Bộ công cụ học máy cung cấp SDK được tối ưu hoá cho phân đoạn ảnh chân dung tự chụp.
Thành phần của Trình phân đoạn ảnh chân dung tự chụp được liên kết theo phương thức tĩnh với ứng dụng của bạn tại thời điểm xây dựng. Điều này sẽ làm tăng kích thước tải xuống của ứng dụng thêm khoảng 4,5 MB và độ trễ của API có thể thay đổi từ 25 mili giây đến 65 mili giây tuỳ thuộc vào kích thước hình ảnh đầu vào, được đo trên Pixel 4.
Dùng thử
- Hãy 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 {
implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta5'
}
1. Tạo một bản sao của Trình phân đoạn
Tùy chọn trình phân đoạn
Để phân đoạn trên một hình ảnh, trước tiên hãy tạo một thực thể của Segmenter bằng cách chỉ định các tuỳ chọn sau.
Chế độ trình phát hiện
Segmenter hoạt động ở 2 chế độ. Hãy nhớ chọn cách phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.
STREAM_MODE (default)
Chế độ này được thiết kế để truyền trực tuyến khung hình từ video hoặc máy ảnh. Trong chế độ này, trình phân đoạn sẽ tận dụng kết quả từ các khung hình trước đó để trả về kết quả phân đoạn mượt mà hơn.
SINGLE_IMAGE_MODE
Chế độ này được thiết kế cho các hình ảnh đơn lẻ không có liên quan. Trong chế độ này, trình phân đoạn sẽ xử lý từng hình ảnh một cách độc lập, không làm mượt khung hình.
Bật mặt nạ kích thước thô
Yêu cầu trình phân đoạn trả về mặt nạ kích thước thô phù hợp với kích thước đầu ra của mô hình.
Kích thước mặt nạ thô (ví dụ: 256x256) thường nhỏ hơn kích thước hình ảnh đầu vào. Vui lòng gọi SegmentationMask#getWidth() và SegmentationMask#getHeight() để lấy kích thước mặt nạ khi bật tuỳ chọn này.
Nếu không chỉ định tùy chọn này, trình phân đoạn sẽ điều chỉnh tỷ lệ mặt nạ thô để phù hợp với kích thước hình ảnh đầu vào. Hãy cân nhắc dùng phương án này nếu bạn không cần áp dụng logic điều chỉnh tỷ lệ hoặc tính toán lại tỷ lệ tuỳ chỉnh cho trường hợp sử dụng của mình.
Chỉ định các tuỳ chọn trình phân đoạn:
Kotlin
val options =
SelfieSegmenterOptions.Builder()
.setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE)
.enableRawSizeMask()
.build()
Java
SelfieSegmenterOptions options =
new SelfieSegmenterOptions.Builder()
.setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE)
.enableRawSizeMask()
.build();
Tạo một thực thể của Segmenter. Chuyển các tuỳ chọn bạn đã chỉ định:
Kotlin
val segmenter = Segmentation.getClient(options)
Java
Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);
2. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào
Để thực hiện phân đoạn trên hình ảnh, hãy tạo một đối tượng InputImage từ Bitmap, media.Image, ByteBuffer, mảng byte hoặc một tệp trên thiết bị.
Bạn có thể tạo đối tượng InputImage từ nhiều nguồn, mỗi nguồn được giải thích ở bên dưới.
Sử dụng media.Image
Để tạo đối tượng InputImage từ đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi bạn chụp ảnh từ máy ảnh của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và chế độ xoay của hình ảnh đến InputImage.fromMediaImage().
Nếu bạn sử dụng thư viện
CameraX, thì các lớp OnImageCapturedListener và ImageAnalysis.Analyzer sẽ tính giá trị xoay cho bạn.
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
// ...
}
}
}
Nếu không sử dụng thư viện máy ảnh cho biết độ xoay của hình ảnh, bạn có thể tính độ xoay của hình ảnh dựa trên độ xoay của thiết bị và hướng của cảm biến máy ảnh trong thiết bị:
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;
}
Sau đó, hãy truyền đối tượng media.Image và giá trị độ xoay đến InputImage.fromMediaImage():
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Sử dụng URI tệp
Để tạo đối tượng InputImage từ 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 hình ảnh trong ứng dụng thư viện của họ.
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();
}
Sử dụng ByteBuffer hoặc ByteArray
Để tạo một đối tượng InputImage từ ByteBuffer hoặc ByteArray, trước tiên, hãy tính độ xoay hình ảnh như mô tả trước đó cho phương thức nhập media.Image.
Sau đó, hãy tạo đối tượng InputImage bằng vùng đệm hoặc mảng, cùng với chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu và độ xoay của hình ảnh:
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
);
Sử dụng Bitmap
Để tạo đối tượng InputImage qua đối tượng Bitmap, hãy khai báo sau:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
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 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. Nhận kết quả phân đoạn
Bạn có thể nhận được kết quả phân đoạn như sau:
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();
}
}
Để xem ví dụ đầy đủ về cách sử dụng kết quả phân đoạn, vui lòng xem mẫu bắt đầu nhanh của Bộ công cụ học máy.
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 nhận được kết quả phân đoạn chính xác, hình ảnh phải có kích thước tối thiểu là 256x256 pixel.
- Tiêu điểm ảnh kém cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác. Nếu bạn không nhận được kết quả chấp nhận được, hãy yêu cầu người dùng chụp lại hình ảnh.
Nếu bạn muốn sử dụng tính năng phân đoạn 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
STREAM_MODE. - 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.
- Hãy cân nhắc bật tuỳ chọn mặt nạ kích thước thô và kết hợp tất cả logic đổi kích thước với nhau. Ví dụ: thay vì để API điều chỉnh kích thước mặt nạ cho phù hợp với kích thước hình ảnh đầu vào trước, sau đó bạn điều chỉnh lại kích thước cho phù hợp với kích thước Chế độ xem hiển thị, bạn chỉ cần yêu cầu mặt nạ kích thước thô rồi kết hợp hai bước này thành một.
- Nếu bạn sử dụng API
Camerahoặccamera2, hãy điều tiết các lệnh gọi đến trình phát hiện. Nếu có khung hình video mới trong khi trình phát hiện đang chạy, hãy bỏ khung hình đó. Hãy xem lớpVisionProcessorBasetrong ứng dụng mẫu khởi động nhanh để biết ví dụ. - Nếu bạn sử dụng API
CameraX, hãy đảm bảo rằng chiến lược áp lực ngược được đặt về 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 trình phân tích bận, nếu có nhiều hình ảnh khác được tạo, thì các hình ảnh đó sẽ tự động bị loại bỏ và không được đưa vào hàng đợi phân phối. Sau khi hình ảnh đang được phân tích được đóng bằng cách gọi ImageProxy.close(), hình ảnh mới nhất tiếp theo sẽ được phân phối. - 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 lớp phủ trong một bước duy nhất. Thao tác này chỉ hiển thị trên bề mặt màn hình một lần cho mỗi khung đầu vào. Hãy xem các lớp
CameraSourcePreviewvàGraphicOverlaytrong ứng dụng mẫu khởi động nhanh để tham khảo ví dụ. - Nếu bạn sử dụng API Camera2, hãy chụp ảnh ở định dạng
ImageFormat.YUV_420_888. Nếu bạn sử dụng API Máy ảnh cũ, hãy chụp ảnh ở định dạngImageFormat.NV21.