ML Kit bietet ein optimiertes SDK für die Segmentierung von Selfies.
Die Assets des Selfie-Segmenters sind bei der Erstellung statisch mit Ihrer App verknüpft. Dadurch erhöht sich die Downloadgröße der App um etwa 4, 5 MB und die API-Latenz kann je nach Größe des Eingabebildes bei Pixel 4 zwischen 25 ms und 65 ms liegen.
Ausprobieren
- Probieren Sie die Beispiel-App aus, um sich ein Anwendungsbeispiel für diese API anzusehen.
Hinweis
- Fügen Sie in der Datei
build.gradle
auf Projektebene das Maven-Repository von Google in die Abschnittebuildscript
undallprojects
ein. - Fügen Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken in die Gradle-Datei auf App-Ebene Ihres Moduls ein, die normalerweise
app/build.gradle
ist:
dependencies {
implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta5'
}
1. Instanz von Segmenter erstellen
Segmentierungsoptionen
Um ein Bild zu segmentieren, erstellen Sie zuerst eine Instanz von Segmenter
, indem Sie die folgenden Optionen angeben.
Detektormodus
Der Segmenter
wird in zwei Modi ausgeführt. Wählen Sie die Option aus, die zu Ihrem Anwendungsfall passt.
STREAM_MODE (default)
Dieser Modus ist zum Streamen von Frames über ein Video oder eine Kamera vorgesehen. In diesem Modus verwendet der Segmentierungsoperator Ergebnisse aus vorherigen Frames, um flüssigere Segmentierungsergebnisse zurückzugeben.
SINGLE_IMAGE_MODE
Dieser Modus ist für einzelne Bilder vorgesehen, die keinen Bezug haben. In diesem Modus verarbeitet der Segmenter jedes Bild unabhängig und ohne Glättung über die Frames.
Maske für Rohgröße aktivieren
Fordert den Segmenter auf, die Rohgrößenmaske zurückzugeben, die der Größe der Modellausgabe entspricht.
Die Größe der Rohmaske (z.B. 256 x 256) ist normalerweise kleiner als die Größe des Eingabebilds. Rufen Sie SegmentationMask#getWidth()
und SegmentationMask#getHeight()
auf, um die Maskengröße abzurufen, wenn Sie diese Option aktivieren.
Ohne Angabe dieser Option skaliert der Segmenter die Rohmaske neu, damit sie der Größe des eingegebenen Bilds entspricht. Verwenden Sie diese Option, wenn Sie eine benutzerdefinierte Neuskalierungslogik anwenden möchten oder für Ihren Anwendungsfall keine Neuskalierung erforderlich ist.
Geben Sie die Segmentierungsoptionen an:
Kotlin
val options = SelfieSegmenterOptions.Builder() .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE) .enableRawSizeMask() .build()
Java
SelfieSegmenterOptions options = new SelfieSegmenterOptions.Builder() .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE) .enableRawSizeMask() .build();
Erstellen Sie eine Instanz von Segmenter
. Übergeben Sie die angegebenen Optionen:
Kotlin
val segmenter = Segmentation.getClient(options)
Java
Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);
2. Eingabebild vorbereiten
Wenn Sie ein Bild segmentieren möchten, erstellen Sie ein InputImage
-Objekt aus einem Bitmap
-, media.Image
-, ByteBuffer
-, Byte-Array oder einer Datei auf dem Gerät.
Sie können ein InputImage
-Objekt aus verschiedenen Quellen erstellen, die unten erläutert werden.
Mit einem media.Image
Wenn du ein InputImage
-Objekt aus einem media.Image
-Objekt erstellen möchtest, z. B. wenn du ein Bild mit der Kamera eines Geräts aufnimmst, übergib das media.Image
-Objekt und die Drehung des Bildes an InputImage.fromMediaImage()
.
Wenn Sie die Bibliothek
CameraX verwenden, berechnen die Klassen OnImageCapturedListener
und ImageAnalysis.Analyzer
den Rotationswert für Sie.
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 // ... } } }
Wenn du keine Kamerabibliothek verwendest, die dir den Drehungsgrad des Bildes liefert, kannst du ihn aus dem Drehungsgrad des Geräts und der Ausrichtung des Kamerasensors im Gerät berechnen:
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; }
Übergeben Sie dann das media.Image
-Objekt und den Wert für den Rotationsgrad an InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Datei-URI verwenden
Wenn Sie ein InputImage
-Objekt aus einem Datei-URI erstellen möchten, übergeben Sie den Anwendungskontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath()
. Das ist nützlich, wenn Sie den Intent ACTION_GET_CONTENT
verwenden, um den Nutzer aufzufordern, ein Bild aus seiner Galerie-App auszuwählen.
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(); }
ByteBuffer
oder ByteArray
verwenden
Um ein InputImage
-Objekt aus ByteBuffer
oder ByteArray
zu erstellen, berechnen Sie zuerst den Bilddrehungsgrad, wie zuvor für die media.Image
-Eingabe beschrieben.
Erstellen Sie dann das InputImage
-Objekt mit dem Zwischenspeicher oder Array, zusammen mit Höhe, Breite, Farbcodierungsformat und Drehungsgrad:
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 );
Mit einem Bitmap
Um ein InputImage
-Objekt aus einem Bitmap
-Objekt zu erstellen, deklariere Folgendes:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
Das Bild wird durch ein Bitmap
-Objekt in Verbindung mit Drehungsgrad dargestellt.
3. Bild verarbeiten
Übergeben Sie das vorbereitete InputImage
-Objekt an die Methode process
des 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 // ... } });
4. Segmentierungsergebnis abrufen
Sie können das Segmentierungsergebnis so erhalten:
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(); } }
Ein vollständiges Beispiel für die Verwendung der Segmentierungsergebnisse finden Sie im ML Kit-Schnellstartbeispiel.
Tipps zur Verbesserung der Leistung
Die Qualität Ihrer Ergebnisse hängt von der Qualität des Eingabebildes ab:
- Damit ML Kit ein genaues Segmentierungsergebnis erhalten kann, sollte das Bild mindestens 256 x 256 Pixel groß sein.
- Ein schlechter Bildfokus kann auch die Genauigkeit beeinträchtigen. Wenn Sie keine akzeptablen Ergebnisse erhalten, bitten Sie den Nutzer, das Bild erneut aufzunehmen.
Wenn Sie die Segmentierung in einer Echtzeitanwendung verwenden möchten, beachten Sie die folgenden Richtlinien, um die besten Framerates zu erzielen:
- Verwenden Sie
STREAM_MODE
. - Nehmen Sie Bilder mit einer niedrigeren Auflösung auf. Beachten Sie jedoch auch die Anforderungen dieser API an die Bildabmessungen.
- Erwägen Sie, die Maskenoption für die Rohgröße zu aktivieren und die gesamte Logik zur Neuskalierung zu kombinieren. Anstatt beispielsweise die API die Maske zuerst so skalieren zu lassen, dass sie der Größe des eingegebenen Bilds entspricht, und sie dann erneut skalieren, damit sie der Größe der Ansicht entspricht, fordern Sie einfach die Maske der Rohgröße an und kombinieren diese beiden Schritte zu einem.
- Wenn Sie die
Camera
odercamera2
API verwenden, drosseln Sie Aufrufe an den Detektor. Wenn ein neuer Videoframe verfügbar wird, während der Detektor ausgeführt wird, lassen Sie den Frame fallen. Ein Beispiel finden Sie in derVisionProcessorBase
-Klasse in der Beispielanwendung im Schnellstart. - Wenn Sie die
CameraX
API verwenden, muss die Rückstaustrategie auf den StandardwertImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
gesetzt sein. Dadurch wird garantiert, dass jeweils nur ein Bild zur Analyse geliefert wird. Wenn mehr Bilder erzeugt werden, während das Analysegerät ausgelastet ist, werden diese automatisch verworfen und nicht in die Warteschlange für die Übermittlung eingereiht. Sobald das analysierte Bild durch Aufrufen von ImageProxy.close() geschlossen wurde, wird das nächste aktuelle Bild geliefert. - Wenn Sie die Ausgabe des Detektors verwenden, um Grafiken über das Eingabebild einzublenden, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus ML Kit ab und rendern Sie dann das Bild und das Overlay in einem Schritt. Dadurch wird die Anzeigeoberfläche für jeden Eingabeframe nur einmal gerendert. Ein Beispiel finden Sie in der Kurzanleitung unter den Klassen
CameraSourcePreview
undGraphicOverlay
. - Wenn du die Camera2 API verwendest, nimm Bilder im
ImageFormat.YUV_420_888
-Format auf. Wenn du die ältere Camera API verwendest, nimm Bilder imImageFormat.NV21
-Format auf.