Bộ công cụ học máy cung cấp một SDK được tối ưu hoá cho phân đoạn ảnh chân dung tự chụp.
Các thành phần Ảnh tự chụp phân đoạn được liên kết tĩnh với ứng dụng của bạn trong thời gian xây dựng. Thao tác 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, như được đo trên Pixel 4.
Dùng thử
- Hãy khám phá ứng dụng mẫu để xem ví dụ về cách sử dụng API này.
Trước khi bắt đầu
- Trong tệp
build.gradle
cấp dự án, hãy nhớ đưa kho lưu trữ Maven của Google vào cả hai phầnbuildscript
vàallprojects
. - Thêm các phần phụ thuộc cho thư viện Android của 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 phân đoạn
Để thực hiện phân đoạn trên hình ảnh, trước tiên hãy tạo phiên bản của Segmenter
bằng cách chỉ định các tuỳ chọn sau.
Chế độ phát hiện
Segmenter
hoạt động ở 2 chế độ. Hãy nhớ chọn một ngôn ngữ phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.
STREAM_MODE (default)
Chế độ này được thiết kế để phát trực tuyến các khung hình từ video hoặc máy ảnh. Ở 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. Ở chế độ này, trình phân đoạn sẽ xử lý từng hình ảnh độc lập, không làm mượt trên khung hình.
Bật mặt nạ kích thước thô
Yêu cầu bộ phân đoạn trả về mặt nạ kích thước thô khớp 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 biết 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 cho phù hợp với kích thước hình ảnh đầu vào. Hãy cân nhắc sử dụng lựa chọn này nếu bạn muốn áp dụng logic thay đổi kích thước tuỳ chỉnh hoặc điều chỉnh tỷ lệ là không cần thiết cho trường hợp sử dụng của bạn.
Chỉ định các tuỳ chọn 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 mà 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 đối tượng InputImage
từ Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, mảng byte hoặc một tệp trên thiết bị.
Bạn có thể tạo một đối tượng InputImage
từ nhiều nguồn. Mỗi nguồn sẽ được giải thích ở bên dưới.
Sử dụng media.Image
Để tạo một đối tượng InputImage
từ đối tượng media.Image
, chẳng hạn như khi bạn chụp ảnh bằng 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, các lớp OnImageCapturedListener
và ImageAnalysis.Analyzer
sẽ tính giá trị chế độ 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 để cung cấp độ xoay của hình ảnh, bạn có thể tính độ xoay này 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 từ 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 toán độ xoay hình ảnh như mô tả trước đó cho dữ liệu đầu vào 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
từ 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 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 biết 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 kết quả phụ thuộc vào chất lượng của hình ảnh đầu vào:
- Để Bộ công cụ học máy có được kết quả phân đoạn chính xác, hình ảnh phải có kích thước tối thiểu là 256x256 pixel.
- Hình ảnh lấy nét kém cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác. Nếu bạn không nhận được kết quả có thể chấp nhận được, hãy yêu cầu người dùng chụp lại hình ảnh.
Nếu bạn muốn dùng 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
. - Hãy cân nhắc chụp ảnh ở độ phân giải thấp hơn. Tuy nhiên, hãy lưu ý các yêu cầu về kích thước hình ảnh của API này.
- Cân nhắc bật tuỳ chọn mặt nạ cho kích thước thô và kết hợp tất cả logic điều chỉnh kích thước với nhau. Ví dụ: thay vì để API điều chỉnh tỷ lệ mặt nạ cho phù hợp với kích thước hình ảnh đầu vào trước tiên, sau đó bạn điều chỉnh lại tỷ lệ lại cho phù hợp với kích thước Khung hiển thị để hiển thị, chỉ cần yêu cầu mặt nạ kích thước thô và kết hợp hai bước này thành một.
- Nếu bạn sử dụng API
Camera
hoặccamera2
, hãy điều tiết lệnh gọi đến trình phát hiện. Nếu có khung video mới trong khi trình phát hiện đang chạy, hãy bỏ khung hình đó. Hãy xem lớpVisionProcessorBase
trong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh để biết ví dụ. - Nếu bạn sử dụng API
CameraX
, hãy nhớ đặt chiến lược backpressure về giá trị mặc địnhImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. Điều này đảm bảo mỗi lần chỉ gửi một hình ảnh để phân tích. Nếu thêm hình ảnh được tạo khi trình phân tích bận, các hình ảnh đó sẽ tự động bị loại bỏ và không được đưa vào hàng đợi phân phối. Sau khi bạn đóng hình ảnh đang được phân tích bằng cách gọi ImageProxy.close(), hình ảnh mới nhất tiếp theo sẽ được phân phối. - Nếu bạn dùng 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 rồi kết xuất hình ảnh và lớp phủ chỉ trong một bước. API này chỉ kết xuất trên nền tảng màn hình một lần cho mỗi khung đầu vào. Hãy xem các lớp
CameraSourcePreview
vàGraphicOverlay
trong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh để biết ví dụ. - Nếu bạn sử dụng API Camera2, hãy chụp ảnh ở định dạng
ImageFormat.YUV_420_888
. Nếu bạn sử dụng API Camera cũ, hãy chụp ảnh ở định dạngImageFormat.NV21
.