Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Phát hiện và theo dõi đối tượng bằng Bộ công cụ học máy trên Android

Bạn có thể sử dụng Bộ công cụ học máy để phát hiện và theo dõi các đối tượng trong các khung video liên tiếp.

Khi bạn truyền một hình ảnh vào Bộ công cụ học máy, bộ công cụ này sẽ phát hiện tối đa 5 đối tượng trong hình ảnh cùng với vị trí của mỗi đối tượng trong hình ảnh. Khi phát hiện đối tượng trong luồng video, mỗi đối tượng có một mã nhận dạng duy nhất mà bạn có thể dùng để theo dõi đối tượng đó qua từng khung hình. Bạn cũng có thể tuỳ ý bật tính năng phân loại đối tượng thô. Tính năng này gắn nhãn các đối tượng có nội dung mô tả danh mục rộng.

Dùng thử

Hãy khám phá ứng dụng mẫu để xem ví dụ về cách sử dụng API này.
Hãy xem ứng dụng quảng cáo Material Design để biết cách triển khai toàn diện API này.

Trước khi bắt đầu

API này yêu cầu API Android cấp 21 trở lên. Đảm bảo tệp bản dựng của ứng dụng sử dụng giá trị minSdkVersion từ 21 trở lên.

Trong tệp build.gradle cấp dự án, hãy nhớ đưa kho lưu trữ Maven của Google vào cả hai phần buildscript và allprojects.
Thêm các phần phụ thuộc cho thư viện Android của Bộ công cụ học máy vào tệp gradle cấp ứng dụng của mô-đun, thường là app/build.gradle:
```
dependencies {
  // ...

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

}
```

1. Định cấu hình trình phát hiện đối tượng

Để phát hiện và theo dõi các đối tượng, trước tiên, hãy tạo một thực thể của ObjectDetector và tuỳ ý chỉ định bất kỳ chế độ cài đặt trình phát hiện nào mà bạn muốn thay đổi so với chế độ mặc định.

Định cấu hình trình phát hiện đối tượng cho trường hợp sử dụng của bạn với đối tượng ObjectDetectorOptions. Bạn có thể thay đổi các chế độ cài đặt sau:

Cài đặt trình phát hiện đối tượng

Chế độ phát hiện

Cài đặt trình phát hiện đối tượng
Chế độ phát hiện	`STREAM_MODE` (mặc định) \| `SINGLE_IMAGE_MODE` Trong `STREAM_MODE` (mặc định), trình phát hiện đối tượng sẽ chạy với độ trễ thấp nhưng có thể tạo ra kết quả không hoàn chỉnh (chẳng hạn như hộp giới hạn hoặc nhãn danh mục không xác định) trong một số lệnh gọi đầu tiên của trình phát hiện. Ngoài ra, trong `STREAM_MODE`, trình phát hiện sẽ gán mã theo dõi cho các đối tượng và bạn có thể dùng mã này để theo dõi đối tượng trên các khung hình. Hãy sử dụng chế độ này khi bạn muốn theo dõi các đối tượng hoặc khi cần có độ trễ thấp, chẳng hạn như khi xử lý luồng video theo thời gian thực. Trong `SINGLE_IMAGE_MODE`, trình phát hiện đối tượng sẽ trả về kết quả sau khi hộp giới hạn của đối tượng được xác định. Nếu bạn cũng bật tính năng phân loại, thì thao tác này sẽ trả về kết quả sau khi cả nhãn giới hạn và nhãn danh mục đều có sẵn. Do đó, độ trễ phát hiện có thể cao hơn. Ngoài ra, trong `SINGLE_IMAGE_MODE`, mã theo dõi sẽ không được chỉ định. Hãy sử dụng chế độ này nếu độ trễ không quan trọng và bạn không muốn xử lý một phần kết quả.
Phát hiện và theo dõi nhiều đối tượng	`false` (mặc định) \| `true` Phát hiện và theo dõi tối đa 5 đối tượng hay chỉ đối tượng nổi bật nhất (mặc định).
Phân loại đối tượng	`false` (mặc định) \| `true` Liệu có phân loại các đối tượng đã phát hiện thành các danh mục thô hay không. Khi được bật, trình phát hiện đối tượng sẽ phân loại các đối tượng thành các danh mục sau: hàng thời trang, thực phẩm, hàng gia dụng, địa điểm và thực vật.

STREAM_MODE (mặc định) | SINGLE_IMAGE_MODE

Trong STREAM_MODE (mặc định), trình phát hiện đối tượng sẽ chạy với độ trễ thấp nhưng có thể tạo ra kết quả không hoàn chỉnh (chẳng hạn như hộp giới hạn hoặc nhãn danh mục không xác định) trong một số lệnh gọi đầu tiên của trình phát hiện. Ngoài ra, trong STREAM_MODE, trình phát hiện sẽ gán mã theo dõi cho các đối tượng và bạn có thể dùng mã này để theo dõi đối tượng trên các khung hình. Hãy sử dụng chế độ này khi bạn muốn theo dõi các đối tượng hoặc khi cần có độ trễ thấp, chẳng hạn như khi xử lý luồng video theo thời gian thực.

Trong SINGLE_IMAGE_MODE, trình phát hiện đối tượng sẽ trả về kết quả sau khi hộp giới hạn của đối tượng được xác định. Nếu bạn cũng bật tính năng phân loại, thì thao tác này sẽ trả về kết quả sau khi cả nhãn giới hạn và nhãn danh mục đều có sẵn. Do đó, độ trễ phát hiện có thể cao hơn. Ngoài ra, trong SINGLE_IMAGE_MODE, mã theo dõi sẽ không được chỉ định. Hãy sử dụng chế độ này nếu độ trễ không quan trọng và bạn không muốn xử lý một phần kết quả.

Phát hiện và theo dõi nhiều đối tượng

false (mặc định) | true

Phát hiện và theo dõi tối đa 5 đối tượng hay chỉ đối tượng nổi bật nhất (mặc định).

Phân loại đối tượng

false (mặc định) | true

Liệu có phân loại các đối tượng đã phát hiện thành các danh mục thô hay không. Khi được bật, trình phát hiện đối tượng sẽ phân loại các đối tượng thành các danh mục sau: hàng thời trang, thực phẩm, hàng gia dụng, địa điểm và thực vật.

API theo dõi và phát hiện đối tượng được tối ưu hoá cho 2 trường hợp sử dụng chính sau đây:

Phát hiện trực tiếp và theo dõi đối tượng nổi bật nhất trong kính ngắm của máy ảnh.
Phát hiện nhiều đối tượng qua một ảnh tĩnh.

Cách định cấu hình API cho những trường hợp sử dụng sau:

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();

Nhận một thực thể của ObjectDetector:

Kotlin

val objectDetector = ObjectDetection.getClient(options)

Java

ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(options);

2. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào

Để phát hiện và theo dõi các đối tượng, hãy chuyển hình ảnh đến phương thức process() của thực thể ObjectDetector.

Trình phát hiện đối tượng chạy trực tiếp từ Bitmap, NV21 ByteBuffer hoặc media.Image YUV_420_888. Bạn nên tạo InputImage từ các nguồn đó nếu có quyền truy cập trực tiếp vào một trong các nguồn đó. Nếu bạn tạo InputImage từ các nguồn khác, chúng tôi sẽ xử lý lượt chuyển đổi nội bộ cho bạn và việc này có thể kém hiệu quả hơn.

Đối với mỗi khung video hoặc hình ảnh trong một trình tự, hãy làm như sau:

Bạn có thể tạo một đối tượng InputImage từ nhiều nguồn. Mỗi nguồn sẽ được giải thích ở bên dưới.

Sử dụng `media.Image`

Để tạo một đối tượng InputImage từ đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi bạn chụp ảnh bằng máy ảnh của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và chế độ xoay của hình ảnh đến InputImage.fromMediaImage().

Nếu bạn sử dụng thư viện CameraX, các lớp OnImageCapturedListener và ImageAnalysis.Analyzer sẽ tính giá trị chế độ xoay cho bạn.

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
          // ...
        }
    }
}

Nếu không sử dụng thư viện máy ảnh để cung cấp độ xoay của hình ảnh, bạn có thể tính độ xoay này dựa trên độ xoay của thiết bị và hướng của cảm biến máy ảnh trong thiết bị:

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;
}

Sau đó, hãy truyền đối tượng media.Image và giá trị độ xoay đến InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Sử dụng URI tệp

Để tạo đối tượng InputImage từ URI tệp, hãy chuyển ngữ cảnh ứng dụng và URI tệp đến InputImage.fromFilePath(). Điều này rất hữu ích khi bạn sử dụng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn một hình ảnh từ ứng dụng thư viện của họ.

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();
}

Sử dụng `ByteBuffer` hoặc `ByteArray`

Để tạo một đối tượng InputImage từ ByteBuffer hoặc ByteArray, trước tiên, hãy tính toán độ xoay hình ảnh như mô tả trước đó cho dữ liệu đầu vào media.Image. Sau đó, hãy tạo đối tượng InputImage bằng vùng đệm hoặc mảng, cùng với chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu và độ xoay của hình ảnh:

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

Sử dụng `Bitmap`

Để tạo đối tượng InputImage từ đối tượng Bitmap, hãy khai báo sau:

Kotlin

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

Java

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

Hình ảnh được biểu thị bằng đối tượng Bitmap cùng với độ xoay.

3. Xử lý hình ảnh

Truyền hình ảnh vào phương thức 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
                // ...
            }
        });

Lưu ý: Nếu bạn đang sử dụng API CameraX, hãy nhớ đóng ImageProxy khi sử dụng xong, ví dụ: bằng cách thêm OnCompleteListener vào Task được trả về từ phương thức process. Hãy xem lớp VisionProcessorBase trong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh để biết ví dụ.

4. Nhận thông tin về đối tượng phát hiện được

Nếu lệnh gọi đến process() thành công, danh sách các DetectedObject sẽ được chuyển đến trình nghe thành công.

Mỗi DetectedObject chứa các thuộc tính sau:

Giới hạn hộp Rect cho biết vị trí của đối tượng trong hình ảnh.

Mã theo dõi Một số nguyên xác định đối tượng trên các hình ảnh. Rỗng ở SINGLE_IMAGE_MODE.

Nhãn

Mô tả nhãn	Nội dung mô tả bằng văn bản của nhãn. Đây sẽ là một trong các hằng số Chuỗi được xác định trong `PredefinedCategory`.
Chỉ mục của nhãn	Chỉ mục của nhãn trong số tất cả các nhãn được thuật toán phân loại hỗ trợ. Đây sẽ là một trong các hằng số nguyên được xác định trong `PredefinedCategory`.
Độ tin cậy của nhãn	Giá trị tin cậy của phân loại đối tượng.

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();
    }
}

Đảm bảo trải nghiệm người dùng tuyệt vời

Để có trải nghiệm người dùng tốt nhất, hãy làm theo các nguyên tắc sau trong ứng dụng của bạn:

Việc phát hiện đối tượng thành công phụ thuộc vào độ phức tạp của hình ảnh đối tượng. Để được phát hiện, các đối tượng có ít tính năng hình ảnh có thể cần chiếm một phần lớn hơn của hình ảnh. Bạn nên cung cấp cho người dùng hướng dẫn về cách chụp ảnh đầu vào phù hợp với loại đối tượng bạn muốn phát hiện.
Khi sử dụng tính năng phân loại, nếu bạn muốn phát hiện các đối tượng không thuộc danh mục được hỗ trợ, hãy triển khai cách xử lý đặc biệt cho các đối tượng không xác định.

Ngoài ra, hãy xem ứng dụng giới thiệu Material Design của Bộ công cụ học máy và bộ sưu tập Material Design Mẫu cho các tính năng dựa trên công nghệ học máy.

Cải thiện hiệu suất

Nếu bạn muốn dùng tính năng phát hiện đối tượng trong một ứng dụng theo thời gian thực, hãy làm theo các nguyên tắc sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:

Khi bạn dùng chế độ truyền trực tuyến trong một ứng dụng theo thời gian thực, đừng dùng tính năng phát hiện nhiều đối tượng vì hầu hết thiết bị sẽ không thể tạo đủ tốc độ khung hình.
Hãy tắt tính năng phân loại nếu bạn không cần.
Nếu bạn sử dụng API Camera hoặc camera2, hãy điều tiết lệnh gọi đến trình phát hiện. Nếu có khung video mới trong khi trình phát hiện đang chạy, hãy bỏ khung hình đó. Hãy xem lớp VisionProcessorBase trong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh để biết ví dụ.
Nếu bạn sử dụng API CameraX, hãy nhớ đặt chiến lược backpressure về giá trị mặc định ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Điều này đảm bảo mỗi lần chỉ gửi một hình ảnh để phân tích. Nếu thêm hình ảnh được tạo khi trình phân tích bận, các hình ảnh đó sẽ tự động bị loại bỏ và không được đưa vào hàng đợi phân phối. Sau khi bạn đóng hình ảnh đang được phân tích bằng cách gọi ImageProxy.close(), hình ảnh mới nhất tiếp theo sẽ được phân phối.
Nếu bạn dùng đầu ra của trình phát hiện để phủ đồ hoạ lên hình ảnh đầu vào, trước tiên, hãy lấy kết quả từ Bộ công cụ học máy rồi kết xuất hình ảnh và lớp phủ chỉ trong một bước. API này chỉ kết xuất trên nền tảng màn hình một lần cho mỗi khung đầu vào. Hãy xem các lớp CameraSourcePreview và GraphicOverlay trong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh để biết ví dụ.
Nếu bạn sử dụng API Camera2, hãy chụp ảnh ở định dạng ImageFormat.YUV_420_888. Nếu bạn sử dụng API Camera cũ, hãy chụp ảnh ở định dạng ImageFormat.NV21.

Phát hiện và theo dõi đối tượng bằng Bộ công cụ học máy trên Android

Dùng thử

Trước khi bắt đầu

1. Định cấu hình trình phát hiện đối tượng

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào

Sử dụng media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Sử dụng URI tệp

Kotlin

Java

Sử dụng ByteBuffer hoặc ByteArray

Kotlin

Java

Sử dụng Bitmap

Kotlin

Java

3. Xử lý hình ảnh

Kotlin

Java

4. Nhận thông tin về đối tượng phát hiện được

Kotlin

Java

Đảm bảo trải nghiệm người dùng tuyệt vời

Cải thiện hiệu suất

Sử dụng `media.Image`

Sử dụng `ByteBuffer` hoặc `ByteArray`

Sử dụng `Bitmap`