Android'de ML Kit ile selfie segmentasyonu

Bu API beta sürümünde kullanıma sunulmuştur ve herhangi bir HDS veya kullanımdan kaldırma politikasına tabi değildir. Bu API'de geriye dönük uyumluluğu bozan değişiklikler yapılabilir.

ML Kit, selfie segmentasyonu için optimize edilmiş bir SDK sunar.

Bu API, uygulamanızın boyutunu büyüten, paket halinde bir kitaplık kullanır. Daha fazla bilgi için bu rehbere göz atın.

Selfie Segmenter öğeleri, derleme sırasında statik olarak uygulamanıza bağlıdır. Bu, uygulamanızın indirme boyutunu yaklaşık 4,5 MB artırır ve API gecikmesi, Pixel 4'te ölçüldüğü şekliyle giriş görüntüsü boyutuna bağlı olarak 25 ms ile 65 ms arasında değişebilir.

Deneyin

• Bu API'nin örnek bir kullanımını görmek için örnek uygulamayı inceleyin.

Başlamadan önce

Bu API, Android API düzeyi 21 veya üzerini gerektirir. Uygulamanızın derleme dosyasının 21 veya daha yüksek bir minSdkVersion değeri kullandığından emin olun.

1. Proje düzeyindeki build.gradle dosyanızda, Google'ın Maven deposunu hem buildscript hem de allprojects bölümlerinize eklediğinizden emin olun.
2. ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını, modülünüzün uygulama düzeyindeki Gradle dosyasına ekleyin. Bu dosya genellikle app/build.gradle olur:

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

1. Segmenter örneği oluşturma

Segmenter seçenekleri

Bir görüntü üzerinde segmentasyon yapmak için önce aşağıdaki seçenekleri belirterek bir Segmenter örneği oluşturun.

Algılayıcı Modu

Segmenter iki modda çalışır. Kullanım alanınıza uygun olanı seçtiğinizden emin olun.

STREAM_MODE (default)

Bu mod, video veya kameradan kare akışı gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. Segmenter, bu modda daha düzgün segmentasyon sonuçları döndürmek için önceki karelerden elde edilen sonuçlardan yararlanır.

SINGLE_IMAGE_MODE

Bu mod, birbiriyle alakalı olmayan tek resimler için tasarlanmıştır. Bu modda segmentleyici, kareler üzerinde yumuşatma olmadan her resmi bağımsız olarak işler.

Ham boyut maskesini etkinleştir

Segmentleyiciden, model çıktı boyutuyla eşleşen ham boyut maskesini döndürmesini ister.

İşlenmemiş maske boyutu (ör. 256x256) genellikle giriş resmi boyutundan daha küçüktür. Bu seçeneği etkinleştirirken maske boyutunu öğrenmek için lütfen SegmentationMask#getWidth() ve SegmentationMask#getHeight() çağrılarını arayın.

Bu seçeneği belirtmezseniz segmentleyici, ham maskeyi giriş resmi boyutuyla eşleşecek şekilde yeniden ölçeklendirir. Özelleştirilmiş yeniden ölçeklendirme mantığı uygulamak istiyorsanız veya kullanım alanınız için yeniden ölçeklendirme gerekmiyorsa bu seçeneği kullanabilirsiniz.

Segmenter seçeneklerini belirtin:

Kotlin

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

Java

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

Segmenter örneği oluşturun. Belirttiğiniz seçenekleri iletin:

Kotlin

val segmenter = Segmentation.getClient(options)

Java

Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);

2. Giriş görüntüsünü hazırlama

Bir görüntü üzerinde segmentasyon yapmak için Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan InputImage nesnesi oluşturun.

Farklı kaynaklardan InputImage nesnesi oluşturabilirsiniz. Nesnelerin her biri aşağıda açıklanmıştır.

media.Image kullanılıyor

Bir media.Image nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için (örneğin, bir cihazın kamerasından resim çekerken) media.Image nesnesini ve resmin dönüşünü InputImage.fromMediaImage() konumuna getirin.

KameraX kitaplığını kullanırsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları, döndürme değerini sizin için hesaplar.

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
          // ...
        }
    }
}

Resmin dönüş derecesini belirten bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız bunu cihazın döndürme derecesinden ve cihazdaki kamera sensörünün yönüne göre hesaplayabilirsiniz:

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;
}

Daha sonra, media.Image nesnesini ve döndürme derecesi değerini InputImage.fromMediaImage() öğesine iletin:

Kotlin

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

Java

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

Dosya URI'si kullanma

Dosya URI'sinden InputImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath() adresine iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için bir ACTION_GET_CONTENT amacı kullandığınızda faydalıdır.

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();
}

ByteBuffer veya ByteArray kullanma

ByteBuffer veya ByteArray öğesinden InputImage nesnesi oluşturmak için önce daha önce media.Image girişi için açıklandığı gibi resim döndürme derecesini hesaplayın. Ardından, InputImage nesnesini resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve döndürme derecesiyle birlikte arabellek veya diziyle oluşturun:

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

Bitmap kullanılıyor

Bir Bitmap nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için aşağıdaki bildirimi yapın:

Kotlin

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

Java

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

Resim, döndürme dereceleriyle birlikte bir Bitmap nesnesiyle temsil edilir.

3. Resmi işle

Hazırlanan InputImage nesnesini Segmenter'ın process yöntemine geçirin.

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
                                // ...
                            }
                        });

Not: CameraX API'sini kullanıyorsanız kullanmayı bitirdiğinizde ImageProxy öğesini kapattığınızdan emin olun. Örneğin, process yönteminden döndürülen Task öğesine OnCompleteListener ekleyerek. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfına bakın.

4. Segmentasyon sonucunu alma

Segmentasyon sonucunu aşağıdaki şekilde alabilirsiniz:

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();
  }
}

Segmentasyon sonuçlarının nasıl kullanılacağına dair tam bir örnek için lütfen ML Kit hızlı başlangıç örneğine bakın.

Performansı artırmaya yönelik ipuçları

Sonuçlarınızın kalitesi, giriş görüntüsünün kalitesine bağlıdır:

• ML Kit'in doğru bir segmentasyon sonucu alabilmesi için görüntü en az 256x256 piksel olmalıdır.
• Kötü resim odağı, doğruluğu da etkileyebilir. Kabul edilebilir sonuçlar alamazsanız kullanıcıdan resmi yeniden çekmesini isteyin.

Segmentasyonu gerçek zamanlı bir uygulamada kullanmak istiyorsanız en iyi kare hızlarını elde etmek için şu yönergeleri uygulayın:

• STREAM_MODE hesabını kullan.
• Daha düşük çözünürlükte resimler çekmeyi deneyin. Ancak, bu API'nin resim boyutu koşullarını da göz önünde bulundurun.
• Ham boyut maskesi seçeneğini etkinleştirmeyi ve tüm yeniden ölçeklendirme mantığını birlikte kullanmayı düşünün. Örneğin, API'nin maskeyi önce giriş resminizin boyutuyla eşleşecek şekilde yeniden ölçeklendirmesine izin verip daha sonra, maskeyi görüntülü reklam için görünüm boyutuyla eşleşecek şekilde yeniden ölçeklendirmek yerine, ham boyut maskesi istemeniz ve bu iki adımı tek bir adımda birleştirmeniz yeterlidir.
• Camera veya camera2 API kullanıyorsanız algılayıcıya yapılan çağrıları daraltın. Algılayıcı çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfına bakın.
• CameraX API'yi kullanıyorsanız geri basınç stratejisinin varsayılan değeri ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST olarak ayarlandığından emin olun. Bu, analiz için tek seferde yalnızca bir görüntünün gönderilmesini garanti eder. Analiz aracı meşgulken daha fazla görüntü üretilirse bu görüntüler otomatik olarak bırakılır ve teslim edilmek üzere sıraya alınmaz. Analiz edilen resim, ImageProxy.close() çağrısı yapılarak kapatıldıktan sonra, bir sonraki en son resim yayınlanır.
• Algılayıcının çıkışını giriş görüntüsünün üzerine grafik yerleştirmek için kullanırsanız önce sonucu ML Kit'ten alın, ardından görüntüyü ve yer paylaşımını tek bir adımda oluşturun. Bu işlem, her giriş çerçevesi için ekran yüzeyinde yalnızca bir kez oluşturulur. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki CameraSourcePreview ve GraphicOverlay sınıflarına göz atın.
• Camera2 API'sini kullanıyorsanız görüntüleri ImageFormat.YUV_420_888 biçiminde yakalayın. Eski Camera API'sini kullanıyorsanız görüntüleri ImageFormat.NV21 biçiminde çekin.