Rileva le pose con ML Kit su Android

Questa API è offerta in versione beta e non è soggetta a SLA (accordo sul livello del servizio) o a norme sul ritiro. Potrebbero essere apportate modifiche a questa API che interrompono la compatibilità con le versioni precedenti.

ML Kit fornisce due SDK ottimizzati per il rilevamento delle posizioni.

Questa API utilizza una libreria in bundle che aumenta le dimensioni dell'app. Consulta questa guida per ulteriori informazioni.

Nome SDK	rilevamento della posa	rilevamento-posizione-preciso
Implementazione	Il codice e gli asset sono collegati in modo statico alla tua app al momento della creazione.	Il codice e gli asset sono collegati in modo statico alla tua app al momento della creazione.
Impatto sulle dimensioni dell'app (inclusi codice e asset)	~10,1 MB	~13,3 MB
Rendimento	Pixel 3 XL: ~30 f/s	Pixel 3 XL: circa 23 f/s con la CPU, circa 30 f/s con la GPU

Provalo

• Prova l'app di esempio per vedere un esempio di utilizzo di questa API.

Prima di iniziare

Questa API richiede il livello API Android 21 o versioni successive. Assicurati che il file di build dell'app utilizzi un valore minSdkVersion pari a 21 o superiore.

1. Nel file build.gradle a livello di progetto, assicurati di includere il Repository Maven di Google in entrambe le sezioni buildscript e allprojects.

2. Aggiungi le dipendenze per le librerie Android ML Kit al file gradle a livello di app del modulo, che in genere è app/build.gradle:

   dependencies {
     // If you want to use the base sdk
     implementation 'com.google.mlkit:pose-detection:18.0.0-beta4'
     // If you want to use the accurate sdk
     implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:18.0.0-beta4'
   }
   

1. Crea un'istanza di PoseDetector

PoseDetector opzioni

Per rilevare una posa in un'immagine, crea prima un'istanza di PoseDetector e facoltativamente specifica le impostazioni del rilevatore.

Modalità di rilevamento

Il PoseDetector funziona in due modalità di rilevamento. Assicurati di scegliere quello adatto al tuo caso d'uso.

STREAM_MODE (valore predefinito)

Il rilevatore della posa rileva prima la persona più in evidenza nell'immagine e poi esegue il rilevamento della posa. Nei frame successivi, la fase di rilevamento della persona non verrà eseguita, a meno che la persona non venga oscurata o non venga più rilevata con un grado di confidenza elevato. Il rilevatore della posa tenterà di tenere traccia della persona più in evidenza e riprenderà la sua posa in ogni inferenza. In questo modo si riduce la latenza e il rilevamento è più fluido. Utilizza questa modalità quando vuoi rilevare la posa in un video stream.

SINGLE_IMAGE_MODE

Il rilevatore della posa rileva una persona e poi esegue il rilevamento della posa. Il passaggio di rilevamento persona viene eseguito per ogni immagine, quindi la latenza sarà più elevata e non è previsto il monitoraggio delle persone. Usa questa modalità quando usi il rilevamento della posa in immagini statiche o dove il tracciamento non è desiderato.

Configurazione hardware

PoseDetector supporta più configurazioni hardware per ottimizzare le prestazioni:

• CPU: esegui il rilevatore utilizzando solo la CPU
• CPU_GPU: esegui il rilevatore utilizzando CPU e GPU

Quando crei le opzioni del rilevatore, puoi utilizzare l'API setPreferredHardwareConfigs per controllare la selezione dell'hardware. Per impostazione predefinita, tutte le configurazioni hardware sono impostate come preferite.

ML Kit prenderà in considerazione disponibilità, stabilità, correttezza e latenza di ogni configurazione e sceglierà la migliore tra le configurazioni preferite. Se nessuna delle configurazioni preferite è applicabile, la configurazione CPU verrà utilizzata automaticamente come riserva. ML Kit eseguirà questi controlli e la relativa preparazione in modo senza blocchi prima di abilitare qualsiasi accelerazione, quindi è molto probabile che la prima volta che l'utente esegua il rilevatore utilizzi CPU. Al termine della preparazione, nelle esecuzioni seguenti verrà utilizzata la configurazione migliore.

Esempi di utilizzo di setPreferredHardwareConfigs:

• Per consentire a ML Kit di scegliere la configurazione migliore, non chiamare questa API.
• Se non vuoi attivare nessuna accelerazione, trasmetti solo CPU.
• Se vuoi utilizzare la GPU per non sovraccaricare la CPU anche se la GPU potrebbe essere più lenta, passa solo CPU_GPU.

Specifica le opzioni del rilevatore della posa:

Kotlin

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
val options = PoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
    .build()

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
val options = AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
    .build()

Java

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
PoseDetectorOptions options =
   new PoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
       .build();

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
AccuratePoseDetectorOptions options =
   new AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
       .build();

Infine, crea un'istanza di PoseDetector. Trasmetti le opzioni che hai specificato:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Prepara l'immagine di input

Per rilevare le pose in un'immagine, crea un oggetto InputImage da un array di byte Bitmap, media.Image, ByteBuffer, o da un file sul dispositivo. Quindi, passa l'oggetto InputImage all'elemento PoseDetector.

Per il rilevamento della posa, utilizza un'immagine con dimensioni di almeno 480 x 360 pixel. Se rilevi le pose in tempo reale, acquisire fotogrammi a questa risoluzione minima può aiutare a ridurre la latenza.

Puoi creare un oggetto InputImage da origini diverse, spiegate di seguito.

Utilizzo di un media.Image

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine dalla fotocamera di un dispositivo, passa l'oggetto media.Image e la rotazione dell'immagine a InputImage.fromMediaImage().

Se utilizzi la libreria CameraX, le classi OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer calcolano il valore della rotazione automaticamente.

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
          // ...
        }
    }
}

Se non utilizzi una raccolta di videocamere che ti fornisce il grado di rotazione dell'immagine, puoi calcolarlo in base al grado di rotazione e all'orientamento del sensore della fotocamera nel 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;
}

Quindi, passa l'oggetto media.Image e il valore del grado di rotazione a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Utilizzo di un URI del file

Per creare un oggetto InputImage da un URI file, passa il contesto dell'app e l'URI del file a InputImage.fromFilePath(). Questo è utile quando utilizzi un intent ACTION_GET_CONTENT per richiedere all'utente di selezionare un'immagine dall'app Galleria.

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();
}

Con ByteBuffer o ByteArray

Per creare un oggetto InputImage da un elemento ByteBuffer o ByteArray, devi prima calcolare il grado di rotazione dell'immagine come descritto in precedenza per l'input media.Image. Poi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme ad altezza, larghezza, formato di codifica del colore e grado di rotazione dell'immagine:

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

Utilizzo di un Bitmap

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto Bitmap, effettua la seguente dichiarazione:

Kotlin

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

Java

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

L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap e da un grado di rotazione.

3. Elabora l'immagine

Passa l'oggetto InputImage preparato al metodo process di PoseDetector.

Kotlin

Task<Pose> result = poseDetector.process(image)
       .addOnSuccessListener { results ->
           // Task completed successfully
           // ...
       }
       .addOnFailureListener { e ->
           // Task failed with an exception
           // ...
       }

Java

Task<Pose> result =
        poseDetector.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<Pose>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(Pose pose) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });

Nota: se utilizzi l'API CameraX, assicurati di chiudere ImageProxy al termine del suo utilizzo, ad esempio aggiungendo un OnCompleteListener al valore Task restituito dal metodo process. Per un esempio, vedi la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.

4. Ricevere informazioni sulla posa rilevata

Se viene rilevata una persona nell'immagine, l'API di rilevamento delle posizioni restituisce un oggetto Pose con 33 PoseLandmark.

Se la persona non è completamente all'interno dell'immagine, il modello assegna le coordinate dei punti di riferimento mancanti al di fuori dell'inquadratura e assegna loro valori InFrameConfidence bassi.

Se non è stata rilevata alcuna persona nell'inquadratura, l'oggetto Pose non contiene PoseLandmark.

Kotlin

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
val allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks()

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
val leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER)
val rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER)
val leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW)
val rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW)
val leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST)
val rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST)
val leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP)
val rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP)
val leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE)
val rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE)
val leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE)
val rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE)
val leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY)
val rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY)
val leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX)
val rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX)
val leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB)
val rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB)
val leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL)
val rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL)
val leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX)
val rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX)
val nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE)
val leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER)
val leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE)
val leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER)
val rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER)
val rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE)
val rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER)
val leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR)
val rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR)
val leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH)
val rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH)

Java

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
List<PoseLandmark> allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks();

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
PoseLandmark leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER);
PoseLandmark rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER);
PoseLandmark leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW);
PoseLandmark rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW);
PoseLandmark leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST);
PoseLandmark rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST);
PoseLandmark leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP);
PoseLandmark rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP);
PoseLandmark leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE);
PoseLandmark rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE);
PoseLandmark leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE);
PoseLandmark rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE);
PoseLandmark leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY);
PoseLandmark rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY);
PoseLandmark leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX);
PoseLandmark rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX);
PoseLandmark leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB);
PoseLandmark rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB);
PoseLandmark leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL);
PoseLandmark rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL);
PoseLandmark leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE);
PoseLandmark leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER);
PoseLandmark leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE);
PoseLandmark leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER);
PoseLandmark rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER);
PoseLandmark rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE);
PoseLandmark rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER);
PoseLandmark leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR);
PoseLandmark rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR);
PoseLandmark leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH);
PoseLandmark rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH);

Suggerimenti per migliorare il rendimento

La qualità dei risultati dipende dalla qualità dell'immagine di input:

• Affinché il kit ML possa rilevare con precisione la posa, la persona nell'immagine deve essere rappresentata da un numero sufficiente di dati di pixel; per prestazioni ottimali, il soggetto deve essere di almeno 256 x 256 pixel.
• Se rilevi la posa in un'applicazione in tempo reale, potresti considerare anche le dimensioni complessive delle immagini di input. Le immagini più piccole possono essere elaborate più rapidamente, quindi per ridurre la latenza, acquisisci immagini a risoluzioni più basse, ma tieni presenti i requisiti di risoluzione di cui sopra e assicurati che il soggetto occupi il più possibile l'immagine.
• Anche una scarsa messa a fuoco dell'immagine può influire sulla precisione. Se non ottieni risultati accettabili, chiedi all'utente di recuperare l'immagine.

Se vuoi utilizzare il rilevamento della posa in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le migliori frequenze di fotogrammi:

• Utilizza l'SDK di base per il rilevamento della posizione e STREAM_MODE.
• Prova ad acquisire immagini a una risoluzione inferiore. Tuttavia, tieni presente anche i requisiti per le dimensioni immagine di questa API.
• Se usi l'API Camera o camera2, limita le chiamate al rilevatore. Se un nuovo fotogramma video diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione, eliminalo. Per un esempio, vedi la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.
• Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di contropressione sia impostata sul valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Ciò garantisce che verrà pubblicata una sola immagine alla volta per l'analisi. Se vengono prodotte altre immagini quando l'analizzatore è occupato, queste verranno eliminate automaticamente e non verranno messe in coda per la distribuzione. Dopo aver chiuso l'immagine analizzata chiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'immagine più recente.
• Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici all'immagine di input, ottieni il risultato da ML Kit, quindi esegui il rendering dell'immagine e della sovrapposizione in un unico passaggio. Il rendering viene eseguito sulla superficie di visualizzazione una sola volta per ogni frame di input. Per un esempio, vedi le classi CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio della guida rapida.
• Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi l'API Camera precedente, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.NV21.

Passaggi successivi

• Per scoprire come utilizzare i punti di riferimento per le pose per classificare le pose, consulta i Suggerimenti per la classificazione delle posizioni.