Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Android'de ML Kit ile pozları algılama

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

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

Deneyin

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

Başlamadan önce

Bu API için Android API düzeyi 21 veya üzeri gereklidir. Uygulamanızın derleme dosyasının minSdkVersion değeri için 21 veya daha yüksek bir değer kullandığından emin olun.

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

ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını, modülünüzün uygulama düzeyindeki gradle dosyasına ekleyin. Bu dosya genellikle app/build.gradle türündedir:

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. `PoseDetector` örneği oluşturun

`PoseDetector` seçenek

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

Algılama modu

PoseDetector, iki algılama modunda çalışır. Kullanım alanınıza uygun olanı seçtiğinizden emin olun.

STREAM_MODE (varsayılan): Poz algılayıcı, önce resimdeki en belirgin kişiyi algılar ve ardından poz algılamayı çalıştırır. Sonraki karelerde, kişi bulanıklaştırılmadığı veya artık yüksek güvenilirlikle algılanmadığı sürece kişi algılama adımı gerçekleştirilmez. Poz dedektörü, en belirgin kişiyi takip etmeye ve her çıkarımda kendi duruşunu döndürmeye çalışır. Bu, gecikmeyi azaltır ve algılamayı sorunsuz hale getirir. Video akışında pozu algılamak istediğinizde bu modu kullanın.
SINGLE_IMAGE_MODE: Poz dedektörü bir kişiyi algılar ve ardından poz algılama özelliğini çalıştırır. Kişi algılama adımı her resim için çalışır. Bu nedenle gecikme daha yüksek olur ve kişi izleme yapılmaz. Statik resimlerde duruş algılamayı kullanırken veya izlemenin istenmediği durumlarda bu modu kullanın.

Donanım yapılandırması

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

CPU: Algılayıcıyı yalnızca CPU kullanarak çalıştırır.
CPU_GPU: Algılayıcıyı hem CPU hem de GPU kullanarak çalıştırın

Algılayıcı seçeneklerini oluştururken donanım seçimini kontrol etmek için setPreferredHardwareConfigs API'sini kullanabilirsiniz. Varsayılan olarak, tüm donanım yapılandırmaları tercih edilen şekilde 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 CPU yapılandırması otomatik olarak yedek olarak kullanılır. ML Kit, herhangi bir hızlandırmayı etkinleştirmeden önce bu kontrolleri ve ilgili hazırlıkları engellemeyen bir şekilde yapar. Bu nedenle, kullanıcınız büyük olasılıkla algılayıcıyı ilk kez çalıştırdığında CPU kullanır. Tüm hazırlıklar tamamlandıktan sonra, sonraki çalıştırmalarda en iyi yapılandırma kullanılır.

setPreferredHardwareConfigs kullanımıyla ilgili örnek kullanımlar:

ML Kit'in en iyi yapılandırmayı seçmesini sağlamak için bu API'yi çağırmayın.
Herhangi bir hızlandırmayı etkinleştirmek istemiyorsanız yalnızca CPU olarak geçin.
GPU daha yavaş olsa bile CPU'yu boşaltmak için GPU'yu kullanmak istiyorsanız yalnızca CPU_GPU'yi aktarın.

Poz algılayıcısı 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 öğesinin bir örneğini oluşturun. Belirttiğiniz seçenekleri iletin:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Giriş resmini hazırlama

Bir görüntüdeki duruşları algılamak için Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan InputImage nesnesi oluşturun. Ardından InputImage nesnesini PoseDetector öğesine iletin.

Poz algılama için en az 480x360 piksel boyutunda bir resim kullanmanız gerekir. Pozları gerçek zamanlı olarak algılıyorsanız karelerin bu minimum çözünürlükte yakalanması gecikmenin azaltılmasına yardımcı olabilir.

Farklı kaynaklardan InputImage nesnesi oluşturabilirsiniz. Bu nesnelerin her biri aşağıda açıklanmıştır.

`media.Image` kullanarak

media.Image nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için (örneğin, cihaz kamerasından resim çekerken) media.Image nesnesini ve görüntünün dönüşünü InputImage.fromMediaImage() yönüne geçirin.

KameraX kitaplığını kullanırsanız 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 dönüş derecesini gösteren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız cihazın dönüş derecesinden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden 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 döndürme derecesi değerini InputImage.fromMediaImage() öğesine geçirin:

Kotlin

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

Java

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

Dosya URI'si kullanarak

Dosya URI'sinden bir InputImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath() öğesine iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT niyeti kullandığınızda yararlı olur.

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` kullanarak

ByteBuffer veya ByteArray öğesinden InputImage nesnesi oluşturmak için önce media.Image girişi için daha önce açıklandığı gibi resim döndürme derecesini hesaplayın. Ardından, resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve döndürme derecesiyle birlikte arabellek veya diziyle 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` kullanarak

Bitmap nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için aşağıdaki bildirimi 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 nesnesiyle temsil edilir.

3. Resmi işleyin

Hazırlanan InputImage nesnesini PoseDetector öğesinin 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'sini kullanıyorsanız ImageProxy uygulamasını kullanmayı tamamladığınızdan emin olun (ör. process yönteminden döndürülen Task öğesine bir OnCompleteListener ekleyerek). Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfına göz atın.

4. Algılanan poz hakkında bilgi alma

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

Kişi tamamen resmin içinde değilse model, eksik önemli nokta koordinatlarını çerçevenin dışına atar ve onlara düşük InFrameConfidence değerleri verir.

Çerçevede hiç kimse 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 artırmaya yönelik ipuçları

Sonuçlarınızın kalitesi, giriş resminin kalitesine bağlıdır:

Makine Öğrenimi Kiti'nin durumu doğru bir şekilde algılayabilmesi için resimdeki kişi yeterli piksel verisiyle; en iyi performans için kişi en az 256x256 piksel boyutunda olmalıdır.
Gerçek zamanlı bir uygulamada poz tespit ederseniz giriş görüntülerinin genel boyutlarını da göz önünde bulundurmak isteyebilirsiniz. Daha küçük resimler daha hızlı işlenebilir. Bu nedenle, gecikmeyi azaltmak için görüntüleri düşük çözünürlüklerde yakalayın. Ancak yukarıdaki çözünürlük gereksinimlerini göz önünde bulundurun ve objenin resmi mümkün olduğunca çok doldurduğundan emin olun.
Kötü bir resim odağı, doğruluğu da etkileyebilir. Kabul edilebilir sonuçlar alamazsanız kullanıcıdan resmi yeniden çekmesini isteyin.

Poz algılamayı gerçek zamanlı bir uygulamada kullanmak istiyorsanız en iyi kare hızlarına ulaşmak için şu yönergeleri uygulayın:

Temel poz algılama SDK'sını ve STREAM_MODE kullanın.
Görüntüleri daha düşük çözünürlükte çekmeyi düşünün. Ancak bu API'nin resim boyutu şartlarını da göz önünde bulundurun.
Camera veya camera2 API kullanıyorsanız algılayıcıya yapılan çağrıları azaltın. Algılayıcı çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfına göz atın.
CameraX API'yi kullanıyorsanız karşı basınç stratejisinin varsayılan değerine ( ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST) ayarlandığından emin olun. Bu, aynı anda yalnızca bir resmin analiz için gönderilmesini garanti eder. Analiz aracı meşgulken daha fazla görüntü üretilirse bu görüntüler otomatik olarak bırakılır ve teslim edilmek üzere sıraya alınmaz. Analiz edilen resim ImageProxy.close() çağrısı yapılarak kapatıldıktan sonra, bir sonraki son resim yayınlanır.
Algılayıcının çıkışını, giriş görüntüsünün üzerine grafik yerleştirmek için kullanırsanız önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından görüntüyü oluşturun ve tek bir adımda bindirme yapın. Bu, her bir giriş karesi için görüntü yüzeyinde yalnızca bir kez oluşturulur. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki CameraSourcePreview ve GraphicOverlay sınıflarına göz atın.
Camera2 API'yi kullanıyorsanız görüntüleri ImageFormat.YUV_420_888 biçiminde çekin. Eski Kamera API'sini kullanıyorsanız görüntüleri ImageFormat.NV21 biçiminde çekin.

Sonraki adımlar

Pozları sınıflandırmak için önemli pozların nasıl kullanılacağını öğrenmek üzere Poz Sınıflandırma İpuçları'nı inceleyin.

Android'de ML Kit ile pozları algılama

Deneyin

Başlamadan önce

1. PoseDetector örneği oluşturun

PoseDetector seçenek

Algılama modu

Donanım yapılandırması

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. Giriş resmini hazırlama

media.Image kullanarak

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Dosya URI'si kullanarak

Kotlin

Java

ByteBuffer veya ByteArray kullanarak

Kotlin

Java

Bitmap kullanarak

Kotlin

Java

3. Resmi işleyin

Kotlin

Java

4. Algılanan poz hakkında bilgi alma

Kotlin

Java

Performansı artırmaya yönelik ipuçları

Sonraki adımlar

1. `PoseDetector` örneği oluşturun

`PoseDetector` seçenek

`media.Image` kullanarak

`ByteBuffer` veya `ByteArray` kullanarak

`Bitmap` kullanarak