Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.

Wykrywanie pozycji za pomocą ML Kit na Androidzie

ML Kit udostępnia 2 zoptymalizowane pakiety SDK do wykrywania postaw.

Nazwa pakietu SDK	wykrywanie pozycji	pose-detection-accurate
Implementacja	Kod i zasoby są statycznie powiązane z aplikacją w momencie kompilacji.	Kod i zasoby są statycznie powiązane z aplikacją w momencie kompilacji.
wpływ na rozmiar aplikacji (w tym kod i zasoby);	~10,1 MB	~13,3 MB
Wyniki	Pixel 3XL: około 30 FPS	Pixel 3XL: około 23 FPS z procesorem i około 30 FPS z kartą graficzną

Wypróbuj

Aby zobaczyć przykład użycia tego interfejsu API, wypróbuj przykładową aplikację.

Zanim zaczniesz

Ten interfejs API wymaga poziomu interfejsu API 21 lub wyższego. Sprawdź, czy w pliku kompilacji aplikacji występuje wartość minSdkVersion 21 lub wyższa.

W pliku build.gradle na poziomie projektu dodaj repozytorium Maven firmy Google w sekcjach buildscript i allprojects.

Dodaj zależności do bibliotek ML Kit na Androida do pliku Gradle na poziomie aplikacji modułu. Jest to zwykle 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. Utwórz instancję `PoseDetector`

Opcje: `PoseDetector`

Aby wykryć pozę na zdjęciu, najpierw utwórz instancję funkcji PoseDetector i opcjonalnie określ ustawienia detektora.

Tryb wykrywania

Urządzenie PoseDetector działa w 2 trybach wykrywania. Pamiętaj, aby wybrać model, który odpowiada Twoim potrzebom.

STREAM_MODE (domyślnie): Detektor pozy najpierw wykryje najbardziej widoczną osobę na zdjęciu, a potem przeprowadzi wykrywanie pozy. W kolejnych klatkach krok wykrywania osób nie będzie wykonywany, chyba że osoba zostanie zasłonięta lub nie będzie już wykrywana z wysoką pewnością. Detektor postawy będzie próbować śledzić najbardziej widoczną osobę i zwracać jej postawę w każdej prognozie. Pozwala to zmniejszyć opóźnienia i usprawnić wykrywanie. Użyj tego trybu, gdy chcesz wykrywać pozę w strumieniu wideo.
SINGLE_IMAGE_MODE: Wykrywacz pozy wykryje osobę, a następnie przeprowadzi wykrywanie pozy. Etap wykrywania osób będzie wykonywany w przypadku każdego obrazu, więc opóźnienie będzie większe, a śledzenie osób nie będzie możliwe. Używaj tego trybu, gdy używasz wykrywania pozycji ciała na zdjęciach statycznych lub gdy śledzenie nie jest potrzebne.

Konfiguracja sprzętu

PoseDetector obsługuje wiele konfiguracji sprzętowych w celu optymalizacji wydajności:

CPU: uruchamianie wykrywacza tylko za pomocą procesora;
CPU_GPU: uruchom detekcję, używając zarówno procesora, jak i procesora graficznego.

Podczas tworzenia opcji wykrywacza możesz użyć interfejsu API setPreferredHardwareConfigs, aby kontrolować wybór sprzętu. Domyślnie wszystkie konfiguracje sprzętowe są ustawione jako preferowane.

ML Kit weźmie pod uwagę dostępność, stabilność, poprawność i opóźnienie każdej konfiguracji oraz wybierze najlepszą z preferowanych konfiguracji. Jeśli żadna z preferowanych konfiguracji nie jest odpowiednia, automatycznie zostanie użyta konfiguracja CPU jako konfiguracja zapasowa. Zanim włączy przyspieszenie, ML Kit wykona te weryfikacje i powiązane z nimi czynności w sposób niezablokowany, więc prawdopodobnie przy pierwszym uruchomieniu przez użytkownika detektora zostanie użyta funkcja CPU. Po zakończeniu wszystkich przygotowań podczas kolejnych uruchomień będzie używana najlepsza konfiguracja.

Przykłady użycia setPreferredHardwareConfigs:

Aby umożliwić ML Kit wybranie najlepszej konfiguracji, nie wywołuj tego interfejsu API.
Jeśli nie chcesz włączać żadnego przyspieszania, prześlij tylko CPU.
Jeśli chcesz używać GPU do odciążenia procesora, nawet jeśli GPU może być wolniejszy, prześlij tylko CPU_GPU.

Określ opcje detektora pozy:

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();

Na koniec utwórz instancję PoseDetector. Przekaż określone opcje:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Przygotuj obraz wejściowy

Aby wykrywać pozy na obrazie, utwórz obiekt InputImage z użyciem Bitmap, media.Image, ByteBuffer, tablicy bajtów lub pliku na urządzeniu. Następnie przekaż obiekt InputImage do funkcji PoseDetector.

Do wykrywania pozy użyj obrazu o wymiarach co najmniej 480 x 360 pikseli. Jeśli wykrywanie póz odbywa się w czasie rzeczywistym, rejestrowanie klatek w tym minimalnym rozmiarze może pomóc w zmniejszeniu opóźnienia.

Obiekt InputImage możesz utworzyć z różnych źródeł. Każde z nich opisane jest poniżej.

Korzystanie z `media.Image`

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie obiektu media.Image, na przykład podczas robienia zdjęcia aparatem urządzenia, przekaż obiekt media.Image i obrót obrazu do obiektu InputImage.fromMediaImage().

Jeśli używasz biblioteki CameraX, klasy OnImageCapturedListener i ImageAnalysis.Analyzer obliczają wartość rotacji za Ciebie.

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
          // ...
        }
    }
}

Jeśli nie używasz biblioteki aparatu, która podaje stopień obrotu obrazu, możesz go obliczyć na podstawie stopnia obrotu urządzenia i orientacji czujnika aparatu na urządzeniu:

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;
}

Następnie prześlij obiekt media.Image i wartość stopnia obrotu do InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Korzystanie z identyfikatora URI pliku

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie identyfikatora URI pliku, prześlij kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku do funkcji InputImage.fromFilePath(). Jest to przydatne, gdy używasz intencji ACTION_GET_CONTENT, aby poprosić użytkownika o wybranie obrazu z aplikacji Galeria.

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();
}

Używanie `ByteBuffer` lub `ByteArray`

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie obiektu ByteBuffer lub ByteArray, najpierw oblicz stopień obrotu obrazu w sposób opisany wcześniej w przypadku danych wejściowych media.Image. Następnie utwórz obiekt InputImage z buforem lub tablicą, a także wysokość, szerokość, format kodowania kolorów i stopień obrotu obrazu:

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

Korzystanie z `Bitmap`

Aby utworzyć obiekt InputImage z obiektu Bitmap, zastosuj tę deklarację:

Kotlin

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

Java

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

Obraz jest reprezentowany przez obiekt Bitmap z stopniami obrotu.

3. Przetwarzanie obrazu

Przekaż przygotowany obiekt InputImage do metody process obiektu 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
                                // ...
                            }
                        });

Uwaga: jeśli używasz interfejsu API CameraX, zamknij obiekt ImageProxy po zakończeniu jego używania, np. przez dodanie parametru OnCompleteListener do obiektu Task zwracanego przez metodę process. Przykładem jest klasa VisionProcessorBase w przykładowej aplikacji krótkiego przewodnika.

4. Uzyskiwanie informacji o wykryciu pozy

Jeśli na zdjęciu zostanie wykryta osoba, interfejs API wykrywania pozy zwróci obiekt Posez 33 wartościami PoseLandmark.

Jeśli osoba nie była w pełni widoczna na zdjęciu, model przypisuje brakujące współrzędne punktów orientacyjnych poza kadrem i przypisuje im niskie wartości InFrameConfidence.

Jeśli w danym kadrze nie wykryto żadnej osoby, obiekt Posenie zawiera 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);

Wskazówki dotyczące zwiększania skuteczności

Jakość wyników zależy od jakości obrazu wejściowego:

Aby ML Kit mógł dokładnie wykrywać pozę, osoba na zdjęciu powinna być reprezentowana przez wystarczającą ilość danych pikseli. Aby uzyskać najlepsze wyniki, obiekt powinien mieć co najmniej 256 × 256 pikseli.
Jeśli wykrywanie pozy odbywa się w aplikacji w czasie rzeczywistym, warto też wziąć pod uwagę ogólne wymiary obrazów wejściowych. Mniejsze obrazy można przetwarzać szybciej, więc aby zmniejszyć opóźnienie, rób zdjęcia w niższej rozdzielczości, pamiętając o wymienionych powyżej wymaganiach dotyczących rozdzielczości i upewnij się, że fotografowany obiekt zajmuje jak największą część obrazu.
Na dokładność może też wpływać niewłaściwe ustawienie ostrości. Jeśli nie uzyskasz zadowalających wyników, poproś użytkownika o ponowne zrobienie zdjęcia.

Jeśli chcesz używać wykrywania pozy w aplikacji działającej w czasie rzeczywistym, postępuj zgodnie z tymi wskazówkami, aby uzyskać najlepszą liczbę klatek na sekundę:

Użyj podstawowego pakietu SDK wykrywania pozy i funkcji STREAM_MODE.
Rozważ robienie zdjęć w niższej rozdzielczości. Pamiętaj jednak o wymaganiach dotyczących wymiarów obrazu w tym interfejsie API.
Jeśli używasz interfejsu API Camera lub camera2, ograniczaj wywołania do detektora. Jeśli podczas działania detektora pojawi się nowa klatka wideo, odrzuć ją. Przykładem jest klasa VisionProcessorBase w przykładowej aplikacji krótkiego wprowadzenia.
Jeśli używasz interfejsu API CameraX, upewnij się, że strategia kontroli ciśnienia ma ustawioną wartość domyślną ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Dzięki temu gwarantujemy, że do analizy zostanie przesłany tylko jeden obraz. Jeśli podczas przetwarzania zostanie wygenerowanych więcej obrazów, zostaną one automatycznie odrzucone i nie zostaną umieszczone w kolejce do przesłania. Gdy wywołasz metodę ImageProxy.close(), aby zamknąć analizowany obraz, zostanie przesłany następny najnowszy obraz.
Jeśli używasz danych wyjściowych z detektora do nakładania grafiki na obraz wejściowy, najpierw uzyskaj wynik z ML Kit, a potem wyrenderuj obraz i nałóż go w jednym kroku. Jest on renderowany na powierzchni wyświetlacza tylko raz dla każdej ramki wejściowej. Przykładowo zapoznaj się z klasami CameraSourcePreview i GraphicOverlay w przykładowej aplikacji krótkiego wprowadzenia.
Jeśli używasz interfejsu Camera2 API, rób zdjęcia w formacie ImageFormat.YUV_420_888. Jeśli używasz starszej wersji interfejsu Camera API, rób zdjęcia w formacie ImageFormat.NV21.

Dalsze kroki

Aby dowiedzieć się, jak używać punktów orientacyjnych pozy do klasyfikowania poz, przeczytaj artykuł Wskazówki dotyczące klasyfikacji poz.

Wykrywanie pozycji za pomocą ML Kit na Androidzie

Wypróbuj

Zanim zaczniesz

1. Utwórz instancję PoseDetector

Opcje: PoseDetector

Tryb wykrywania

Konfiguracja sprzętu

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. Przygotuj obraz wejściowy

Korzystanie z media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Korzystanie z identyfikatora URI pliku

Kotlin

Java

Używanie ByteBuffer lub ByteArray

Kotlin

Java

Korzystanie z Bitmap

Kotlin

Java

3. Przetwarzanie obrazu

Kotlin

Java

4. Uzyskiwanie informacji o wykryciu pozy

Kotlin

Java

Wskazówki dotyczące zwiększania skuteczności

Dalsze kroki

1. Utwórz instancję `PoseDetector`

Opcje: `PoseDetector`

Korzystanie z `media.Image`

Używanie `ByteBuffer` lub `ByteArray`

Korzystanie z `Bitmap`