Bộ công cụ học máy cung cấp 2 SDK được tối ưu hoá để phát hiện tư thế.
| Tên SDK | pose-detection | pose-detection-accurate |
|---|---|---|
| Triển khai | Mã và tài sản được liên kết tĩnh với ứng dụng của bạn tại thời điểm xây dựng. | Mã và tài sản được liên kết tĩnh với ứng dụng của bạn tại thời điểm xây dựng. |
| Tác động đến kích thước ứng dụng (bao gồm mã và các thành phần) | ~10,1 MB | ~13,3 MB |
| Hiệu suất | Pixel 3XL: ~30 khung hình/giây | Pixel 3XL: ~ 23 khung hình/giây với CPU, ~ 30 khung hình/giây với GPU |
Dùng thử
- Dùng thử ứng dụng mẫu để xem ví dụ về cách sử dụng API này.
Trước khi bắt đầu
- Trong tệp
build.gradleở cấp dự án, hãy nhớ đưa kho lưu trữ Maven của Google vào cả hai phầnbuildscriptvàallprojects. Thêm các phần phụ thuộc cho thư viện Android Bộ công cụ học máy vào tệp gradle cấp ứng dụng của mô-đun, thường là
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. Tạo một thực thể của PoseDetector
PoseDetector lựa chọn
Để phát hiện một tư thế trong một hình ảnh, trước tiên, hãy tạo một thực thể của PoseDetector và
chỉ định cài đặt trình phát hiện nếu muốn.
Chế độ phát hiện
PoseDetector hoạt động ở 2 chế độ phát hiện. Hãy nhớ chọn phương thức phù hợp
trường hợp sử dụng của bạn.
STREAM_MODE(mặc định)- Trình phát hiện tư thế đầu tiên sẽ phát hiện được nhiều nhất người nổi bật trong ảnh rồi chạy tính năng phát hiện tư thế. Trong các khung tiếp theo, bước phát hiện người sẽ không được thực hiện trừ phi người đó bị che khuất hoặc không còn được phát hiện với độ tin cậy cao. Trình phát hiện tư thế sẽ cố gắng theo dõi người nổi bật nhất và trả lại tư thế của họ trong mỗi lần suy luận. Điều này làm giảm độ trễ và làm mượt việc phát hiện. Sử dụng chế độ này khi bạn muốn phát hiện tư thế trong luồng video.
SINGLE_IMAGE_MODE- Trình phát hiện tư thế sẽ phát hiện một người và sau đó chạy tư thế của bạn. Bước phát hiện người sẽ chạy cho mọi hình ảnh nên độ trễ sẽ cao hơn và không có hoạt động theo dõi người dùng. Sử dụng chế độ này khi tập tư thế phát hiện trên hình ảnh tĩnh hoặc nơi không muốn theo dõi.
Cấu hình phần cứng
PoseDetector hỗ trợ nhiều cấu hình phần cứng để tối ưu hoá
hiệu suất:
CPU: chạy trình phát hiện bằng cách chỉ sử dụng CPUCPU_GPU: chạy trình phát hiện bằng cách sử dụng cả CPU và GPU
Khi xây dựng các tuỳ chọn của trình phát hiện, bạn có thể sử dụng API
setPreferredHardwareConfigs để kiểm soát việc lựa chọn phần cứng. Theo mặc định,
tất cả cấu hình phần cứng được đặt ở chế độ ưu tiên.
Bộ công cụ học máy sẽ lấy thông tin về khả năng sử dụng, độ ổn định, độ chính xác và độ trễ của từng cấu hình
cân nhắc và chọn cấu hình phù hợp nhất trong số các cấu hình ưu tiên. Nếu không có
các cấu hình ưu tiên có thể áp dụng, thì cấu hình CPU sẽ tự động được dùng
làm dự phòng. Bộ công cụ học máy sẽ thực hiện các bước kiểm tra này và chuẩn bị có liên quan trong một
không chặn trước khi bật bất kỳ chế độ tăng tốc nào, vì vậy, rất có thể
vào lần đầu tiên người dùng chạy trình phát hiện, trình phát hiện sẽ sử dụng CPU. Sau khi tất cả
quá trình chuẩn bị kết thúc, thì cấu hình tốt nhất sẽ được dùng trong các lần chạy tiếp theo.
Ví dụ về cách sử dụng setPreferredHardwareConfigs:
- Để Bộ công cụ học máy chọn cấu hình phù hợp nhất, đừng gọi API này.
- Nếu không muốn bật bất kỳ chế độ tăng tốc nào, bạn chỉ cần truyền
CPU. - Nếu bạn muốn sử dụng GPU để giảm tải CPU ngay cả khi GPU có thể chậm hơn, hãy truyền
chỉ trong
CPU_GPU.
Chỉ định các tuỳ chọn của trình phát hiện tư thế:
// 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()
// 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();
Cuối cùng, hãy tạo một thực thể của PoseDetector. Chuyển các tuỳ chọn bạn đã chỉ định:
val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)
PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);
2. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào
Để phát hiện các tư thế trong một hình ảnh, hãy tạo một đối tượng InputImage
từ một mảng Bitmap, media.Image, ByteBuffer, byte hoặc một tệp trên
thiết bị. Sau đó, hãy truyền đối tượng InputImage vào phương thức
PoseDetector.
Để phát hiện tư thế, bạn nên sử dụng hình ảnh có kích thước tối thiểu 480x360 pixel. Nếu bạn đang phát hiện các tư thế theo thời gian thực, hãy chụp khung hình ở độ phân giải tối thiểu này có thể giúp giảm độ trễ.
Bạn có thể tạo một InputImage
đối tượng từ các nguồn khác nhau, mỗi nguồn được giải thích ở bên dưới.
Sử dụng media.Image
Cách tạo InputImage
từ đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi bạn chụp ảnh từ một
camera của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và
xoay thành InputImage.fromMediaImage().
Nếu bạn sử dụng
Thư viện CameraX, OnImageCapturedListener và
Các lớp ImageAnalysis.Analyzer tính toán giá trị xoay
cho bạn.
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 // ... } } }
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 // ... } } }
Nếu không sử dụng thư viện máy ảnh cung cấp độ xoay của hình ảnh, bạn có thể tính tỷ lệ khung hình dựa trên độ xoay của thiết bị và hướng của máy ảnh cảm biến trong thiết bị:
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 }
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; }
Sau đó, hãy truyền đối tượng media.Image và
giá trị độ xoay thành InputImage.fromMediaImage():
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Sử dụng URI tệp
Cách tạo InputImage
từ một URI tệp, hãy chuyển ngữ cảnh ứng dụng và URI tệp đến
InputImage.fromFilePath(). Điều này rất hữu ích khi bạn
sử dụng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn
một bức ảnh trong ứng dụng thư viện của họ.
val image: InputImage try { image = InputImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
InputImage image;
try {
image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
Sử dụng ByteBuffer hoặc ByteArray
Cách tạo InputImage
đối tượng từ ByteBuffer hoặc ByteArray, trước tiên hãy tính hình ảnh
độ xoay như mô tả trước đây cho đầu vào media.Image.
Sau đó, hãy tạo đối tượng InputImage bằng vùng đệm hoặc mảng, cùng với đối tượng
chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu và độ xoay:
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 )
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 );
Sử dụng Bitmap
Cách tạo InputImage
qua đối tượng Bitmap, hãy khai báo sau:
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
Hình ảnh được biểu thị bằng một đối tượng Bitmap cùng với độ xoay.
3. Xử lý hình ảnh
Truyền đối tượng InputImage đã chuẩn bị vào phương thức process của PoseDetector.
Task<Pose> result = poseDetector.process(image)
.addOnSuccessListener { results ->
// Task completed successfully
// ...
}
.addOnFailureListener { e ->
// Task failed with an exception
// ...
}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. Xem thông tin về tư thế phát hiện được
Nếu phát hiện thấy một người trong ảnh, API phát hiện tư thế sẽ trả về một Pose
đối tượng có 33 PoseLandmark giây.
Nếu người đó không nằm hoàn toàn trong hình ảnh, mô hình sẽ chỉ định các điểm mốc bị thiếu toạ độ bên ngoài khung và đặt chúng ở vị trí thấp Các giá trị InFrameReporting.
Nếu không phát hiện thấy người nào trong khung hình, Pose
đối tượng không chứa PoseLandmark nào.
// 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)
// 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);
Mẹo cải thiện hiệu suất
Chất lượng của kết quả tìm kiếm phụ thuộc vào chất lượng của hình ảnh đầu vào:
- Để Bộ công cụ học máy phát hiện chính xác tư thế, người trong ảnh phải được thể hiện bằng đủ dữ liệu pixel; để có hiệu suất tốt nhất, đối tượng phải tối thiểu là 256x256 pixel.
- Nếu bạn phát hiện tư thế trong ứng dụng theo thời gian thực, có thể bạn cũng nên cân nhắc kích thước tổng thể của hình ảnh đầu vào. Có thể xử lý hình ảnh nhỏ hơn nhanh hơn, vì vậy để giảm độ trễ, hãy chụp ảnh ở độ phân giải thấp hơn, nhưng vẫn chú ý đến các yêu cầu giải quyết ở trên và đảm bảo rằng đối tượng chiếm phần hình ảnh nhiều nhất có thể.
- Tiêu điểm ảnh kém cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác. Nếu bạn không nhận được kết quả có thể chấp nhận được, hãy yêu cầu người dùng chụp lại hình ảnh.
Nếu bạn muốn sử dụng tính năng phát hiện tư thế trong ứng dụng theo thời gian thực, hãy làm theo các nguyên tắc sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:
- Sử dụng SDK phát hiện tư thế cơ bản và
STREAM_MODE. - Hãy cân nhắc chụp ảnh ở độ phân giải thấp hơn. Tuy nhiên, bạn cũng cần lưu ý các yêu cầu về kích thước hình ảnh của API này.
- Nếu bạn sử dụng
Camerahoặc APIcamera2, lệnh điều tiết đến trình phát hiện. Nếu một video mới khung hình sẽ xuất hiện trong khi trình phát hiện đang chạy, hãy bỏ khung đó. Xem Ví dụ về lớpVisionProcessorBasetrong ứng dụng mẫu khởi động nhanh. - Nếu bạn sử dụng API
CameraX, đảm bảo rằng chiến lược backpressure được đặt ở giá trị mặc địnhImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Việc này giúp đảm bảo mỗi lần hệ thống chỉ gửi một hình ảnh để phân tích. Nếu các hình ảnh khác được tạo khi trình phân tích bận, chúng sẽ tự động bị loại bỏ và không được đưa vào hàng đợi của bạn. Sau khi hình ảnh đang được phân tích được đóng bằng cách gọi ImageProxy.close(), hình ảnh mới nhất tiếp theo sẽ được gửi. - Nếu bạn sử dụng đầu ra của trình phát hiện để phủ đồ hoạ lên
hình ảnh đầu vào, trước tiên hãy lấy kết quả từ Bộ công cụ học máy, sau đó kết xuất hình ảnh
và phủ lên trên
trong một bước duy nhất. Kết xuất này hiển thị trên bề mặt màn hình
một lần cho mỗi khung đầu vào. Xem
CameraSourcePreviewvà Ví dụ về các lớpGraphicOverlaytrong ứng dụng mẫu khởi động nhanh. - Nếu bạn sử dụng API Camera2, hãy chụp ảnh trong
Định dạng
ImageFormat.YUV_420_888. Nếu bạn sử dụng API Máy ảnh cũ, hãy chụp ảnh trong Định dạngImageFormat.NV21.
Các bước tiếp theo
- Để tìm hiểu cách sử dụng điểm mốc giúp phân loại các tư thế, hãy xem Mẹo phân loại ống.