Segmentazione dei selfie con ML Kit su Android

Questa API è offerta in versione beta e non è soggetta a SLA (accordo sul livello del servizio) o a norme sul ritiro. Potrebbero essere apportate modifiche a questa API che interrompono la compatibilità con le versioni precedenti.

ML Kit fornisce un SDK ottimizzato per la segmentazione dei selfie.

Questa API utilizza una libreria in bundle che aumenta le dimensioni dell'app. Consulta questa guida per ulteriori informazioni.

Gli asset di segmentazione dei selfie sono collegati in modo statico alla tua app al momento della creazione. In questo modo, le dimensioni di download dell'app aumenteranno di circa 4,5 MB e la latenza dell'API può variare da 25 ms a 65 ms a seconda delle dimensioni dell'immagine di input, misurata su Pixel 4.

Provalo

• Prova l'app di esempio per vedere un esempio di utilizzo di questa API.

Prima di iniziare

Questa API richiede il livello API Android 21 o versioni successive. Assicurati che il file di build dell'app utilizzi un valore minSdkVersion pari a 21 o superiore.

1. Nel file build.gradle a livello di progetto, assicurati di includere il Repository Maven di Google in entrambe le sezioni buildscript e allprojects.
2. Aggiungi le dipendenze per le librerie Android ML Kit al file gradle a livello di app del modulo, che in genere è app/build.gradle:

dependencies {
  implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta5'
}

1. Crea un'istanza di Segmenter

Opzioni di segmentazione

Per eseguire la segmentazione su un'immagine, crea prima un'istanza di Segmenter specificando le seguenti opzioni.

Modalità rilevatore

Il Segmenter funziona in due modalità. Assicurati di scegliere quello adatto al tuo caso d'uso.

STREAM_MODE (default)

Questa modalità è progettata per lo streaming di fotogrammi da video o dalla videocamera. In questa modalità, lo strumento di segmentazione sfrutta i risultati dei frame precedenti per restituire risultati di segmentazione più fluidi.

SINGLE_IMAGE_MODE

Questa modalità è progettata per singole immagini non correlate. In questa modalità, il segmentatore elabora ogni immagine in modo indipendente, senza smussare i fotogrammi.

Attiva maschera dimensioni non elaborate

Chiede al segmenter di restituire la maschera delle dimensioni non elaborate che corrisponde alla dimensione di output del modello.

Le dimensioni della maschera non elaborata (ad es. 256 x 256) sono generalmente inferiori a quelle dell'immagine di input. Chiama SegmentationMask#getWidth() e SegmentationMask#getHeight() per ottenere le dimensioni della maschera quando attivi questa opzione.

Senza specificare questa opzione, il segmentatore ridimensiona la maschera non elaborata per corrispondere alle dimensioni dell'immagine di input. Valuta la possibilità di utilizzare questa opzione se vuoi applicare una logica di ridimensionamento personalizzata o se il ridimensionamento non è necessario per il tuo caso d'uso.

Specifica le opzioni dello strumento di segmentazione:

Kotlin

val options =
        SelfieSegmenterOptions.Builder()
            .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE)
            .enableRawSizeMask()
            .build()

Java

SelfieSegmenterOptions options =
        new SelfieSegmenterOptions.Builder()
            .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE)
            .enableRawSizeMask()
            .build();

Crea un'istanza di Segmenter. Trasmetti le opzioni che hai specificato:

Kotlin

val segmenter = Segmentation.getClient(options)

Java

Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);

2. Prepara l'immagine di input

Per eseguire la segmentazione su un'immagine, crea un oggetto InputImage da un array di byte Bitmap, media.Image, ByteBuffer, da un array di byte o da un file sul dispositivo.

Puoi creare un oggetto InputImage da origini diverse, spiegate di seguito.

Utilizzo di un media.Image

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine dalla fotocamera di un dispositivo, passa l'oggetto media.Image e la rotazione dell'immagine a InputImage.fromMediaImage().

Se utilizzi la libreria CameraX, le classi OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer calcolano il valore della rotazione 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 non utilizzi una raccolta di videocamere che ti fornisce il grado di rotazione dell'immagine, puoi calcolarlo in base al grado di rotazione e all'orientamento del sensore della fotocamera nel dispositivo:

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;
}

Quindi, passa l'oggetto media.Image e il valore del grado di rotazione a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Utilizzo di un URI del file

Per creare un oggetto InputImage da un URI file, passa il contesto dell'app e l'URI del file a InputImage.fromFilePath(). Questo è utile quando utilizzi un intent ACTION_GET_CONTENT per richiedere all'utente di selezionare un'immagine dall'app Galleria.

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();
}

Con ByteBuffer o ByteArray

Per creare un oggetto InputImage da un elemento ByteBuffer o ByteArray, devi prima calcolare il grado di rotazione dell'immagine come descritto in precedenza per l'input media.Image. Poi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme ad altezza, larghezza, formato di codifica del colore e grado di rotazione dell'immagine:

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

Utilizzo di un Bitmap

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto Bitmap, effettua la seguente dichiarazione:

Kotlin

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

Java

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

L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap e da un grado di rotazione.

3. Elabora l'immagine

Passa l'oggetto InputImage preparato al metodo process di Segmenter.

Kotlin

Task<SegmentationMask> result = segmenter.process(image)
       .addOnSuccessListener { results ->
           // Task completed successfully
           // ...
       }
       .addOnFailureListener { e ->
           // Task failed with an exception
           // ...
       }

Java

Task<SegmentationMask> result =
        segmenter.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<SegmentationMask>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(SegmentationMask mask) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });

Nota: se utilizzi l'API CameraX, assicurati di chiudere ImageProxy al termine del suo utilizzo, ad esempio aggiungendo un OnCompleteListener al valore Task restituito dal metodo process. Per un esempio, vedi la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.

4. Ottieni il risultato della segmentazione

Ecco i risultati della segmentazione:

Kotlin

val mask = segmentationMask.getBuffer()
val maskWidth = segmentationMask.getWidth()
val maskHeight = segmentationMask.getHeight()

for (val y = 0; y < maskHeight; y++) {
  for (val x = 0; x < maskWidth; x++) {
    // Gets the confidence of the (x,y) pixel in the mask being in the foreground.
    val foregroundConfidence = mask.getFloat()
  }
}

Java

ByteBuffer mask = segmentationMask.getBuffer();
int maskWidth = segmentationMask.getWidth();
int maskHeight = segmentationMask.getHeight();

for (int y = 0; y < maskHeight; y++) {
  for (int x = 0; x < maskWidth; x++) {
    // Gets the confidence of the (x,y) pixel in the mask being in the foreground.
    float foregroundConfidence = mask.getFloat();
  }
}

Per un esempio completo di come utilizzare i risultati della segmentazione, consulta l'esempio della guida rapida di ML Kit.

Suggerimenti per migliorare il rendimento

La qualità dei risultati dipende dalla qualità dell'immagine di input:

• Affinché ML Kit ottenga un risultato di segmentazione accurato, l'immagine deve essere di almeno 256 x 256 pixel.
• Anche una scarsa messa a fuoco dell'immagine può influire sulla precisione. Se non ottieni risultati accettabili, chiedi all'utente di recuperare l'immagine.

Se vuoi utilizzare la segmentazione in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le migliori frequenze fotogrammi:

• Usa STREAM_MODE.
• Prova ad acquisire immagini a una risoluzione inferiore. Tuttavia, tieni presente anche i requisiti per le dimensioni immagine di questa API.
• Valuta la possibilità di attivare l'opzione della maschera delle dimensioni non elaborate e di combinare tutta la logica di ridimensionamento. Ad esempio, invece di lasciare che l'API ridimensiona prima la maschera in modo che corrisponda alla dimensione dell'immagine di input e poi la ridimensiona di nuovo per farla corrispondere alle dimensioni di visualizzazione per la visualizzazione, richiedi la maschera della dimensione non elaborata e combina questi due passaggi in uno solo.
• Se usi l'API Camera o camera2, limita le chiamate al rilevatore. Se un nuovo fotogramma video diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione, eliminalo. Per un esempio, vedi la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.
• Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di contropressione sia impostata sul valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Ciò garantisce che verrà pubblicata una sola immagine alla volta per l'analisi. Se vengono prodotte altre immagini quando l'analizzatore è occupato, queste verranno eliminate automaticamente e non verranno messe in coda per la distribuzione. Dopo aver chiuso l'immagine analizzata chiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'immagine più recente.
• Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici all'immagine di input, ottieni il risultato da ML Kit, quindi esegui il rendering dell'immagine e della sovrapposizione in un unico passaggio. Il rendering viene eseguito sulla superficie di visualizzazione una sola volta per ogni frame di input. Per un esempio, vedi le classi CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio della guida rapida.
• Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi l'API Camera precedente, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.NV21.