Themensegmentierung mit ML Kit for Android

<ph type="x-smartling-placeholder">

</ph> Diese API wird als Betaversion angeboten und unterliegt keinem SLA und keiner Richtlinie zur Einstellung von Produkten und Diensten. Änderungen können die die Abwärtskompatibilität beeinträchtigen.

Mit dem ML Kit können Sie Ihrer App ganz einfach Funktionen zur Themensegmentierung hinzufügen.

<ph type="x-smartling-placeholder">

</ph> Diese API verwendet eine entbündelte Bibliothek, die vor der Verwendung heruntergeladen werden muss. Weitere Informationen finden Sie unter in diesem Leitfaden.

Feature	Details
SDK-Name	play-services-mlkit-subject-segmentation
Implementierung	Entbündelt: Das Modell wird mithilfe der Google Play-Dienste dynamisch heruntergeladen.
Auswirkung auf die App-Größe	ca. 200 KB vergrößert.
Initialisierungszeit	Nutzer müssen möglicherweise warten, bis das Modell heruntergeladen wurde, bevor sie es verwenden können.

Jetzt ausprobieren

• Probieren Sie die Beispiel-App aus, um sehen Sie sich ein Anwendungsbeispiel für diese API an.

Hinweis

<ph type="x-smartling-placeholder">

</ph> Für diese API ist Android API-Level 24 oder höher erforderlich. Achten Sie darauf, dass Ihre App -Datei einen minSdkVersion-Wert von 24 oder höher verwendet.

1. Fügen Sie in der Datei build.gradle auf Projektebene das Maven-Repository von Google in die Abschnitte buildscript und allprojects ein.
2. Fügen Sie die Abhängigkeit für die ML Kit-Themensegmentierungsbibliothek zur Gradle-Datei auf App-Ebene Ihres Moduls hinzu, die normalerweise app/build.gradle lautet:

dependencies {
   implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-subject-segmentation:16.0.0-beta1'
}

Wie bereits erwähnt, wird das Modell von den Google Play-Diensten bereitgestellt. Du kannst deine App so konfigurieren, dass das Modell automatisch auf das Gerät heruntergeladen wird nachdem deine App aus dem Play Store installiert wurde. Fügen Sie dazu Folgendes hinzu: Deklaration in der Datei AndroidManifest.xml deiner App an:

<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="subject_segment" >
      <!-- To use multiple models: android:value="subject_segment,model2,model3" -->
</application>

Sie können mit der ModuleInstallClient API auch explizit die Modellverfügbarkeit prüfen und einen Download über die Google Play-Dienste anfordern.

Modelldownloads bei der Installation aktivieren oder expliziten Download anfordern: wird das Modell heruntergeladen, wenn Sie den Segmenter zum ersten Mal ausführen. Von Ihnen gestellte Anfragen bevor der Download abgeschlossen ist, keine Ergebnisse liefern.

1. Eingabebild vorbereiten

Wenn Sie ein Bild segmentieren möchten, erstellen Sie ein InputImage-Objekt aus einem Bitmap-, media.Image-, ByteBuffer-, Byte-Array oder einer Datei in auf dem Gerät.

Sie können eine InputImage erstellen aus verschiedenen Quellen stammen. Diese werden im Folgenden erläutert.

Mit einem media.Image

So erstellen Sie eine InputImage: media.Image-Objekts erstellen, beispielsweise wenn Sie ein Bild von einem des Geräts an, übergeben Sie das media.Image-Objekt und die Drehung auf InputImage.fromMediaImage().

Wenn Sie die Methode <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraX-Bibliothek, den OnImageCapturedListener und ImageAnalysis.Analyzer-Klassen berechnen 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 Sie keine Kamerabibliothek verwenden, die Ihnen den Drehungsgrad des Bildes anzeigt, lässt sich anhand des Drehungsgrads des Geräts und der Ausrichtung der Kamera berechnen. Sensor im Gerät:

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;
}

Übergeben Sie dann das media.Image-Objekt und den Wert für Rotationsgrad auf InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Datei-URI verwenden

So erstellen Sie eine InputImage: aus einem Datei-URI entfernen möchten, übergeben Sie den App-Kontext und den Datei-URI an InputImage.fromFilePath(). Dies ist nützlich, wenn Sie Verwenden Sie den Intent ACTION_GET_CONTENT, um den Nutzer zur Auswahl aufzufordern ein Bild aus ihrer Galerie-App.

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 oder ByteArray verwenden

So erstellen Sie eine InputImage: aus einem ByteBuffer- oder ByteArray-Objekt zu erstellen, berechnen Sie Drehung wie zuvor für die media.Image-Eingabe beschrieben. Erstellen Sie dann das InputImage-Objekt mit dem Zwischenspeicher oder Array 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
)
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

Mit einem Bitmap

So erstellen Sie eine InputImage: Bitmap-Objekt zu erstellen, nehmen Sie folgende Deklaration vor:

Kotlin

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

Java

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

Das Bild wird durch ein Bitmap-Objekt in Verbindung mit Drehungsgrad dargestellt.

2. Instanz von SubjectSegmenter erstellen

Segmentierungsoptionen definieren

Zum Segmentieren des Images erstellen Sie zuerst eine Instanz von SubjectSegmenterOptions als folgen:

Kotlin

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
       // enable options
       .build()

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        // enable options
        .build();

Hinweis: Um die Arbeitsspeichereffizienz zu verbessern, wird empfohlen, nur die notwendige Optionen.

Hier sind die Details der einzelnen Optionen:

Konfidenzmaske im Vordergrund

Mit der Konfidenzmaske im Vordergrund können Sie das Objekt im Vordergrund von im Hintergrund.

Rufen Sie enableForegroundConfidenceMask() in den Optionen auf, um sie später abzurufen. Vordergrundmaske durch Aufrufen von getForegroundMask() für die SubjectSegmentationResult-Objekt, das nach der Verarbeitung des Bildes zurückgegeben wurde.

Kotlin

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundConfidenceMask()
        .build()

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundConfidenceMask()
        .build();

Vordergrund-Bitmap

Ebenso können Sie auch eine Bitmap des Motivs im Vordergrund abrufen.

Rufen Sie enableForegroundBitmap() in den Optionen auf, um sie später abzurufen. Bitmap im Vordergrund durch Aufrufen von getForegroundBitmap() auf der SubjectSegmentationResult-Objekt, das nach der Verarbeitung des Bildes zurückgegeben wurde.

Kotlin

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundBitmap()
        .build()

Java

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
        .enableForegroundBitmap()
        .build();

Konfidenzmaske für mehrere Themen

Wie bei den Vordergrundoptionen können Sie SubjectResultOptions verwenden, um die Konfidenzmaske für jedes Vordergrundobjekt so:

Kotlin

val subjectResultOptions = SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
    .enableConfidenceMask()
    .build()

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
    .enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
    .build()

Java

SubjectResultOptions subjectResultOptions =
        new SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
            .enableConfidenceMask()
            .build()

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
      .enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
      .build()

Bitmap mit mehreren Themen

Auf ähnliche Weise können Sie die Bitmap für jedes Thema aktivieren:

Kotlin

val subjectResultOptions = SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
    .enableSubjectBitmap()
    .build()

val options = SubjectSegmenterOptions.Builder()
    .enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
    .build()

Java

SubjectResultOptions subjectResultOptions =
      new SubjectSegmenterOptions.SubjectResultOptions.Builder()
        .enableSubjectBitmap()
        .build()

SubjectSegmenterOptions options = new SubjectSegmenterOptions.Builder()
      .enableMultipleSubjects(subjectResultOptions)
      .build()

Themen-Segmentierungstool erstellen

Nachdem Sie die Optionen für SubjectSegmenterOptions angegeben haben, erstellen Sie ein SubjectSegmenter-Instanz, die getClient() aufruft und die Optionen als eine Parameter:

Kotlin

val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)

Java

SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);

3. Bilder verarbeiten

Die vorbereiteten InputImage übergeben -Objekt zur process-Methode von SubjectSegmenter hinzu:

Kotlin

segmenter.process(inputImage)
    .addOnSuccessListener { result ->
        // Task completed successfully
        // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        // Task failed with an exception
        // ...
    }

Java

segmenter.process(inputImage)
    .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
            @Override
            public void onSuccess(SubjectSegmentationResult result) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });

4. Ergebnis der Themensegmentierung abrufen

Vordergrundmasken und Bitmaps abrufen

Nach der Verarbeitung können Sie die Vordergrundmaske für Ihren Bildaufruf abrufen getForegroundConfidenceMask() wie folgt:

Kotlin

val colors = IntArray(image.width * image.height)

val foregroundMask = result.foregroundConfidenceMask
for (i in 0 until image.width * image.height) {
  if (foregroundMask[i] > 0.5f) {
    colors[i] = Color.argb(128, 255, 0, 255)
  }
}

val bitmapMask = Bitmap.createBitmap(
  colors, image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888
)

Java

int[] colors = new int[image.getWidth() * image.getHeight()];

FloatBuffer foregroundMask = result.getForegroundConfidenceMask();
for (int i = 0; i < image.getWidth() * image.getHeight(); i++) {
  if (foregroundMask.get() > 0.5f) {
    colors[i] = Color.argb(128, 255, 0, 255);
  }
}

Bitmap bitmapMask = Bitmap.createBitmap(
      colors, image.getWidth(), image.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888
);

Sie können auch eine Bitmap des Vordergrunds des Bildes abrufen, in dem getForegroundBitmap() aufgerufen wird:

Kotlin

val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap

Java

Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();

Masken und Bitmaps für jedes Thema abrufen

In ähnlicher Weise können Sie die Maske für die segmentierten Subjekte abrufen, indem Sie folgenden Befehl aufrufen: getConfidenceMask() zu jedem Thema wie folgt:

Kotlin

val subjects = result.subjects

val colors = IntArray(image.width * image.height)
for (subject in subjects) {
  val mask = subject.confidenceMask
  for (i in 0 until subject.width * subject.height) {
    val confidence = mask[i]
    if (confidence > 0.5f) {
      colors[image.width * (subject.startY - 1) + subject.startX] =
          Color.argb(128, 255, 0, 255)
    }
  }
}

val bitmapMask = Bitmap.createBitmap(
  colors, image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888
)

Java

List subjects = result.getSubjects();

int[] colors = new int[image.getWidth() * image.getHeight()];
for (Subject subject : subjects) {
  FloatBuffer mask = subject.getConfidenceMask();
  for (int i = 0; i < subject.getWidth() * subject.getHeight(); i++) {
    float confidence = mask.get();
    if (confidence > 0.5f) {
      colors[width * (subject.getStartY() - 1) + subject.getStartX()]
          = Color.argb(128, 255, 0, 255);
    }
  }
}

Bitmap bitmapMask = Bitmap.createBitmap(
  colors, image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888
);

Sie können auch wie folgt auf die Bitmap der einzelnen segmentierten Themen zugreifen:

Kotlin

val bitmaps = mutableListOf()
for (subject in subjects) {
  bitmaps.add(subject.bitmap)
}

Java

List bitmaps = new ArrayList<>();
for (Subject subject : subjects) {
  bitmaps.add(subject.getBitmap());
}

Tipps zur Verbesserung der Leistung

Bei jeder App-Sitzung ist die erste Inferenz oft langsamer als die nachfolgende Inferenzen aufgrund der Modellinitialisierung. Wenn eine niedrige Latenz kritisch ist, sollten Sie eine „Dummy“ anrufen frühzeitige Schlussfolgerung ziehen.

Die Qualität Ihrer Ergebnisse hängt von der Qualität des Eingabebildes ab:

• Damit ML Kit ein genaues Segmentierungsergebnis erhalten kann, sollte das Bild mindestens 512 x 512 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.