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使用机器学习套件检测姿势 (Android)

机器学习套件为姿势检测提供了两个经过优化的 SDK。

SDK 名称	pose-detection	pose-detection-accurate
实现	在构建时，代码和资源会静态关联到您的应用。	在构建时，代码和资源会静态关联到您的应用。
对应用大小的影响（包括代码和资源）	约 10.1 MB	约 13.3 MB
性能	Pixel 3XL：约 30 帧/秒	Pixel 3XL：使用 CPU 时约为 23FPS，使用 GPU 时约为 30FPS

试试看

您可以试用示例应用，查看此 API 的用法示例。

准备工作

</ph> 此 API 需要 Android API 级别 21 或更高级别。确保应用的构建版本文件使用的 minSdkVersion 值为 21 或更高。

请务必在您的项目级 build.gradle 文件中的 buildscript 和 allprojects 部分添加 Google 的 Maven 制品库。

将 Android 版机器学习套件库的依赖项添加到模块的应用级 Gradle 文件（通常为 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. 创建 `PoseDetector` 实例

`PoseDetector` 个选项

如需检测图片中的姿势，请先创建一个 PoseDetector 实例，然后（可选）指定检测器设置。

检测模式

PoseDetector 可在两种检测模式下运行。请务必选择与您的用例。

STREAM_MODE（默认）: 姿势检测器将最先检测到然后运行姿势检测。在随后的帧中只有相关人员符合要求，被遮挡或不再具有高置信度的检测。姿势检测器将尝试跟踪最重要的人，并返回每个人物的姿势推理。这可以缩短延迟时间并顺畅地检测。在以下情况下使用此模式：想要在视频流中检测姿势。
SINGLE_IMAGE_MODE: 姿势检测器将先检测人，然后运行姿势检测。我们将对每张图片执行人物检测步骤，因此延迟时间而且没有人员追踪功能。使用姿势时使用此模式对静态图片或不需要进行跟踪的情况进行检测。

硬件配置

PoseDetector 支持多种硬件配置来优化效果：

CPU：仅使用 CPU 运行检测器
CPU_GPU：使用 CPU 和 GPU 运行检测器

构建检测器选项时，您可以使用 API setPreferredHardwareConfigs：用于控制硬件选择。默认情况下所有硬件配置都设为首选

机器学习套件将评估每项配置的可用性、稳定性、正确性和延迟时间并从首选配置中选择最适合的一个。如果不属于首选配置适用，系统会自动使用 CPU 配置作为后备机器学习套件会在所以很可能是用户首次运行检测器时，它将使用 CPU。完成所有准备完成后，系统将在后续运行中使用最佳配置。

setPreferredHardwareConfigs 的用法示例：

如需让机器学习套件选择最佳配置，请勿调用此 API。
如果您不想启用任何加速，请仅传入 CPU。
如果您想使用 GPU 分流 CPU（即使 GPU 可能速度较慢），也可以传递仅在 CPU_GPU 中。

指定姿势检测器选项：

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();

最后，创建一个 PoseDetector 实例。传递您指定的选项：

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. 准备输入图片

如需检测图片中的姿势，请创建一个 InputImage 对象从 Bitmap、media.Image、ByteBuffer、字节数组或。然后，将 InputImage 对象传递给 PoseDetector。

对于姿势检测，您应使用尺寸至少为 480x360 像素。如果您要实时检测姿势、捕获帧，将有助于缩短延迟时间

您可以创建 InputImage 对象，下文对每种方法进行了说明。

使用 `media.Image`

如需创建 InputImage，请执行以下操作：对象（例如从 media.Image 对象中捕获图片时）请传递 media.Image 对象和图片的旋转为 InputImage.fromMediaImage()。

如果您使用 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraX 库、OnImageCapturedListener 和 ImageAnalysis.Analyzer 类计算旋转角度值。

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
          // ...
        }
    }
}

如果您不使用可提供图片旋转角度的相机库，可以根据设备的旋转角度和镜头方向来计算设备传感器：

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;
}

然后，传递 media.Image 对象和将旋转角度值设为 InputImage.fromMediaImage()：

Kotlin

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

Java

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

使用文件 URI

如需创建 InputImage，请执行以下操作：对象时，请将应用上下文和文件 URI 传递给 InputImage.fromFilePath()。在需要满足特定条件时使用 ACTION_GET_CONTENT intent 提示用户进行选择从图库应用中获取图片

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();
}

使用 `ByteBuffer` 或 `ByteArray`

如需创建 InputImage，请执行以下操作：对象ByteBuffer或ByteArray时，首先计算图像旋转角度。media.Image 然后，创建带有缓冲区或数组的 InputImage 对象以及图片的高度、宽度、颜色编码格式和旋转角度：

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

使用 `Bitmap`

如需创建 InputImage，请执行以下操作：对象时，请进行以下声明：Bitmap

Kotlin

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

Java

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

图片由 Bitmap 对象和旋转角度表示。

3. 处理图片

将准备好的 InputImage 对象传递给 PoseDetector 的 process 方法。

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
                                // ...
                            }
                        });

</ph> 注意：如果您使用的是 CameraX API，请确保在用完 ImageProxy 后将其关闭，例如，将 OnCompleteListener 添加到从Task process 方法。请参阅 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> VisionProcessorBase 类。

4. 获取有关检测到的姿势的信息

如果在图片中检测到人物，姿势检测 API 会返回 Pose 对象具有 33 个 PoseLandmark。

如果人物未完全入镜，模型就会将缺失的地标会坐标显示在帧外，并赋予它们较低的位置， InFrameConfidence 值。

如果在取景框内未检测到任何人，Pose 对象不包含任何 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);

效果提升技巧

结果的质量取决于输入图片的质量：

为了让机器学习套件准确检测姿势，图片中的人应该用足够的像素数据表示；为获得最佳效果，主题应该至少为 256x256 像素。
如果在实时应用中检测姿势，可能还需要考虑输入图片的整体尺寸。系统可以处理较小的图片因此为了缩短延迟时间，请以较低的分辨率捕获图片确保遵循上述分辨率要求，并确保主题尽可能多地显示图片
图片聚焦不佳也会影响准确性。如果您没有得到可接受的结果要求用户重新拍摄图片

如果要在实时应用中使用姿势检测，请遵循以下准则以实现最佳帧速率：

使用基础姿势检测 SDK 和 STREAM_MODE。
建议以较低的分辨率捕获图片。但是，您也要牢记此 API 的图片尺寸要求。
如果您使用 Camera 或 camera2 API、限制对检测器的调用。如果新视频当检测器运行时有可用的帧时，请丢弃该帧。请参阅 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> VisionProcessorBase 类。
如果您使用 CameraX API，确保将 backpressure 策略设置为默认值 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST。这可保证一次只传送一张图片进行分析。如果有更多图片在分析器繁忙时生成，它们会被自动丢弃，不会排队等待。通过调用 ImageProxy.close()，将传递下一张图片。
如果您使用检测器的输出在图像上叠加显示输入图片，首先从机器学习套件获取结果，和叠加层。这会渲染到每个输入帧只执行一次。请参阅 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraSourcePreview和 GraphicOverlay 类。
如果您使用 Camera2 API，请使用 ImageFormat.YUV_420_888 格式。如果您使用的是旧版 Camera API，请使用 ImageFormat.NV21 格式。

后续步骤

如需了解如何使用姿势特征点对姿势进行分类，请参阅姿势分类提示。

使用机器学习套件检测姿势 (Android)

试试看

准备工作

1. 创建 PoseDetector 实例

PoseDetector 个选项

检测模式

硬件配置

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. 准备输入图片

使用 media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

使用文件 URI

Kotlin

Java

使用 ByteBuffer 或 ByteArray

Kotlin

Java

使用 Bitmap

Kotlin

Java

3. 处理图片

Kotlin

Java

4. 获取有关检测到的姿势的信息

Kotlin

Java

效果提升技巧

后续步骤

1. 创建 `PoseDetector` 实例

`PoseDetector` 个选项

使用 `media.Image`

使用 `ByteBuffer` 或 `ByteArray`

使用 `Bitmap`