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Android에서 ML Kit를 사용하여 포즈 감지

ML Kit는 자세 감지에 최적화된 두 가지 SDK를 제공합니다.

SDK 이름	pose-detection	pose-detection-accurate
구현	빌드 시 코드와 애셋이 앱에 정적으로 연결됩니다.	빌드 시 코드와 애셋이 앱에 정적으로 연결됩니다.
앱 크기 영향 (코드 및 애셋 포함)	약 10.1MB	약 13.3MB
성능	Pixel 3XL: 최대 30FPS	Pixel 3XL: CPU 사용 시 최대 23FPS, GPU 사용 시 최대 30FPS

사용해 보기

샘플 앱을 사용하여 이 API의 사용 예를 참조하세요.

시작하기 전에

</ph> 이 API에는 Android API 수준 21 이상이 필요합니다. 앱이 빌드되었는지 확인 파일은 21 이상의 minSdkVersion 값을 사용합니다.

프로젝트 수준 build.gradle 파일의 buildscript 및 allprojects 섹션에 Google의 Maven 저장소가 포함되어야 합니다.

모듈의 앱 수준 Gradle 파일(일반적으로 app/build.gradle)에 ML Kit Android 라이브러리의 종속 항목을 추가합니다.

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` 인스턴스 만들기

옵션 `PoseDetector`개

이미지에서 포즈를 인식하려면 먼저 PoseDetector의 인스턴스를 만들고 감지기 설정을 지정할 수도 있습니다.

감지 모드

PoseDetector는 두 가지 감지 모드로 작동합니다. 이때 살펴봤습니다

STREAM_MODE(기본): 포즈 감지기가 가장 많은 포즈 감지를 실행할 수 있습니다. 후속 프레임에서는 감지 대상이 아닌 사람 감지 단계는 수행되지 않습니다. 더 이상 높은 신뢰도로 감지되지 않습니다. 포즈 감지기는 유명인을 추적하여 각자의 자세를 보여주려고 제공합니다. 따라서 지연 시간이 줄어들고 탐지가 원활해집니다. 다음의 경우 이 모드를 사용합니다. 동영상 스트림에서 자세를 감지하려고 합니다.
SINGLE_IMAGE_MODE: 포즈 감지기가 사람을 감지한 후 포즈를 실행합니다. 있습니다 사람 감지 단계는 모든 이미지에 대해 실행되므로 지연 시간은 더 높으며 사람을 추적하지 않습니다. 포즈 사용 시 이 모드 사용 추적이 바람직하지 않은 경우 감지하지 않을 수 있기 때문입니다.

하드웨어 구성

PoseDetector는 최적화를 위해 여러 하드웨어 구성을 지원합니다. 실적:

CPU: CPU만 사용하여 감지기를 실행합니다.
CPU_GPU: CPU와 GPU를 모두 사용하여 감지기를 실행합니다.

감지기 옵션을 빌드할 때 API를 사용할 수 있습니다. setPreferredHardwareConfigs: 하드웨어 선택을 제어합니다. 기본적으로 모든 하드웨어 구성이 선호로 설정됩니다.

ML Kit에서 각 구성의 가용성, 안정성, 정확성, 지연 시간을 고려합니다. 이를 고려하여 선호하는 구성 중에서 가장 적합한 구성을 선택하세요. 다음 중 아무 것도 없는 경우 기본 구성을 적용할 수 있는 경우 CPU 구성이 자동으로 사용됩니다. 사용할 수 있습니다 ML Kit는 이러한 확인 및 관련 준비를 비 블로킹 방식을 사용하므로 사용자가 감지기를 처음 실행하면 CPU가 사용됩니다. 모든 준비가 완료되면 다음 실행에서 최적의 구성이 사용됩니다.

setPreferredHardwareConfigs 사용 예:

ML Kit가 최적의 구성을 선택하도록 하려면 이 API를 호출하지 마세요.
가속을 사용 설정하지 않으려면 CPU만 전달합니다.
GPU가 느려도 CPU를 오프로드하기 위해 GPU를 사용하려면 다음을 전달합니다. CPU_GPU에만 적용

포즈 감지기 옵션을 지정합니다.

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()

자바

// 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();

마지막으로 PoseDetector의 인스턴스를 만듭니다. 지정한 옵션을 전달합니다.

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. 입력 이미지 준비

이미지에서 포즈를 인식하려면 InputImage 객체를 만듭니다. Bitmap, media.Image, ByteBuffer, 바이트 배열 또는 있습니다. 그런 다음 InputImage 객체를 PoseDetector

자세 인식의 경우 크기가 다음과 같은 이미지를 사용해야 합니다. 480x360 픽셀 실시간으로 포즈를 감지하고 프레임을 캡처하는 경우 지연 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

InputImage를 만들 수 있습니다. 아래에 각각 설명되어 있습니다.

`media.Image` 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. (예: media.Image 객체에서 이미지를 캡처할 때) 기기의 카메라에서 이미지를 캡처하려면 media.Image 객체와 이미지의 InputImage.fromMediaImage()로 회전

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraX 라이브러리, OnImageCapturedListener 및 회전 값을 계산하는 ImageAnalysis.Analyzer 클래스 있습니다.

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
            // ...
        }
    }
}

자바

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
          // ...
        }
    }
}

이미지의 회전 각도를 제공하는 카메라 라이브러리를 사용하지 않는 경우 기기의 회전 각도와 카메라의 방향에서 센서에 있어야 합니다.

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

자바

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;
}

그런 다음 media.Image 객체와 회전 각도 값을 InputImage.fromMediaImage()로:

Kotlin

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

Java

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

파일 URI 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. 객체를 만들고, 앱 컨텍스트와 파일 URI를 InputImage.fromFilePath()입니다. 이 기능은 ACTION_GET_CONTENT 인텐트를 사용하여 사용자에게 선택하라는 메시지를 표시합니다. 만들 수 있습니다

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` 또는 `ByteArray` 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. ByteBuffer 또는 ByteArray 이전에 media.Image 입력에 대해 설명한 회전 각도입니다. 그런 다음 버퍼 또는 배열과 이미지의 InputImage 객체를 높이, 너비, 색상 인코딩 형식 및 회전 각도:

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

자바

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` 사용

InputImage를 만들려면 다음 안내를 따르세요. 객체를 Bitmap 객체에서 삭제하려면 다음과 같이 선언합니다.

Kotlin

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

Java

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

이미지는 회전 각도와 함께 Bitmap 객체로 표현됩니다.

3. 이미지 처리

준비된 InputImage 객체를 PoseDetector의 process 메서드에 전달합니다.

Kotlin

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

자바

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
                                // ...
                            }
                        });

</ph> 참고: CameraX API를 사용하려면 사용을 마친 후에는 ImageProxy를 닫아야 합니다. 예를 들어OnCompleteListenerTask process 메서드를 사용합니다. 자세한 내용은 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> VisionProcessorBase 클래스를 참조하세요.

4. 감지된 포즈에 대한 정보 가져오기

이미지에서 사람이 감지되면 자세 감지 API가 Pose를 반환합니다. PoseLandmark가 33개인 객체를 반환합니다.

사람이 이미지 안에 완전히 포함되지 않았다면 모델은 누락된 랜드마크의 좌표를 계산하여 InFrameConfidence 값

프레임에서 사람이 감지되지 않으면 Pose 객체에 PoseLandmark가 없습니다.

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)

자바

// 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);

실적 개선을 위한 팁

결과의 품질은 입력 이미지의 품질에 따라 달라집니다.

ML Kit가 포즈를 정확하게 감지하려면 이미지 속 인물이 충분한 픽셀 데이터로 표시됩니다. 최적의 성능을 위해 제목을 최소 256x256픽셀이어야 합니다.
실시간 애플리케이션에서 포즈를 감지하는 경우 입력 이미지의 전체 크기입니다. 더 작은 이미지를 처리할 수 있음 지연 시간을 줄이기 위해 낮은 해상도에서 이미지를 캡처하지만 위의 해결 요구사항에 유의하고 주제가 이미지를 최대한 많이 넣어야 합니다
이미지 초점이 잘 맞지 않으면 정확도에 영향을 줄 수도 있습니다. 만족할 만한 결과를 얻지 못하면 사용자에게 이미지를 다시 캡처하도록 요청합니다.

실시간 애플리케이션에서 자세 감지를 사용하려는 경우 최상의 프레임 속도를 얻으려면 다음 안내를 따르세요.

기본 자세 감지 SDK와 STREAM_MODE를 사용합니다.
낮은 해상도에서 이미지를 캡처하는 것이 좋습니다. 그러나 이 API의 이미지 크기 요구사항도 유의해야 합니다.
Camera 또는 camera2 API 감지기 호출을 제한합니다. 새 동영상 감지기가 실행되는 동안 frame 사용할 수 있게 되면 프레임을 삭제합니다. 자세한 내용은 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> VisionProcessorBase 클래스를 참조하세요.
CameraX API를 사용하는 경우 백프레셔 전략이 기본값으로 설정되어 있는지 확인 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST 이렇게 하면 분석을 위해 한 번에 하나의 이미지만 전송됩니다. 더 많은 이미지가 분석기가 사용 중일 때 생성되지 않으면 자동으로 삭제되어 배달. 분석 중인 이미지가 ImageProxy.close()를 호출하면 다음 최신 이미지가 게재됩니다.
감지기 출력을 사용하여 그래픽 이미지를 먼저 ML Kit에서 결과를 가져온 후 이미지를 하나의 단계로 오버레이할 수 있습니다. 이는 디스플레이 표면에 렌더링됩니다. 각 입력 프레임에 대해 한 번만 허용됩니다. 자세한 내용은 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraSourcePreview 및 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> GraphicOverlay 클래스를 참조하세요.
Camera2 API를 사용하는 경우 ImageFormat.YUV_420_888 형식으로 이미지를 캡처합니다. 이전 Camera API를 사용하는 경우 ImageFormat.NV21 형식으로 이미지를 캡처합니다.

다음 단계

랜드마크를 사용하여 포즈를 분류하는 방법을 알아보려면 포즈 분류 도움말을 참고하세요.

Android에서 ML Kit를 사용하여 포즈 감지

사용해 보기

시작하기 전에

1. PoseDetector 인스턴스 만들기

옵션 PoseDetector개

감지 모드

하드웨어 구성

Kotlin

자바

Kotlin

Java

2. 입력 이미지 준비

media.Image 사용

Kotlin

자바

Kotlin

자바

Kotlin

Java

파일 URI 사용

Kotlin

Java

ByteBuffer 또는 ByteArray 사용

Kotlin

자바

Bitmap 사용

Kotlin

Java

3. 이미지 처리

Kotlin

자바

4. 감지된 포즈에 대한 정보 가져오기

Kotlin

자바

실적 개선을 위한 팁

다음 단계

1. `PoseDetector` 인스턴스 만들기

옵션 `PoseDetector`개

`media.Image` 사용

`ByteBuffer` 또는 `ByteArray` 사용

`Bitmap` 사용