ML Kit fournit un SDK optimisé pour la segmentation par selfie.
Les composants du segment de selfie sont associés de manière statique à votre application au moment de la compilation. La taille de téléchargement de votre application augmente d'environ 4,5 Mo, et la latence de l'API peut varier de 25 ms à 65 ms en fonction de la taille de l'image d'entrée (mesurée sur un Pixel 4).
Essayer
- Jouez avec l'application exemple pour voir un exemple d'utilisation de cette API.
Avant de commencer
- Dans le fichier
build.gradleau niveau du projet, veillez à inclure le dépôt Maven de Google à la fois dans vos sectionsbuildscriptetallprojects. - Ajoutez les dépendances des bibliothèques Android ML Kit au fichier Gradle au niveau de l'application de votre module, qui est généralement
app/build.gradle:
dependencies {
implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta5'
}
1. Créer une instance de Segmenter
Options du segmenteur
Pour segmenter une image, commencez par créer une instance de Segmenter en spécifiant les options suivantes.
Mode détecteur
Segmenter fonctionne dans deux modes. Veillez à choisir celle qui correspond à votre cas d'utilisation.
STREAM_MODE (default)
Ce mode est conçu pour diffuser les images de la vidéo ou de la caméra. Dans ce mode, le segmenteur exploite les résultats des frames précédents pour renvoyer des résultats de segmentation plus fluides.
SINGLE_IMAGE_MODE
Ce mode est conçu pour les images uniques qui ne sont pas liées. Dans ce mode, le segmenteur traite chaque image indépendamment, sans lissage sur les images.
Activer le masque de taille brute
Il demande au segmenteur de renvoyer le masque de taille brute qui correspond à la taille de sortie du modèle.
La taille du masque brut (par exemple, 256 x 256) est généralement inférieure à la taille de l'image d'entrée. Veuillez appeler SegmentationMask#getWidth() et SegmentationMask#getHeight() pour obtenir la taille du masque lorsque vous activez cette option.
Si vous ne spécifiez pas cette option, le segmenteur redimensionne le masque brut pour qu'il corresponde à la taille de l'image d'entrée. Utilisez cette option si vous souhaitez appliquer une logique de rescaling personnalisée ou si le redimensionnement n'est pas nécessaire pour votre cas d'utilisation.
Spécifiez les options du segmenteur:
Kotlin
val options =
SelfieSegmenterOptions.Builder()
.setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE)
.enableRawSizeMask()
.build()
Java
SelfieSegmenterOptions options =
new SelfieSegmenterOptions.Builder()
.setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE)
.enableRawSizeMask()
.build();
Créez une instance de Segmenter. Transmettez les options que vous avez spécifiées:
Kotlin
val segmenter = Segmentation.getClient(options)
Java
Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);
2. Préparer l'image d'entrée
Pour effectuer la segmentation d'une image, créez un objet InputImage à partir d'un Bitmap, media.Image, ByteBuffer, d'un tableau d'octets ou d'un fichier sur l'appareil.
Vous pouvez créer un objet InputImage à partir de différentes sources, qui sont expliquées ci-dessous.
Utiliser un media.Image
Pour créer un objet InputImage à partir d'un objet media.Image, par exemple lorsque vous capturez une image à partir de l'appareil photo d'un appareil, transmettez l'objet media.Image et la rotation de l'image à InputImage.fromMediaImage().
Si vous utilisez la bibliothèque
Camera CameraX, les classes OnImageCapturedListener et ImageAnalysis.Analyzer calculent la valeur de rotation pour vous.
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
// ...
}
}
}
Si vous n'utilisez pas de bibliothèque d'appareil photo qui indique le degré de rotation de l'image, vous pouvez le calculer à partir du degré de rotation de l'appareil et de l'orientation du capteur de l'appareil photo de l'appareil:
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;
}
Transmettez ensuite l'objet media.Image et la valeur du degré de rotation à InputImage.fromMediaImage():
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Utiliser un URI de fichier
Pour créer un objet InputImage à partir d'un URI de fichier, transmettez le contexte de l'application et l'URI du fichier à InputImage.fromFilePath(). Cela est utile lorsque vous utilisez un intent ACTION_GET_CONTENT pour inviter l'utilisateur à sélectionner une image dans son application de galerie.
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();
}
Utiliser un ByteBuffer ou un ByteArray
Pour créer un objet InputImage à partir d'un élément ByteBuffer ou ByteArray, calculez d'abord le degré de rotation de l'image, comme décrit précédemment pour l'entrée media.Image.
Créez ensuite l'objet InputImage avec le tampon ou le tableau, ainsi que la hauteur, la largeur, le format d'encodage des couleurs et le degré de rotation de l'image:
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
);
Utiliser un Bitmap
Pour créer un objet InputImage à partir d'un objet Bitmap, effectuez la déclaration suivante:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
L'image est représentée par un objet Bitmap associé à des degrés de rotation.
3. Traiter l'image
Transmettez l'objet InputImage préparé à la méthode process de 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. Obtenir le résultat de la segmentation
Vous pouvez obtenir le résultat de la segmentation comme suit:
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();
}
}
Pour obtenir un exemple complet d'utilisation des résultats de segmentation, consultez l'exemple de démarrage rapide de ML Kit.
Conseils pour améliorer les performances
La qualité des résultats dépend de la qualité de l'image d'entrée:
- Pour que ML Kit obtienne un résultat de segmentation précis, l'image doit faire au moins 256 x 256 pixels.
- Une mauvaise mise au point de l'image peut également nuire à sa précision. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, demandez à l'utilisateur de reprendre l'image.
Si vous souhaitez utiliser la segmentation dans une application en temps réel, suivez ces consignes pour obtenir les meilleures fréquences d'images:
- Utilisez
STREAM_MODE. - Envisagez de capturer des images à une résolution plus faible. Cependant, gardez également à l'esprit les exigences de cette API concernant les dimensions de l'image.
- Envisagez d'activer l'option de masque de taille brute et de combiner toute la logique de rescaling. Par exemple, au lieu de laisser l'API redimensionner le masque pour qu'il corresponde à la taille de votre image d'entrée, puis de le redimensionner à nouveau pour qu'il corresponde à la taille de la vue à afficher, il vous suffit de demander le masque de taille brute et de combiner ces deux étapes en une seule.
- Si vous utilisez l'API
Cameraoucamera2, limitez les appels au détecteur. Si une nouvelle image vidéo devient disponible pendant l'exécution du détecteur, supprimez-la. Consultez la classeVisionProcessorBasede l'exemple d'application de démarrage rapide pour obtenir un exemple. - Si vous utilisez l'API
CameraX, assurez-vous que la stratégie de contre-pression est définie sur sa valeur par défautImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Cela garantit qu'une seule image à la fois sera envoyée pour analyse. Si davantage d'images sont produites lorsque l'analyseur est occupé, elles sont automatiquement supprimées et ne sont pas mises en file d'attente pour la diffusion. Une fois l'image en cours d'analyse fermée en appelant ImageProxy.close(), la dernière image suivante est envoyée. - Si vous utilisez la sortie du détecteur pour superposer des graphiques sur l'image d'entrée, obtenez d'abord le résultat de ML Kit, puis effectuez le rendu de l'image et de la superposition en une seule étape. Le rendu sur la surface d'affichage n'est effectué qu'une seule fois pour chaque image d'entrée. Consultez les classes
CameraSourcePreviewetGraphicOverlaydans l'exemple d'application de démarrage rapide pour obtenir un exemple. - Si vous utilisez l'API Camera2, capturez des images au format
ImageFormat.YUV_420_888. Si vous utilisez l'ancienne API Camera, capturez les images au formatImageFormat.NV21.