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Detecta objetos y hazles seguimiento con ML Kit en Android

Puedes usar ML Kit para detectar objetos y hacerles seguimiento en fotogramas sucesivos de video.

Cuando pasas una imagen al Kit de AA, este detecta hasta cinco objetos junto con la posición de cada uno de ellos. Al detectar objetos en transmisiones de video por Internet, cada uno tiene un ID único que puedes usar para seguirlo de un fotograma a otro. De forma opcional, también puedes habilitar la clasificación aproximada de objetos, que etiqueta los objetos con descripciones de categorías amplias.

Probar

Prueba la app de ejemplo para ver un ejemplo de uso de esta API.
Consulta la app de Showcase de Material Design para obtener una implementación de extremo a extremo de esta API.

Antes de comenzar

Esta API requiere la API de Android nivel 21 o una versión posterior. Asegúrate de que el archivo de compilación de tu app use un valor de minSdkVersion de 21 o superior.

En tu archivo build.gradle de nivel de proyecto, asegúrate de incluir el repositorio Maven de Google en las secciones buildscript y allprojects.
Agrega las dependencias para las bibliotecas de Android del Kit de AA al archivo Gradle a nivel de la app de tu módulo, que suele ser app/build.gradle:
```
dependencies {
  // ...

  implementation 'com.google.mlkit:object-detection:17.0.1'

}
```

1. Configura el detector de objetos

Para detectar objetos y hacerles seguimiento, primero crea una instancia de ObjectDetector y, de manera opcional, especifica cualquier configuración del detector que quieras cambiar de la configuración predeterminada.

Configura el detector de objetos para tu caso de uso con un objeto ObjectDetectorOptions. Puedes cambiar los siguientes parámetros de configuración:

Configuración del detector de objetos

Modo de detección

Configuración del detector de objetos
Modo de detección	`STREAM_MODE` (predeterminado) \| `SINGLE_IMAGE_MODE` En `STREAM_MODE` (predeterminado), el detector de objetos se ejecuta con baja latencia, pero puede producir resultados incompletos (como cuadros de límite o etiquetas de categoría no especificados) en las primeras invocaciones del detector. Además, en el `STREAM_MODE`, el detector asigna ID de seguimiento a los objetos, que puedes usar para hacer seguimiento de objetos en los fotogramas. Usa este modo cuando quieras realizar un seguimiento de objetos o cuando la latencia baja sea importante, como cuando procesas transmisiones de video por Internet en tiempo real. En `SINGLE_IMAGE_MODE`, el detector de objetos muestra el resultado después de que se determina el cuadro de límite del objeto. Si también habilitas la clasificación, se muestra el resultado una vez que el cuadro de límite y la etiqueta de categoría están disponibles. En consecuencia, la latencia de detección es potencialmente mayor. Además, en `SINGLE_IMAGE_MODE`, no se asignan IDs de seguimiento. Usa este modo si la latencia no es crítica y no quieres lidiar con resultados parciales.
Detecta varios objetos y hazles un seguimiento	`false` (predeterminado) \| `true` Ya sea para detectar y hacer seguimiento de hasta cinco objetos o solo al más prominente (predeterminado).
Clasifica objetos	`false` (predeterminado) \| `true` Indica si se deben clasificar o no los objetos detectados en categorías generales. Cuando se habilita, el detector de objetos clasifica los objetos en las siguientes categorías: artículos de moda, comida, artículos para el hogar, lugares y plantas.

STREAM_MODE (predeterminado) | SINGLE_IMAGE_MODE

En STREAM_MODE (predeterminado), el detector de objetos se ejecuta con baja latencia, pero puede producir resultados incompletos (como cuadros de límite o etiquetas de categoría no especificados) en las primeras invocaciones del detector. Además, en el STREAM_MODE, el detector asigna ID de seguimiento a los objetos, que puedes usar para hacer seguimiento de objetos en los fotogramas. Usa este modo cuando quieras realizar un seguimiento de objetos o cuando la latencia baja sea importante, como cuando procesas transmisiones de video por Internet en tiempo real.

En SINGLE_IMAGE_MODE, el detector de objetos muestra el resultado después de que se determina el cuadro de límite del objeto. Si también habilitas la clasificación, se muestra el resultado una vez que el cuadro de límite y la etiqueta de categoría están disponibles. En consecuencia, la latencia de detección es potencialmente mayor. Además, en SINGLE_IMAGE_MODE, no se asignan IDs de seguimiento. Usa este modo si la latencia no es crítica y no quieres lidiar con resultados parciales.

Detecta varios objetos y hazles un seguimiento

false (predeterminado) | true

Ya sea para detectar y hacer seguimiento de hasta cinco objetos o solo al más prominente (predeterminado).

Clasifica objetos

false (predeterminado) | true

Indica si se deben clasificar o no los objetos detectados en categorías generales. Cuando se habilita, el detector de objetos clasifica los objetos en las siguientes categorías: artículos de moda, comida, artículos para el hogar, lugares y plantas.

La API de detección y seguimiento de objetos está optimizada para estos dos casos de uso principales:

Detección y seguimiento en vivo del objeto más prominente en el visor de la cámara.
Es la detección de varios objetos a partir de una imagen estática.

Si deseas configurar la API para estos casos de uso, sigue estos pasos:

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();

Obtén una instancia de ObjectDetector:

Kotlin

val objectDetector = ObjectDetection.getClient(options)

Java

ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(options);

2. Prepara la imagen de entrada

Para detectar objetos y hacerles un seguimiento, pasa imágenes al método process() de la instancia de ObjectDetector.

El detector de objetos se ejecuta directamente desde un Bitmap, un ByteBuffer de NV21 o un media.Image YUV_420_888. Se recomienda construir un InputImage a partir de esas fuentes si tienes acceso directo a una de ellas. Si construyes un objeto InputImage a partir de otras fuentes, manejaremos la conversión de forma interna por ti, lo que podría ser menos eficiente.

Para cada fotograma de video o imagen en una secuencia, haz lo siguiente:

Puedes crear un objeto InputImage a partir de diferentes fuentes; cada una se explica a continuación.

Usa un `media.Image`

Para crear un objeto InputImage a partir de un objeto media.Image, como cuando capturas una imagen con la cámara de un dispositivo, pasa el objeto media.Image y la rotación de la imagen a InputImage.fromMediaImage().

Si usas la biblioteca CameraX, las clases OnImageCapturedListener y ImageAnalysis.Analyzer calculan el valor de rotación por ti.

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
          // ...
        }
    }
}

Si no usas una biblioteca de cámaras que te proporcione el grado de rotación de la imagen, puedes calcularla a partir del grado de rotación del dispositivo y la orientación del sensor de la cámara en el dispositivo:

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;
}

Luego, pasa el objeto media.Image y el valor de grado de rotación a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Usa un URI de archivo

Para crear un objeto InputImage a partir de un URI de archivo, pasa el contexto de la app y el URI de archivo a InputImage.fromFilePath(). Esto es útil cuando usas un intent ACTION_GET_CONTENT para solicitarle al usuario que seleccione una imagen de su app de galería.

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();
}

Usa un objeto `ByteBuffer` o `ByteArray`

Para crear un objeto InputImage a partir de un objeto ByteBuffer o ByteArray, primero calcula el grado de rotación de la imagen como se describió anteriormente para la entrada media.Image. Luego, crea el objeto InputImage con el búfer o array, junto con la altura, el ancho, el formato de codificación de color y el grado de rotación de la imagen:

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

Usa un `Bitmap`

Para crear un objeto InputImage a partir de un objeto Bitmap, realiza la siguiente declaración:

Kotlin

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

Java

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

La imagen se representa con un objeto Bitmap junto con los grados de rotación.

3. Procesa la imagen

Pasa la imagen al método 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
                // ...
            }
        });

Nota: Si usas la API de CameraX, asegúrate de cerrar ImageProxy cuando termines de usarla, p.ej., agrega un OnCompleteListener al Task que muestra el método process. Consulta la clase VisionProcessorBase en la app de muestra de la guía de inicio rápido para ver un ejemplo.

4. Obtén información sobre los objetos detectados

Si la llamada a process() se ejecuta correctamente, se pasa una lista de elementos DetectedObject al objeto de escucha que detecta el resultado correcto.

Cada DetectedObject contiene las siguientes propiedades:

Cuadro delimitador Un Rect que indica la posición del objeto en la imagen.

ID de seguimiento Un número entero que identifica el objeto en las imágenes. Nulo en SINGLE_IMAGE_MODE.

Etiquetas

Descripción de etiqueta	Es la descripción del texto de la etiqueta. Será una de las constantes de cadena definidas en `PredefinedCategory`.
Índice de etiqueta	El índice de la etiqueta entre todas las etiquetas que admite el clasificador. Será una de las constantes de número entero definidas en `PredefinedCategory`.
Confianza de la etiqueta	El valor de confianza de la clasificación de objetos.

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();
    }
}

Cómo garantizar una excelente experiencia del usuario

Para obtener la mejor experiencia del usuario, sigue estos lineamientos en tu app:

La detección correcta de objetos depende de la complejidad visual del objeto. Para ser detectados, es posible que los objetos con una pequeña cantidad de características visuales necesiten ocupar una parte más grande de la imagen. Debes proporcionar orientación a los usuarios para capturar entradas que funcionen bien con el tipo de objetos que deseas detectar.
Cuando uses la clasificación, si deseas detectar objetos que no se incluyen de forma clara en las categorías admitidas, implementa un manejo especial para objetos desconocidos.

Además, consulta la app de muestra de Material Design del Kit de AA y la colección de patrones para las funciones con tecnología de aprendizaje automático de Material Design.

Cómo mejorar el rendimiento

Si quieres usar la detección de objetos en una aplicación en tiempo real, sigue estos lineamientos para lograr la mejor velocidad de fotogramas:

Cuando uses el modo de transmisión en una aplicación en tiempo real, no uses la detección de varios objetos, ya que la mayoría de los dispositivos no podrán producir la velocidad de fotogramas adecuada.
Inhabilita la clasificación si no la necesitas.
Si usas la API de Camera o camera2, limita las llamadas al detector. Si hay un fotograma de video nuevo disponible mientras se ejecuta el detector, descártalo. Consulta la clase VisionProcessorBase en la app de muestra de la guía de inicio rápido para ver un ejemplo.
Si usas la API de CameraX, asegúrate de que la estrategia de contrapresión esté configurada en su valor predeterminado ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. De esta forma, se garantiza que solo se entregará una imagen a la vez para su análisis. Si se producen más imágenes cuando el analizador está ocupado, se descartarán automáticamente y no se agregarán a la cola para su entrega. Una vez que la imagen que se analiza se cierra mediante una llamada a ImageProxy.close(), se publica la siguiente imagen más reciente.
Si usas la salida del detector para superponer gráficos en la imagen de entrada, primero obtén el resultado del Kit de AA y, luego, procesa la imagen y la superposición en un solo paso. Esto se renderiza en la superficie de visualización solo una vez por cada fotograma de entrada. Consulta las clases CameraSourcePreview y GraphicOverlay en la app de ejemplo de la guía de inicio rápido para ver un ejemplo.
Si usas la API de Camera2, captura imágenes en formato ImageFormat.YUV_420_888. Si usas la API de Camera, captura imágenes en formato ImageFormat.NV21.

Detecta objetos y hazles seguimiento con ML Kit en Android

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Antes de comenzar

1. Configura el detector de objetos

Kotlin

Java

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2. Prepara la imagen de entrada

Usa un media.Image

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Usa un URI de archivo

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Usa un objeto ByteBuffer o ByteArray

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Usa un Bitmap

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3. Procesa la imagen

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4. Obtén información sobre los objetos detectados

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Cómo garantizar una excelente experiencia del usuario

Cómo mejorar el rendimiento

Usa un `media.Image`

Usa un objeto `ByteBuffer` o `ByteArray`

Usa un `Bitmap`