Detectar poses com o Kit de ML no Android

O Kit de ML fornece dois SDKs otimizados para detecção de poses.

Nome do SDKdetecção de posesdetecção de poses precisa
ImplementaçãoO código e os recursos são vinculados estaticamente ao app no tempo de compilação.O código e os recursos são vinculados estaticamente ao app no tempo de compilação.
Impacto no tamanho do app (incluindo código e recursos)Aprox.10,1 MBAprox.13,3 MB
DesempenhoPixel 3XL: ~30 QPSPixel 3XL: aproximadamente 23 QPS com CPU, aproximadamente 30 QPS com GPU

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Antes de começar

  1. No arquivo build.gradle no nível do projeto, inclua o repositório Maven do Google nas seções buildscript e allprojects.
  2. Adicione as dependências das bibliotecas do Android do Kit de ML ao arquivo Gradle no nível do app do módulo, que geralmente é app/build.gradle:

    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. Criar uma instância de PoseDetector

PoseDetector opções

Para detectar uma pose em uma imagem, primeiro crie uma instância de PoseDetector e, opcionalmente, especifique as configurações do detector.

Modo de detecção

O PoseDetector opera em dois modos de detecção. Escolha aquela que corresponde ao seu caso de uso.

STREAM_MODE (padrão)
O detector de poses primeiro detecta a pessoa em destaque na imagem e, em seguida, executa a detecção de poses. Nos frames seguintes, a etapa de detecção de pessoas não será realizada, a menos que a pessoa se torne encoberta ou não seja mais detectada com alta confiança. O detector de poses vai tentar rastrear a pessoa mais proeminente e retornar a pose em cada inferência. Isso reduz a latência e facilita a detecção. Use esse modo quando quiser detectar a pose em um stream de vídeo.
SINGLE_IMAGE_MODE
O detector de poses detecta uma pessoa e executa a detecção de poses. A etapa de detecção de pessoas será executada para cada imagem, portanto, a latência será maior e não há rastreamento de pessoas. Utilize esse modo ao utilizar a detecção de poses em imagens estáticas ou quando o rastreamento não for desejado.

Configuração de hardware

O PoseDetector oferece suporte a várias configurações de hardware para otimizar o desempenho:

  • CPU: executa o detector usando apenas a CPU.
  • CPU_GPU: executa o detector usando a CPU e a GPU

Ao criar as opções de detector, você pode usar a API setPreferredHardwareConfigs para controlar a seleção de hardware. Por padrão, todas as configurações de hardware são definidas como preferenciais.

O Kit de ML considera a disponibilidade, a estabilidade, a precisão e a latência de cada configuração para escolher a melhor opção entre as preferidas. Se nenhuma das configurações preferenciais for aplicável, a configuração CPU será usada automaticamente como substituta. O Kit de ML fará essas verificações e a preparação relacionada sem bloqueio antes de ativar qualquer aceleração. Portanto, é provável que a primeira vez que o usuário executar o detector ele use CPU. Depois que toda a preparação for concluída, a melhor configuração será usada nas execuções a seguir.

Exemplos de uso de setPreferredHardwareConfigs:

  • Para permitir que o kit de ML escolha a melhor configuração, não chame essa API.
  • Se você não quiser ativar nenhuma aceleração, transmita apenas CPU.
  • Se você quiser usar a GPU para descarregar a CPU mesmo que ela seja mais lenta, transmita apenas CPU_GPU.

Especifique as opções do detector de poses:

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();

Por fim, crie uma instância de PoseDetector. Transmita as opções especificadas:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Preparar a imagem de entrada

Para detectar poses em uma imagem, crie um objeto InputImage usando Bitmap, media.Image, ByteBuffer, matriz de bytes ou um arquivo no dispositivo. Em seguida, transmita o objeto InputImage para o PoseDetector.

Para a detecção de poses, use uma imagem com dimensões de pelo menos 480 x 360 pixels. Se você estiver detectando poses em tempo real, a captura de frames com essa resolução mínima pode ajudar a reduzir a latência.

Você pode criar um objeto InputImage de diferentes origens, cada uma explicada abaixo.

Como usar um media.Image

Para criar um objeto InputImage usando um objeto media.Image, como quando você captura uma imagem da câmera de um dispositivo, transmita o objeto media.Image e a rotação da imagem para InputImage.fromMediaImage().

Se você usar a biblioteca CameraX, as classes OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer vão calcular o valor de rotação automaticamente.

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
          // ...
        }
    }
}

Se você não usar uma biblioteca de câmera que ofereça o grau de rotação da imagem, será possível calculá-lo usando o grau de rotação do dispositivo e a orientação do sensor da câmera:

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
}

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;
}

Em seguida, transmita o objeto media.Image e o valor do grau de rotação para InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Como usar um URI de arquivo

Para criar um objeto InputImage usando o URI de um arquivo, transmita o contexto do app e o URI do arquivo para InputImage.fromFilePath(). Isso é útil ao usar uma intent ACTION_GET_CONTENT para solicitar que o usuário selecione uma imagem do app de galeria dele.

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

Como usar ByteBuffer ou ByteArray

Para criar um objeto InputImage usando um ByteBuffer ou ByteArray, primeiro calcule o grau de rotação da imagem, conforme descrito anteriormente para a entrada media.Image. Em seguida, crie o objeto InputImage com o buffer ou a matriz, com a altura, a largura, o formato de codificação de cores e o grau de rotação da imagem:

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);

Como usar um Bitmap

Para criar um objeto InputImage usando um objeto Bitmap, faça a seguinte declaração:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

A imagem é representada por um objeto Bitmap com os graus de rotação.

3. Processar a imagem

Transmita o objeto InputImage preparado para o método process do 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
                                // ...
                            }
                        });

4. Receber informações sobre a pose detectada

Se uma pessoa for detectada na imagem, a API de detecção de poses retornará um objeto Pose com 33 PoseLandmarks.

Se a pessoa não estava completamente dentro da imagem, o modelo atribui as coordenadas de pontos de referência ausentes fora do frame e fornece a ela baixos valores de InFrameConfidence.

Se nenhuma pessoa for detectada no frame, o objeto Pose não vai conter PoseLandmarks.

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);

Dicas para melhorar o desempenho

A qualidade dos resultados depende da qualidade da imagem de entrada:

  • Para que o Kit de ML detecte a pose com precisão, a pessoa na imagem precisa ser representada por dados de pixel suficientes. Para um melhor desempenho, o objeto precisa ter pelo menos 256 x 256 pixels.
  • Se você detectar poses em um aplicativo em tempo real, considere também as dimensões gerais das imagens de entrada. Imagens menores podem ser processadas mais rapidamente. Portanto, para reduzir a latência, capture imagens em resoluções mais baixas, mas considere os requisitos de resolução acima e garanta que a pessoa ocupe o máximo possível da imagem.
  • O foco inadequado da imagem também pode afetar a precisão. Se você não receber resultados aceitáveis, peça ao usuário para recapturar a imagem.

Se você quiser usar a detecção de poses em um aplicativo em tempo real, siga estas diretrizes para ter as melhores taxas de frames:

  • Use o SDK básico de detecção de poses e o STREAM_MODE.
  • Tente capturar imagens em uma resolução mais baixa. No entanto, lembre-se também dos requisitos de dimensão de imagem da API.
  • Se você usa a API Camera ou camera2, limite as chamadas para o detector. Se um novo frame de vídeo for disponibilizado enquanto o detector estiver em execução, elimine esse frame. Consulte a classe VisionProcessorBase no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.
  • Se você usar a API CameraX, verifique se a estratégia de pressão de retorno está definida com o valor padrão ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Isso garante que somente uma imagem seja enviada para análise por vez. Se mais imagens forem produzidas quando o analisador estiver ocupado, elas serão descartadas automaticamente e não serão colocadas na fila. Depois que a imagem em análise for fechada chamando ImageProxy.close(), a próxima imagem mais recente será entregue.
  • Se você usar a saída do detector para sobrepor elementos gráficos na imagem de entrada, primeiro acesse o resultado do Kit de ML e, em seguida, renderize a imagem e a sobreposição em uma única etapa. Isso é renderizado na superfície de exibição apenas uma vez para cada frame de entrada. Consulte as classes CameraSourcePreview e GraphicOverlay no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.
  • Se você usar a API Camera2, capture imagens no formato ImageFormat.YUV_420_888. Se você usar a API Camera mais antiga, capture imagens no formato ImageFormat.NV21.

Próximas etapas