Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Android'de ML Kit ile pozları algılama

ML Kit, poz algılama için iki optimize edilmiş SDK sağlar.

SDK Adı	poz-algılama	pose-detection-accurate
Uygulama	Kod ve öğeler, derleme sırasında uygulamanıza statik olarak bağlanır.	Kod ve öğeler, derleme sırasında uygulamanıza statik olarak bağlanır.
Uygulama boyutunun etkisi (kod ve öğeler dahil)	~10,1 MB	~13,3 MB
Performans	Pixel 3XL: ~30FPS	Pixel 3XL: CPU ile ~23 FPS, GPU ile ~30 FPS

Deneyin

Bu API'nin örnek kullanımını görmek için örnek uygulamayı inceleyin.

Başlamadan önce

Bu API için Android API düzeyi 21 veya üzeri gerekir. Uygulamanızın derleme dosyasında minSdkVersion değerinin 21 veya daha yüksek olduğundan emin olun.

Proje düzeyindeki build.gradle dosyanızda, Google'ın Maven deposunu hem buildscript hem de allprojects bölümlerinize eklediğinizden emin olun.

ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıkları, modülünüzün uygulama düzeyindeki Gradle dosyasına (genellikle app/build.gradle) eklenmelidir:

dependencies {
  // If you want to use the base sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection:18.0.0-beta5'
  // If you want to use the accurate sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:18.0.0-beta5'
}

1. `PoseDetector` örneği oluşturma

`PoseDetector` seçenek

Bir resimde pozu algılamak için önce PoseDetector örneği oluşturun ve isteğe bağlı olarak algılayıcı ayarlarını belirtin.

Algılama modu

PoseDetector iki algılama modunda çalışır. Kullanım alanınızla eşleşeni seçtiğinizden emin olun.

STREAM_MODE (varsayılan): Duruş algılayıcı, önce resimdeki en belirgin kişiyi algılar ve ardından duruş algılama işlemini başlatır. Sonraki karelerde, kişi gizlenmediği veya artık yüksek güvenle algılanmadığından kişi algılama adımı uygulanmaz. Poz algılayıcı, en belirgin kişiyi izlemeye çalışır ve her çıkarım için kişinin pozunu döndürür. Bu, gecikmeyi azaltır ve algılamayı kolaylaştırır. Bir video akışındaki pozu algılamak istediğinizde bu modu kullanın.
SINGLE_IMAGE_MODE: Duruş algılayıcı, bir kişiyi algılar ve ardından duruş algılama işlemini başlatır. Kişi algılama adımı her resim için çalıştırılır. Bu nedenle gecikme süresi daha yüksek olur ve kişi takibi yapılmaz. Statik resimlerde veya izlemenin istenmediği durumlarda poz algılama özelliğini kullanırken bu modu kullanın.

Donanım yapılandırması

PoseDetector, performansı optimize etmek için birden fazla donanım yapılandırmasını destekler:

CPU: Dedektörü yalnızca CPU'yu kullanarak çalıştırın
CPU_GPU: Hem CPU hem de GPU'yu kullanarak dedektörü çalıştırın

Algılayıcı seçeneklerini oluştururken donanım seçimini kontrol etmek için API'yi setPreferredHardwareConfigs kullanabilirsiniz. Varsayılan olarak tüm donanım yapılandırmaları tercih edilen olarak ayarlanır.

ML Kit, her yapılandırmanın kullanılabilirliğini, kararlılığını, doğruluğunu ve gecikmesini dikkate alarak tercih edilen yapılandırmalar arasından en iyisini seçer. Tercih edilen yapılandırmalardan hiçbiri geçerli değilse yedek olarak CPU yapılandırması otomatik olarak kullanılır. ML Kit, hızlandırmayı etkinleştirmeden önce bu kontrolleri ve ilgili hazırlıkları engellemeyecek şekilde yapar. Bu nedenle, kullanıcınız dedektörü ilk kez çalıştırdığında büyük olasılıkla CPU değerini kullanır. Tüm hazırlıklar tamamlandıktan sonra, sonraki çalıştırmalarda en iyi yapılandırma kullanılır.

setPreferredHardwareConfigs'ün örnek kullanımları:

ML Kit'in en iyi yapılandırmayı seçmesine izin vermek için bu API'yi çağırmayın.
Hızlandırmayı etkinleştirmek istemiyorsanız yalnızca CPU değerini iletin.
GPU daha yavaş olsa bile CPU'dan yük almak için GPU'yu kullanmak istiyorsanız yalnızca CPU_GPU parametresini iletin.

Poz algılayıcı seçeneklerini belirtin:

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();

Son olarak, PoseDetector örneği oluşturun. Belirttiğiniz seçenekleri iletin:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Giriş resmini hazırlama

Bir resimdeki pozları algılamak için Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan InputImage nesnesi oluşturun. Ardından InputImage nesnesini PoseDetector'e aktarın.

Poz algılama için en az 480x360 piksel boyutunda bir resim kullanmanız gerekir. Pozları gerçek zamanlı olarak algılıyorsanız kareleri bu minimum çözünürlükte yakalamak gecikmeyi azaltmaya yardımcı olabilir.

Farklı kaynaklardan InputImage nesnesi oluşturabilirsiniz. Bunların her biri aşağıda açıklanmıştır.

`media.Image` kullanma

Bir media.Image nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için (ör. bir cihazın kamerasından resim çekerken) media.Image nesnesini ve resmin dönme açısını InputImage.fromMediaImage()'e iletin.

CameraX kitaplığını kullanıyorsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları rotasyon değerini sizin için hesaplar.

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
          // ...
        }
    }
}

Resmin dönme derecesini gösteren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız bunu cihazın dönme derecesinden ve cihazdaki kamera sensörünün yöneliminden hesaplayabilirsiniz:

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;
}

Ardından, media.Image nesnesini ve dönüş derecesi değerini InputImage.fromMediaImage()'e iletin:

Kotlin

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

Java

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

Dosya URI'si kullanma

Dosya URI'sinden InputImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath()'a iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT intent'i kullandığınızda kullanışlıdır.

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` veya `ByteArray` kullanma

ByteBuffer veya ByteArray öğesinden InputImage nesnesi oluşturmak için önce media.Image girişi için daha önce açıklandığı gibi görüntünün döndürme derecesini hesaplayın. Ardından, resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve döndürme derecesiyle birlikte arabelleği veya diziyi kullanarak InputImage nesnesini oluşturun:

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

`Bitmap` kullanma

Bitmap nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için aşağıdaki beyanı yapın:

Kotlin

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

Java

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

Resim, döndürme dereceleriyle birlikte bir Bitmap nesnesi ile temsil edilir.

3. Resmi işleme

Hazırlanan InputImage nesnesini PoseDetector'un process yöntemine iletin.

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
                                // ...
                            }
                        });

Not: CameraX API'yi kullanıyorsanız kullanmayı bitirdiğinizde ImageProxy'i kapattığınızdan emin olun (ör. process yönteminden döndürülen Task'e bir OnCompleteListener ekleyerek). Örnek için hızlı başlangıç kılavuzundaki VisionProcessorBase sınıfına bakın.

4. Algılanan poz hakkında bilgi edinme

Resimde bir kişi algılanırsa poz algılama API'si 33 PoseLandmark içeren bir Pose nesnesi döndürür.

Kişi görüntünün tamamen içinde değilse model, eksik yer işareti koordinatlarını çerçevenin dışına atar ve bunlara düşük InFrameConfidence değerleri verir.

Karede kişi algılanmazsa Pose nesnesi PoseLandmark içermez.

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);

Performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları

Sonuçlarınızın kalitesi, giriş resminin kalitesine bağlıdır:

ML Kit'in pozu doğru şekilde algılayabilmesi için resimdeki kişinin yeterli piksel verisiyle temsil edilmesi gerekir. En iyi performans için özne en az 256x256 piksel olmalıdır.
Gerçek zamanlı bir uygulamada pozu algılarsanız giriş resimlerinin genel boyutlarını da göz önünde bulundurabilirsiniz. Küçük resimler daha hızlı işlenebilir. Bu nedenle, gecikmeyi azaltmak için resimleri daha düşük çözünürlüklerde çekin ancak yukarıdaki çözünürlük şartlarını göz önünde bulundurun ve öznenin resmin mümkün olduğunca büyük bir kısmını kaplamasını sağlayın.
Resmin odaklanmaması da doğruluğu etkileyebilir. Kabul edilebilir sonuçlar alamazsanız kullanıcıdan resmi yeniden çekmesini isteyin.

Poz tespitini gerçek zamanlı bir uygulamada kullanmak istiyorsanız en iyi kare hızlarını elde etmek için aşağıdaki yönergeleri uygulayın:

Temel poz algılama SDK'sını ve STREAM_MODE'ü kullanın.
Resimleri daha düşük çözünürlükte çekmeyi deneyin. Ancak bu API'nin resim boyutu koşullarını da göz önünde bulundurun.
Camera veya camera2 API'sini kullanıyorsanız algılayıcıya yapılan çağrıları sınırlayın. Algılayıcı çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın. Örnek için hızlı başlangıç kılavuzu örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfına bakın.
CameraX API'sini kullanıyorsanız geri basınç stratejisinin varsayılan değerine ayarlandığından emin olun ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Bu sayede, aynı anda analiz için yalnızca bir resim gönderilir. Analizör meşgulken daha fazla görüntü oluşturulursa bu görüntüler otomatik olarak bırakılır ve yayınlama için sıraya alınmaz. Analiz edilen resim, ImageProxy.close() çağrısı yapılarak kapatıldıktan sonra bir sonraki en yeni resim yayınlanır.
Giriş resmine grafik yerleştirmek için algılayıcının çıkışını kullanıyorsanız önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından resmi ve yer paylaşımını tek bir adımda oluşturun. Bu, her giriş karesi için ekran yüzeyinde yalnızca bir kez oluşturulur. Örnek olarak, hızlı başlangıç kılavuzundaki örnek uygulamadaki CameraSourcePreview ve GraphicOverlay sınıflarına bakın.
Camera2 API'yi kullanıyorsanız resimleri ImageFormat.YUV_420_888 biçiminde kaydedin. Eski Camera API'yi kullanıyorsanız resimleri ImageFormat.NV21 biçiminde çekin.

Sonraki adımlar

Pozları sınıflandırmak için poz yer işaretlerini nasıl kullanacağınızı öğrenmek istiyorsanız Poz Sınıflandırmasıyla İlgili İpuçları başlıklı makaleyi inceleyin.

Android'de ML Kit ile pozları algılama

Deneyin

Başlamadan önce

1. PoseDetector örneği oluşturma

PoseDetector seçenek

Algılama modu

Donanım yapılandırması

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. Giriş resmini hazırlama

media.Image kullanma

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Dosya URI'si kullanma

Kotlin

Java

ByteBuffer veya ByteArray kullanma

Kotlin

Java

Bitmap kullanma

Kotlin

Java

3. Resmi işleme

Kotlin

Java

4. Algılanan poz hakkında bilgi edinme

Kotlin

Java

Performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları

Sonraki adımlar

1. `PoseDetector` örneği oluşturma

`PoseDetector` seçenek

`media.Image` kullanma

`ByteBuffer` veya `ByteArray` kullanma

`Bitmap` kullanma