تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

رصد الأوضاع باستخدام أدوات تعلّم الآلة على Android

توفّر مجموعة أدوات تعلّم الآلة حزمة تطوير برامج (SDK) محسَّنة للكشف عن الوضعية.

اسم حزمة SDK	رصد الوضعية	رصد الوضعية بدقة
التنفيذ	يتم ربط الرمز ومواد العرض بشكلٍ ثابت بتطبيقك في وقت الإصدار.	يتم ربط الرمز ومواد العرض بشكلٍ ثابت بتطبيقك في وقت الإصدار.
تأثير حجم التطبيق (بما في ذلك الرمز البرمجي ومواد العرض)	10.1 ميغابايت تقريبًا	13.3 ميغابايت تقريبًا
الأداء	Pixel 3XL: 30 لقطة في الثانية تقريبًا	Pixel 3XL: 23 لقطة في الثانية تقريبًا مع وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وحوالي 30 لقطة في الثانية مع وحدة معالجة الرسومات

جرّبه الآن

يمكنك تجربة نموذج التطبيق من أجل يمكنك الاطّلاع على مثال حول استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.

قبل البدء

تتطلّب واجهة برمجة التطبيقات هذه المستوى 21 أو أعلى من واجهة برمجة تطبيقات Android. تأكَّد من أنّ إصدار تطبيقك يستخدم الملف القيمة minSdkVersion بقيمة 21 أو أعلى.

في ملف build.gradle على مستوى المشروع، تأكَّد من تضمين مستودع Maven التابع لشركة Google في كلٍّ من القسمَين "buildscript" و"allprojects".

أضِف الاعتماديات الخاصة بمكتبات ML Kit على Android إلى ملف Gradle على مستوى التطبيق الخاص بالوحدة، والذي يكون عادةً 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. إنشاء مثيل لـ `PoseDetector`

`PoseDetector` خيار

لاكتشاف وضعية في الصورة، عليك أولاً إنشاء مثيل لـ PoseDetector و تحديد إعدادات أداة الرصد اختياريًا

وضع الكشف

تعمل ميزة "PoseDetector" في وضعَين للرصد. تأكَّد من اختيار النطاق الذي يتطابق مع حالة استخدامك.

STREAM_MODE (تلقائي): ستكتشف أداة رصد الوضعية أكبر عدد من العناصر شخص بارز في الصورة ثم شغّل ميزة اكتشاف الوضعية. في الإطارات اللاحقة، لن يتم إجراء خطوة اكتشاف الشخص ما لم يصبح الشخص محجوبة أو لم يعد مكتشفًا بثقة عالية. ستفتح أداة الكشف عن الوضعية حاول تتبع الشخص الأكثر بروزًا وإعادة وضعه في كل الاستنتاج. وهذا يقلل من وقت الاستجابة ويسهِّل عملية الرصد. يمكنك استخدام هذا الوضع عند يريدون رصد الوضعية في بث الفيديو.
SINGLE_IMAGE_MODE: ستكتشف أداة الكشف عن الوضع شخصًا ثم تجري الوضعية الرصد. سيتم تطبيق خطوة اكتشاف الشخص لكل صورة، وبالتالي فإن وقت الاستجابة أعلى، ولا يوجد تتبع للأشخاص. استخدم هذا الوضع عند استخدام الوضع رصد المشكلة على الصور الثابتة أو في المواضع التي لا يكون فيها التتبع مطلوبًا.

تكوين الأجهزة

تتيح PoseDetector العديد من إعدادات الأجهزة لتحسين الأداء. الأداء:

CPU: تشغيل أداة الكشف باستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) فقط
CPU_GPU: تشغيل الكاشف باستخدام كل من وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات

عند إنشاء خيارات أداة الرصد، يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات. setPreferredHardwareConfigs للتحكّم في اختيار الأجهزة. بشكل افتراضي، يتم تعيين جميع تهيئات الأجهزة على أنها مفضلة.

ستعتمد مجموعة أدوات تعلّم الآلة على مدى توفّر كل إعداد وثباته وصحته ووقت الاستجابة له. في الاعتبار واختَر أفضلها من بين الإعدادات المفضّلة. إذا لم تكن أيًا من تكون الإعدادات المفضّلة سارية، وسيتم استخدام إعدادات CPU تلقائيًا. كإجراء احتياطي ستُجري حزمة "تعلُّم الآلة" هذه عمليات الفحص وعملية الإعداد ذات الصلة قبل تفعيل أي تسريع، لذا من المرجح في المرة الأولى التي يشغِّل فيها المستخدم أداة الرصد، سيستخدم "CPU". بعد كل انتهاء التحضير، سيتم استخدام أفضل إعداد في عمليات التشغيل التالية.

أمثلة على استخدامات setPreferredHardwareConfigs:

للسماح لـ ML Kit باختيار أفضل ضبط، يجب عدم استدعاء واجهة برمجة التطبيقات هذه.
وإذا كنت لا تريد تفعيل أي ميزة تسريع، ما عليك سوى إدخال CPU.
إذا كنت تريد استخدام وحدة معالجة الرسومات لتفريغ تحميل وحدة المعالجة المركزية (CPU) حتى إذا كانت سرعة معالجة وحدة المعالجة المركزية (GPU) أبطأ، انتقِل إلى في CPU_GPU فقط.

تحديد خيارات أداة رصد الوضعية:

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();

أخيرًا، أنشئ مثيلاً لـ PoseDetector. مرر الخيارات التي حددتها:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. تحضير صورة الإدخال

لرصد الوضعيات في صورة، عليك إنشاء عنصر InputImage. من Bitmap أو media.Image أو ByteBuffer أو مصفوفة بايت أو ملف على الجهاز. مرِّر بعد ذلك الكائن InputImage إلى PoseDetector

لاكتشاف الوضعية، يجب استخدام صورة بأبعاد لا تقل عن 480×360 بكسل. في حال رصد الأوضاع في الوقت الفعلي، سيتم التقاط اللقطات. فإن هذا الحد الأدنى من الدقة يمكن أن يساعد في تقليل وقت الاستجابة.

يمكنك إنشاء InputImage من مصادر مختلفة، في ما يلي شرح لكل منها.

يتم استخدام `media.Image`

لإنشاء InputImage كائن من كائن media.Image، مثلاً عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، يُرجى تمرير الكائن media.Image تدوير إلى InputImage.fromMediaImage().

إذا كنت تستخدم ومكتبة CameraX، وOnImageCapturedListener تحتسب صفوف ImageAnalysis.Analyzer قيمة عرض الإعلانات بالتناوب. لك.

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
          // ...
        }
    }
}

إذا كنت لا تستخدم مكتبة كاميرا تمنحك درجة تدوير الصورة، يمكنك يمكنه حسابه من خلال درجة دوران الجهاز واتجاه الكاميرا. جهاز الاستشعار في الجهاز:

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;
}

بعد ذلك، مرِّر الكائن media.Image قيمة درجة التدوير إلى InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

استخدام معرف موارد منتظم (URI) لملف

لإنشاء InputImage من معرف موارد منتظم (URI) لملف، فمرر سياق التطبيق ومعرف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى InputImage.fromFilePath() يكون ذلك مفيدًا عندما يجب استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لتطلب من المستخدم الاختيار. صورة من تطبيق المعرض الخاص به.

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();
}

يتم استخدام `ByteBuffer` أو `ByteArray`

لإنشاء InputImage كائن من ByteBuffer أو ByteArray، احسب الصورة أولاً درجة التدوير كما هو موضح سابقًا لإدخال media.Image. بعد ذلك، يمكنك إنشاء الكائن InputImage باستخدام المخزن المؤقت أو المصفوفة بالإضافة إلى الارتفاع والعرض وتنسيق ترميز الألوان ودرجة التدوير:

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

يتم استخدام `Bitmap`

لإنشاء InputImage من كائن Bitmap، قدِّم التعريف التالي:

Kotlin

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

Java

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

يتم تمثيل الصورة بواسطة كائن Bitmap مع درجات التدوير.

3- معالجة الصورة

مرِّر الكائن InputImage المعدّ إلى طريقة process الخاصة بـ 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
                                // ...
                            }
                        });

ملاحظة: إذا كنت تستخدم CameraX API، احرص على إغلاق ImageProxy عند الانتهاء من استخدامها، مثلاً، بإضافة OnCompleteListener إلى Task التي تم إرجاعها من process. يمكنك الاطّلاع على صف واحد (VisionProcessorBase) في نموذج تطبيق البدء السريع كمثال.

4. الحصول على معلومات عن الوضع الذي تم رصده

إذا تم رصد شخص في الصورة، ستعرض واجهة برمجة التطبيقات لميزة "رصد الوضعية" رمز Pose يحتوي على 33 PoseLandmark.

وإذا لم يكن الشخص داخل الصورة بالكامل، فإن النموذج يعين إحداثيات المعالم المفقودة خارج الإطار ومنحها قيم InFrameConference.

إذا لم يتم رصد أي شخص في الإطار الخاص بـ "Pose"، لا يحتوي الكائن على 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);

نصائح لتحسين الأداء

تعتمد جودة نتائجك على جودة الصورة التي تم إدخالها:

لكي تتمكن أدوات تعلّم الآلة من اكتشاف الوضعية بدقة، يجب أن يكون الشخص الذي يظهر في الصورة ممثلة ببيانات بكسل كافية؛ للحصول على أفضل أداء، يجب أن يجب أن يكون حجمها 256×256 بكسل على الأقل.
إذا اكتشفت وضعية في تطبيق الوقت الفعلي، يمكنك أيضًا التفكير في الأبعاد العامة للصور المدخلة. يمكن معالجة الصور الأصغر حجمًا بشكل أسرع، لذا يجب التقاط صور بدرجات دقة أقل لتقليل وقت الاستجابة مراعاة متطلبات الحل المذكورة أعلاه وتأكد من أن الموضوع يشغل من الصورة قدر الإمكان.
ويمكن أن يؤثر التركيز الضعيف للصورة أيضًا في الدقة. إذا لم تحصل على نتائج مقبولة، اطلب من المستخدم تلخيص الصورة.

إذا أردت استخدام ميزة "رصد الوضعية" في تطبيق في الوقت الفعلي، يُرجى اتّباع الإرشادات التالية لتحقيق أفضل معدّلات عرض إطارات:

استخدِم حزمة تطوير البرامج (SDK) لميزة "رصد وضعية الجسم" وSTREAM_MODE.
يمكنك التقاط صور بدقة أقل. مع ذلك، ضَع في اعتبارك أيضًا متطلبات أبعاد الصورة في واجهة برمجة التطبيقات هذه.
إذا كنت تستخدم Camera أو camera2 واجهة برمجة التطبيقات، تقييد المكالمات الواردة إلى أداة الكشف. إذا ظهر فيديو جديد يصبح الإطار متاحًا أثناء تشغيل أداة الكشف، لذا أفلِت الإطار. يمكنك الاطّلاع على صف واحد (VisionProcessorBase) في نموذج تطبيق Quickstart كمثال.
في حال استخدام CameraX API: تأكَّد من ضبط استراتيجية الضغط العكسي على قيمتها التلقائية ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST وهذا يضمن تسليم صورة واحدة فقط للتحليل في كل مرة. إذا كانت المزيد من الصور يتم إنتاجها عندما يكون المحلل مشغولاً، فسيتم إسقاطها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة الانتظار التسليم. بمجرد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها عن طريق استدعاء ImageProxy.Close()، سيتم تسليم الصورة التالية الأحدث.
إذا استخدمت مخرجات أداة الكشف لتراكب الرسومات على الصورة المدخلة، والحصول أولاً على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة وتراكبها في خطوة واحدة. يتم عرض هذا المحتوى على سطح الشاشة. مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال يمكنك الاطّلاع على CameraSourcePreview و GraphicOverlay صفًا في نموذج تطبيق Quickstart كمثال.
في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات Camera2 API، يمكنك التقاط الصور في تنسيق ImageFormat.YUV_420_888 إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات للكاميرا القديمة، يمكنك التقاط الصور في تنسيق ImageFormat.NV21

الخطوات التالية

لمعرفة كيفية استخدام وضعية المعالم من أجل تصنيف الوضعيات، يمكنك الاطّلاع على نصائح تصنيف الوضعية.

رصد الأوضاع باستخدام أدوات تعلّم الآلة على Android

جرّبه الآن

قبل البدء

1. إنشاء مثيل لـ PoseDetector

PoseDetector خيار

وضع الكشف

تكوين الأجهزة

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. تحضير صورة الإدخال

يتم استخدام media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

استخدام معرف موارد منتظم (URI) لملف

Kotlin

Java

يتم استخدام ByteBuffer أو ByteArray

Kotlin

Java

يتم استخدام Bitmap

Kotlin

Java

3- معالجة الصورة

Kotlin

Java

4. الحصول على معلومات عن الوضع الذي تم رصده

Kotlin

Java

نصائح لتحسين الأداء

الخطوات التالية

1. إنشاء مثيل لـ `PoseDetector`

`PoseDetector` خيار

يتم استخدام `media.Image`

يتم استخدام `ByteBuffer` أو `ByteArray`

يتم استخدام `Bitmap`