דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

זיהוי תנוחות באמצעות ML Kit ב-Android

ב-ML Kit יש שתי ערכות SDK לאופטימיזציה של זיהוי תנוחות.

שם ה-SDK	pose-detection	pose-detection-accurate
הטמעה	הקוד והנכסים מקושרים באופן סטטי לאפליקציה בזמן ה-build.	הקוד והנכסים מקושרים באופן סטטי לאפליקציה בזמן ה-build.
ההשפעה על גודל האפליקציה (כולל קוד ונכסים)	~10.1MB	כ-13.3MB
ביצועים	Pixel 3XL: ‏ ~30FPS	Pixel 3XL: ‏ ~23FPS עם מעבד, ‏ ~30FPS עם GPU

רוצה לנסות?

כדאי לנסות את האפליקציה לדוגמה כדי לראות דוגמה לשימוש ב-API הזה.

לפני שמתחילים

כדי להשתמש ב-API הזה, נדרשת רמת API‏ 21 ואילך של Android. חשוב לוודא שבקובץ ה-build של האפליקציה נעשה שימוש בערך minSdkVersion של 21 ואילך.

בקובץ build.gradle ברמת הפרויקט, חשוב לכלול את מאגר Maven של Google גם בקטע buildscript וגם בקטע allprojects.

מוסיפים את יחסי התלות של ספריות ML Kit ל-Android לקובץ ה-Gradle ברמת האפליקציה של המודול, בדרך כלל app/build.gradle:

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. יצירת מכונה של `PoseDetector`

`PoseDetector` אפשרויות

כדי לזהות תנוחה בתמונה, קודם יוצרים מופע של PoseDetector ואז אפשר לציין את הגדרות הגלאי.

מצב זיהוי

ה-PoseDetector פועל בשני מצבי זיהוי. חשוב לבחור את האפשרות שמתאימה לתרחיש השימוש שלכם.

‫STREAM_MODE (ברירת מחדל): הכלי לזיהוי תנוחות יזהה קודם את האדם הבולט ביותר בתמונה, ולאחר מכן יבצע זיהוי תנוחות. בפריימים הבאים, שלב זיהוי האנשים לא יבוצע אלא אם האדם מוסתר או שהוא לא מזוהה יותר ברמת ביטחון גבוהה. גלאי התנוחה ינסה לעקוב אחרי האדם הבולט ביותר ולהחזיר את התנוחה שלו בכל היסק. כך מקצרים את זמן האחזור ומאפשרים זיהוי חלק יותר. כדאי להשתמש במצב הזה כשרוצים לזהות תנוחה בסטרימינג של וידאו.
SINGLE_IMAGE_MODE: גלאי התנוחה יזהה אדם ולאחר מכן ירוץ זיהוי תנוחה. שלב זיהוי האנשים יפעל בכל תמונה, כך שזמן האחזור יהיה ארוך יותר ולא תהיה מעקב אחר אנשים. מומלץ להשתמש במצב הזה כשמשתמשים בזיהוי תנוחות בתמונות סטטיות או כשלא רוצים לבצע מעקב.

הגדרת חומרה

ב-PoseDetector יש תמיכה במספר הגדרות חומרה לאופטימיזציה של הביצועים:

CPU: הפעלת הגלאי באמצעות מעבד (CPU) בלבד
CPU_GPU: הפעלת הגלאי באמצעות CPU ו-GPU

כשאתם יוצרים את אפשרויות הגלאי, אתם יכולים להשתמש ב-API‏ setPreferredHardwareConfigs כדי לשלוט בבחירת החומרה. כברירת מחדל, כל הגדרות החומרה מוגדרות כמועדפות.

מערכת ML Kit תיקח בחשבון את הזמינות, היציבות, הדיוק והזמן האחזור של כל הגדרה, ותבחר את ההגדרה הטובה ביותר מההגדרות המועדפות. אם אף אחת מההגדרות המועדפות לא רלוונטית, המערכת תשתמש באופן אוטומטי בהגדרה CPU כחלופה. ‏ML Kit יבצע את הבדיקות האלה ואת ההכנות הקשורות בצורה לא חוסמת לפני שהוא יפעיל את ההאצהרה, כך שסביר להניח שבפעם הראשונה שהמשתמש יפעיל את הגלאי, הוא ישתמש ב-CPU. בסיום כל ההכנות, ההגדרה הטובה ביותר תשמש אתכם בהרצות הבאות.

דוגמאות לשימושים ב-setPreferredHardwareConfigs:

כדי לאפשר ל-ML Kit לבחור את ההגדרה הטובה ביותר, אל תבצעו קריאה ל-API הזה.
אם לא רוצים להפעיל שיפור מהירות, מעבירים רק את הערך CPU.
אם רוצים להשתמש ב-GPU כדי להעביר עומס מה-CPU גם אם ה-GPU עשוי להיות איטי יותר, מעבירים רק את הערך CPU_GPU.

מציינים את האפשרויות של גלאי התנוחה:

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();

לבסוף, יוצרים מכונה של PoseDetector. מעבירים את האפשרויות שציינתם:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. הכנת קובץ הקלט

כדי לזהות תנוחות בתמונה, יוצרים אובייקט InputImage ממערך בייטים של Bitmap,‏ media.Image,‏ ByteBuffer או מקובץ במכשיר. לאחר מכן מעבירים את האובייקט InputImage ל-PoseDetector.

לזיהוי תנוחות, צריך להשתמש בתמונה בגודל של לפחות 480x360 פיקסלים. אם אתם מזהים תנוחות בזמן אמת, צילום פריימים ברזולוציה המינימלית הזו יכול לעזור לקצר את זמן האחזור.

אפשר ליצור אובייקט InputImage ממקורות שונים, והסבר על כל אחד מהם מופיע בהמשך.

שימוש ב-`media.Image`

כדי ליצור אובייקט InputImage מאובייקט media.Image, למשל כשמעבירים תמונה ממצלמת המכשיר, מעבירים את האובייקט media.Image ואת סיבוב התמונה אל InputImage.fromMediaImage().

אם אתם משתמשים בספרייה CameraX, הערך של הזווית מחושב בשבילכם על ידי הכיתות OnImageCapturedListener ו-ImageAnalysis.Analyzer.

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
          // ...
        }
    }
}

אם אתם לא משתמשים בספריית מצלמה שמספקת את מידת הסיבוב של התמונה, תוכלו לחשב אותה לפי מידת הסיבוב של המכשיר והכיוון של חיישן המצלמה במכשיר:

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;
}

לאחר מכן מעבירים את האובייקט media.Image ואת הערך של דרגת הסיבוב אל InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

שימוש ב-URI של קובץ

כדי ליצור אובייקט InputImage מכתובת URI של קובץ, מעבירים את הקשר של האפליקציה ואת כתובת ה-URI של הקובץ ל-InputImage.fromFilePath(). אפשר להשתמש באפשרות הזו כשמשתמשים בכוונה ACTION_GET_CONTENT כדי לבקש מהמשתמש לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה שלו.

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();
}

שימוש ב-`ByteBuffer` או ב-`ByteArray`

כדי ליצור אובייקט InputImage מ-ByteBuffer או מ-ByteArray, קודם מחשבים את מידת הסיבוב של התמונה כפי שמתואר למעלה לגבי קלט media.Image. לאחר מכן, יוצרים את האובייקט InputImage עם המאגר או המערך, יחד עם הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע ומידת הסיבוב של התמונה:

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

שימוש ב-`Bitmap`

כדי ליצור אובייקט InputImage מתוך אובייקט Bitmap, צריך להצהיר על כך באופן הבא:

Kotlin

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

Java

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

התמונה מיוצגת על ידי אובייקט Bitmap יחד עם מעלות הסיבוב.

3. עיבוד התמונה

מעבירים את האובייקט InputImage שהוכנו לשיטה process של 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
                                // ...
                            }
                        });

הערה: אם אתם משתמשים ב-API של CameraX, חשוב לסגור את ImageProxy בסיום השימוש בו, למשל על ידי הוספת OnCompleteListener ל-Task שמוחזר מה-method‏ process. דוגמה לכך מופיעה בכיתה VisionProcessorBase באפליקציית הדוגמה למתחילים.

4. קבלת מידע על התנוחה שזוהתה

אם מזוהה אדם בתמונה, ה-API לזיהוי תנוחות מחזיר אובייקט Pose עם 33 PoseLandmark.

אם האדם לא נמצא בתמונה במלואו, המערכת מקצה את הקואורדינטות של נקודות הציון החסרות מחוץ למסגרת ומקצה להן ערכים נמוכים של InFrameConfidence.

אם לא זוהה אדם בפריים, האובייקט Pose לא מכיל 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);

טיפים לשיפור הביצועים

איכות התוצאות תלויה באיכות של קובץ הקלט:

כדי ש-ML Kit יזהה את התנוחה בצורה מדויקת, האדם בתמונה צריך להיות מיוצג על ידי מספיק נתוני פיקסלים. כדי לקבל את הביצועים הטובים ביותר, הנושא צריך להיות בגודל של 256x256 פיקסלים לפחות.
אם אתם מזהים תנוחה באפליקציה בזמן אמת, כדאי לכם גם להביא בחשבון את המימדים הכוללים של תמונות הקלט. קל יותר לעבד תמונות קטנות יותר, ולכן כדי לקצר את זמן האחזור, כדאי לצלם תמונות ברזולוציות נמוכות יותר. עם זאת, חשוב לזכור את דרישות הרזולוציה שלמעלה ולוודא שהנושא תופס כמה שיותר מהתמונה.
גם מיקוד לקוי של התמונה יכול להשפיע על הדיוק. אם התוצאות לא יהיו טובות, בקשו מהמשתמש לצלם מחדש את התמונה.

אם אתם רוצים להשתמש בזיהוי תנוחות באפליקציה בזמן אמת, כדאי לפעול לפי ההנחיות הבאות כדי להגיע לשיעורי הפריימים הטובים ביותר:

משתמשים ב-SDK הבסיסי לזיהוי תנוחות וב-STREAM_MODE.
כדאי לצלם תמונות ברזולוציה נמוכה יותר. עם זאת, חשוב לזכור גם את הדרישות לגבי מידות התמונות ב-API הזה.
אם אתם משתמשים ב-API‏ Camera או ב-API‏ camera2, כדאי להגביל את הקריאות לגלאי. אם מסגרת וידאו חדשה זמינה בזמן שהגלאי פועל, צריך להסיר את המסגרת. דוגמה לכך מופיעה בכיתה VisionProcessorBase באפליקציה לדוגמה במדריך למתחילים.
אם אתם משתמשים ב-API‏ CameraX, חשוב לוודא ששיטת הלחץ האחורי מוגדרת לערך ברירת המחדל שלה, ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. כך מובטח שרק תמונה אחת תישלח לניתוח בכל פעם. אם נוצרות תמונות נוספות כשהמנתח עסוק, הן יושמדו באופן אוטומטי ולא יעמדו בתור להעברה. אחרי שתמונה מסוימת נסגרת באמצעות קריאה ל-ImageProxy.close(), התמונה העדכנית הבאה תישלח.
אם משתמשים בפלט של הגלאי כדי להוסיף שכבת-על של גרפיקה לתמונה הקלט, קודם מקבלים את התוצאה מ-ML Kit, ואז מבצעים עיבוד תמונה של התמונה ומוסיפים את שכבת-העל בשלב אחד. המערכת מבצעת רינדור של התמונה על פני המסך רק פעם אחת לכל מסגרת קלט. לדוגמה, תוכלו לעיין בכיתות CameraSourcePreview ו- GraphicOverlay באפליקציית הדוגמה למדריך למתחילים.
אם אתם משתמשים ב-Camera2 API, כדאי לצלם תמונות בפורמט ImageFormat.YUV_420_888. אם משתמשים ב-Camera API הקודם, צריך לצלם תמונות בפורמט ImageFormat.NV21.

השלבים הבאים

במאמר טיפים לסיווג תנוחות מוסבר איך משתמשים בנקודות ציון של תנוחות כדי לסווג תנוחות.

זיהוי תנוחות באמצעות ML Kit ב-Android

רוצה לנסות?

לפני שמתחילים

1. יצירת מכונה של PoseDetector

PoseDetector אפשרויות

מצב זיהוי

הגדרת חומרה

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. הכנת קובץ הקלט

שימוש ב-media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

שימוש ב-URI של קובץ

Kotlin

Java

שימוש ב-ByteBuffer או ב-ByteArray

Kotlin

Java

שימוש ב-Bitmap

Kotlin

Java

3. עיבוד התמונה

Kotlin

Java

4. קבלת מידע על התנוחה שזוהתה

Kotlin

Java

טיפים לשיפור הביצועים

השלבים הבאים

1. יצירת מכונה של `PoseDetector`

`PoseDetector` אפשרויות

שימוש ב-`media.Image`

שימוש ב-`ByteBuffer` או ב-`ByteArray`

שימוש ב-`Bitmap`