE In STREAM_MODE (Standardeinstellung) wird der Objektdetektor mit niedriger Latenz ausgeführt. Bei den ersten Aufrufen des Detektors können jedoch unvollständige Ergebnisse zurückgegeben werden (z. B. nicht spezifizierte Begrenzungsrahmen oder Kategorielabels). Außerdem weist der Detektor in STREAM_MODE Objekten Tracking-IDs zu, mit denen Sie Objekte über Frames hinweg verfolgen können. Verwenden Sie diesen Modus, wenn Sie Objekte verfolgen möchten oder wenn eine niedrige Latenz wichtig ist, z. B. bei der Verarbeitung von Videostreams in Echtzeit. In SINGLE_IMAGE_MODE gibt der Objektdetektor das Ergebnis zurück, nachdem der Begrenzungsrahmen des Objekts bestimmt wurde. Wenn Sie auch die Klassifizierung aktivieren, wird das Ergebnis zurückgegeben, sobald der Begrenzungsrahmen und das Kategorielabel verfügbar sind. Die Erkennungslatenz ist daher möglicherweise höher. Außerdem werden in SINGLE_IMAGE_MODE keine Tracking-IDs zugewiesen. Verwenden Sie diesen Modus, wenn die Latenz nicht kritisch ist und Sie sich nicht mit Teilergebnissen befassen möchten.
   Mehrere Objekte erkennen und verfolgen	false (Standardeinstellung) | true Gibt an, ob bis zu fünf Objekte oder nur das auffälligste Objekt (Standardeinstellung) erkannt und verfolgt werden sollen.
   Objekte klassifizieren	false (Standardeinstellung) | true Gibt an, ob erkannte Objekte in groben Kategorien klassifiziert werden sollen. Wenn diese Option aktiviert ist, klassifiziert der Objektdetektor Objekte in die folgenden Kategorien: Mode, Lebensmittel, Haushaltswaren, Orte und Pflanzen.

   Die Object Detection and Tracking API ist für diese beiden Hauptanwendungsfälle optimiert:

   • Live-Erkennung und Verfolgung des auffälligsten Objekts im Kamerasucher.
   • Erkennung mehrerer Objekte in einem statischen Bild.

   So konfigurieren Sie die API für diese Anwendungsfälle:

   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. Rufen Sie eine Instanz von ObjectDetector ab:

   Kotlin

   val objectDetector = ObjectDetection.getClient(options)

   Java

   ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(options);

2. Eingabebild vorbereiten

Damit Objekte erkannt und verfolgt werden, übergeben Sie Bilder an die Methode process() der ObjectDetector-Instanz.

Der Objektdetektor wird direkt von einem Bitmap-, NV21-ByteBuffer- oder einem YUV_420_888-media.Image ausgeführt. Das Erstellen einer InputImage aus diesen Quellen wird empfohlen, wenn Sie direkten Zugriff auf eine der Quellen haben. Wenn Sie eine InputImage aus anderen Quellen erstellen, wird die Konvertierung intern für Sie durchgeführt und ist möglicherweise weniger effizient.

Gehen Sie für jeden Frame eines Videos oder Bildes in einer Sequenz so vor:

Sie können ein InputImage-Objekt aus verschiedenen Quellen erstellen, die unten erläutert werden.

Mit einem media.Image

Wenn du ein InputImage-Objekt aus einem media.Image-Objekt erstellen möchtest, z. B. wenn du ein Bild mit der Kamera eines Geräts aufnimmst, übergib das media.Image-Objekt und die Drehung des Bildes an InputImage.fromMediaImage().

Wenn Sie die Bibliothek CameraX verwenden, berechnen die Klassen OnImageCapturedListener und ImageAnalysis.Analyzer den Rotationswert für Sie.

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
          // ...
        }
    }
}

Wenn du keine Kamerabibliothek verwendest, die dir den Drehungsgrad des Bildes liefert, kannst du ihn aus dem Drehungsgrad des Geräts und der Ausrichtung des Kamerasensors im Gerät berechnen:

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;
}

Übergeben Sie dann das media.Image-Objekt und den Wert für den Rotationsgrad an InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Datei-URI verwenden

Wenn Sie ein InputImage-Objekt aus einem Datei-URI erstellen möchten, übergeben Sie den Anwendungskontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath(). Das ist nützlich, wenn Sie den Intent ACTION_GET_CONTENT verwenden, um den Nutzer aufzufordern, ein Bild aus seiner Galerie-App auszuwählen.

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 oder ByteArray verwenden

Um ein InputImage-Objekt aus ByteBuffer oder ByteArray zu erstellen, berechnen Sie zuerst den Bilddrehungsgrad, wie zuvor für die media.Image-Eingabe beschrieben. Erstellen Sie dann das InputImage-Objekt mit dem Zwischenspeicher oder Array, zusammen mit Höhe, Breite, Farbcodierungsformat und Drehungsgrad:

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

Mit einem Bitmap

Um ein InputImage-Objekt aus einem Bitmap-Objekt zu erstellen, deklariere Folgendes:

Kotlin

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

Java

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

Das Bild wird durch ein Bitmap-Objekt in Verbindung mit Drehungsgrad dargestellt.

3. Bild verarbeiten

Übergeben Sie das Bild an die Methode 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
                // ...
            }
        });

Hinweis: Wenn Sie die CameraX API verwenden, müssen Sie die ImageProxy schließen, wenn Sie sie nicht mehr benötigen. Fügen Sie dazu beispielsweise dem Task-Objekt, das von der Methode process zurückgegeben wird, ein OnCompleteListener hinzu. Ein Beispiel finden Sie in der Kurzanleitung VisionProcessorBase in der Beispielanwendung.

4. Informationen zu erkannten Objekten abrufen

Wenn der Aufruf von process() erfolgreich ist, wird eine Liste von DetectedObjects an den Erfolgs-Listener übergeben.

Hinweis :Im Streamingmodus muss die Objekterkennung je nach Geräteleistung möglicherweise 30 oder mehr Frames verarbeiten, bevor das erste Objekt erkannt wird.

Jedes DetectedObject enthält die folgenden Attribute:

Begrenzungsrahmen	Ein Rect, der die Position des Objekts im Bild angibt.
Tracking-ID	Eine Ganzzahl, die das Objekt in Bildern identifiziert. Null in SINGLE_IMAGE_MODE.
Labels	Labelbeschreibung Die Textbeschreibung des Labels. Dies ist eine der Stringkonstanten, die in PredefinedCategory definiert sind. Label index Der Labelindex unter allen vom Klassifikator unterstützten Labels. Dies ist eine der in PredefinedCategory definierten Ganzzahlkonstanten. Label-Konfidenz Der Konfidenzwert der Objektklassifizierung.

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();
    }
}

Für eine hervorragende Nutzererfahrung sorgen

Beachten Sie für eine optimale Nutzererfahrung in Ihrer App die folgenden Richtlinien:

• Die erfolgreiche Objekterkennung hängt von der visuellen Komplexität des Objekts ab. Damit Objekte mit wenigen visuellen Merkmalen erkannt werden können, müssen sie möglicherweise einen größeren Teil des Bildes einnehmen. Sie sollten Nutzern dabei helfen, Eingaben zu erfassen, die für die Art von Objekten, die Sie erkennen möchten, gut funktionieren.
• Wenn Sie bei der Klassifizierung Objekte erkennen möchten, die nicht sauber in die unterstützten Kategorien fallen, müssen Sie eine besondere Behandlung für unbekannte Objekte implementieren.

Sie können sich auch die ML Kit Material Design Showcase-App und die Material Design-Sammlung Muster für Funktionen mit maschinellem Lernen ansehen.

Leistung erhöhen

Wenn Sie die Objekterkennung in einer Echtzeitanwendung verwenden möchten, beachten Sie die folgenden Richtlinien, um optimale Framerates zu erzielen:

• Wenn Sie den Streamingmodus in einer Echtzeitanwendung verwenden, sollten Sie die Erkennung mehrerer Objekte nicht verwenden, da die meisten Geräte keine angemessenen Framerates erzeugen können.

• Deaktivieren Sie die Klassifizierung, wenn Sie sie nicht benötigen.

• Wenn Sie die Camera oder camera2 API verwenden, drosseln Sie Aufrufe an den Detektor. Wenn ein neuer Videoframe verfügbar wird, während der Detektor ausgeführt wird, lassen Sie den Frame fallen. Ein Beispiel finden Sie in der VisionProcessorBase-Klasse in der Beispielanwendung im Schnellstart.
• Wenn Sie die CameraX API verwenden, muss die Rückstaustrategie auf den Standardwert ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST gesetzt sein. Dadurch wird garantiert, dass jeweils nur ein Bild zur Analyse geliefert wird. Wenn mehr Bilder erzeugt werden, während das Analysegerät ausgelastet ist, werden diese automatisch verworfen und nicht in die Warteschlange für die Übermittlung eingereiht. Sobald das analysierte Bild durch Aufrufen von ImageProxy.close() geschlossen wurde, wird das nächste aktuelle Bild geliefert.
• Wenn Sie die Ausgabe des Detektors verwenden, um Grafiken über das Eingabebild einzublenden, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus ML Kit ab und rendern Sie dann das Bild und das Overlay in einem Schritt. Dadurch wird die Anzeigeoberfläche für jeden Eingabeframe nur einmal gerendert. Ein Beispiel finden Sie in der Kurzanleitung unter den Klassen CameraSourcePreview und GraphicOverlay.
• Wenn du die Camera2 API verwendest, nimm Bilder im ImageFormat.YUV_420_888-Format auf. Wenn du die ältere Camera API verwendest, nimm Bilder im ImageFormat.NV21-Format auf.