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Android के लिए ML किट की मदद से, चीज़ों को अलग-अलग ग्रुप में बांटना

अपने ऐप्लिकेशन में सब्जेक्ट सेगमेंटेशन की सुविधाएं आसानी से जोड़ने के लिए, एमएल किट का इस्तेमाल करें.

सुविधा	जानकारी
Sdk का नाम	play-services-mlkit-subject-segmentation
कार्यान्वयन	बंडल नहीं किया गया: मॉडल, Google Play services का इस्तेमाल करके डाइनैमिक तौर पर डाउनलोड किया जाता है.
ऐप्लिकेशन के साइज़ का असर	साइज़ ~200 केबी होना चाहिए.
प्रोसेस शुरू होने का समय	उपयोगकर्ताओं को पहली बार इस्तेमाल करने से पहले, मॉडल के डाउनलोड होने तक इंतज़ार करना पड़ सकता है.

इसे आज़माएं

एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, सैंपल ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करें.

वेब कंटेनर इंस्टॉल करने से पहले

इस एपीआई का इस्तेमाल करने के लिए, Android के एपीआई लेवल 24 या उसके बाद का वर्शन होना ज़रूरी है. पक्का करें कि आपके ऐप्लिकेशन की बिल्ड फ़ाइल में, 24 या उससे ज़्यादा के minSdkVersion वैल्यू का इस्तेमाल किया गया हो.

प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, पक्का करें कि आपने buildscript और allprojects, दोनों सेक्शन में Google की Maven रिपॉज़िटरी को शामिल किया हो.
अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की Gradle फ़ाइल में, एमएल किट सब्जेक्ट सेगमेंटेशन लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह फ़ाइल app/build.gradle होती है:

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

जैसा कि ऊपर बताया गया है, यह मॉडल Google Play services उपलब्ध कराता है. Play Store से ऐप्लिकेशन को इंस्टॉल करने के बाद, ऐप्लिकेशन को इस तरह से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि वह मॉडल को डिवाइस पर अपने-आप डाउनलोड करे. ऐसा करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन की AndroidManifest.xml फ़ाइल में यह एलान जोड़ें:

<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>

ModuleInstallClient API की मदद से, मॉडल की उपलब्धता के बारे में साफ़ तौर पर देखा जा सकता है. साथ ही, Google Play services से, उसे डाउनलोड करने का अनुरोध भी किया जा सकता है.

अगर इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की जाती या साफ़ तौर पर डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया जाता, तो सेगमेंटर को पहली बार चलाने पर मॉडल डाउनलोड हो जाता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले, आपके जो अनुरोध किए जाते हैं उनका कोई नतीजा नहीं मिलता.

1. इनपुट इमेज तैयार करें

किसी इमेज को सेगमेंट में बांटने के लिए, Bitmap, media.Image, ByteBuffer, बाइट कलेक्शन या डिवाइस पर मौजूद किसी फ़ाइल से InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं.

अलग-अलग सोर्स से InputImage ऑब्जेक्ट बनाया जा सकता है. हर ऑब्जेक्ट के बारे में नीचे बताया गया है.

`media.Image` का इस्तेमाल करके

किसी media.Image ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे कि किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते समय, media.Image ऑब्जेक्ट को पास करें और इमेज को InputImage.fromMediaImage() पर घुमाएं.

अगर आप CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल करते हैं, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं.

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
          // ...
        }
    }
}

अगर इमेज के रोटेशन की डिग्री देने वाली कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया जाता है, तो डिवाइस की रोटेशन डिग्री और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन की मदद से, इसका हिसाब लगाया जा सकता है:

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;
}

इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट और रोटेशन डिग्री की वैल्यू को InputImage.fromMediaImage() पर पास करें:

Kotlin

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

Java

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

फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना

फ़ाइल यूआरआई से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन का कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को InputImage.fromFilePath() पर पास करें. यह तब काम आता है, जब आप उपयोगकर्ता को उसके गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने का अनुरोध करने के लिए ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करते हैं.

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` या `ByteArray` का इस्तेमाल करना

किसी ByteBuffer या ByteArray से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले media.Image इनपुट के लिए बताए गए तरीके से, इमेज रोटेशन की डिग्री का हिसाब लगाएं. इसके बाद, बफ़र या अरे का इस्तेमाल करके, InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके लिए, इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन डिग्री की जानकारी का इस्तेमाल करें:

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

`Bitmap` का इस्तेमाल करके

किसी Bitmap ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, यह एलान करें:

Kotlin

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

Java

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

इमेज को Bitmap ऑब्जेक्ट से, रोटेशन डिग्री के साथ दिखाया गया है.

2. Subjectsegmenter का इंस्टेंस बनाएं

सेगमेंटर के विकल्प तय करें

अपनी इमेज को सेगमेंट में बांटने के लिए, पहले SubjectSegmenterOptions का इंस्टेंस इस तरह बनाएं:

Kotlin

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

Java

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

यहां हर विकल्प की जानकारी दी गई है:

फ़ोरग्राउंड कॉन्फ़िडेंस मास्क

फ़ोरग्राउंड कॉन्फ़िडेंस मास्क की मदद से, फ़ोरग्राउंड सब्जेक्ट और बैकग्राउंड में अंतर किया जा सकता है.

विकल्पों में, enableForegroundConfidenceMask() को कॉल करें. इससे, आपको बाद में फ़ोरग्राउंड मास्क वापस पाने में मदद मिलेगी. इसके लिए, इमेज को प्रोसेस करने के बाद दिखाए गए SubjectSegmentationResult ऑब्जेक्ट पर getForegroundMask() को कॉल करें.

Kotlin

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

Java

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

फ़ोरग्राउंड बिट मैप

इसी तरह, आपको फ़ोरग्राउंड सब्जेक्ट का बिटमैप भी मिल सकता है.

विकल्पों में, enableForegroundBitmap() को कॉल करें. इससे, आपको बाद में फ़ोरग्राउंड बिटमैप वापस पाने का विकल्प मिलेगा. इसके लिए, इमेज को प्रोसेस करने के बाद दिखाए गए SubjectSegmentationResult ऑब्जेक्ट पर getForegroundBitmap() को कॉल करें.

Kotlin

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

Java

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

कई विषयों वाला कॉन्फ़िडेंस मास्क

फ़ोरग्राउंड के विकल्पों की तरह ही, SubjectResultOptions का इस्तेमाल करके फ़ोरग्राउंड के हर सब्जेक्ट के लिए कॉन्फ़िडेंस मास्क चालू किया जा सकता है. इसके लिए, यह तरीका अपनाएं:

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()

कई विषयों वाला बिट मैप

इसी तरह, हर विषय के लिए बिट मैप चालू किया जा सकता है:

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()

सब्जेक्ट सेगमेंटर बनाना

SubjectSegmenterOptions विकल्प चुनने के बाद, getClient() को कॉल करने के लिए SubjectSegmenter इंस्टेंस बनाएं और विकल्पों को पैरामीटर के तौर पर पास करें:

Kotlin

val segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options)

Java

SubjectSegmenter segmenter = SubjectSegmentation.getClient(options);

3. इमेज प्रोसेस करना

तैयार किए गए InputImage ऑब्जेक्ट को SubjectSegmenter के process तरीके पर पास करें:

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. विषय के आधार पर बनाए गए सेगमेंट का नतीजा पाना

फ़ोरग्राउंड मास्क और बिटमैप वापस पाएं

प्रोसेस होने के बाद, इमेज को कॉल करने के लिए, फ़ोरग्राउंड मास्क getForegroundConfidenceMask() को वापस लाया जा सकता है. इसके लिए, यह तरीका अपनाएं:

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
);

आप getForegroundBitmap() को कॉल करने वाली इमेज के फ़ोरग्राउंड का बिटमैप भी हासिल कर सकते हैं:

Kotlin

val foregroundBitmap = result.foregroundBitmap

Java

Bitmap foregroundBitmap = result.getForegroundBitmap();

हर विषय के लिए मास्क और बिटमैप वापस पाएं

इसी तरह, अलग-अलग हिस्सों में दिए गए मास्क को फिर से हासिल किया जा सकता है. इसके लिए, हर विषय पर getConfidenceMask() को कॉल करें. इसके लिए, नीचे दिए गए निर्देशों का पालन करें:

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
);

नीचे बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके भी, सेगमेंट किए गए हर विषय के बिट मैप को ऐक्सेस किया जा सकता है:

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());
}

परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

मॉडल शुरू होने की वजह से, हर ऐप्लिकेशन सेशन के लिए पहला अनुमान, बाद के अनुमानों की तुलना में अक्सर धीमा होता है. अगर इंतज़ार का समय कम होना बहुत ज़रूरी है, तो समय से पहले "डमी" अनुमान को कॉल करें.

आपके नतीजों की क्वालिटी, इनपुट इमेज की क्वालिटी पर निर्भर करती है:

एमएल किट में सेगमेंटेशन का सटीक नतीजा पाने के लिए, इमेज कम से कम 512x512 पिक्सल की होनी चाहिए.
खराब इमेज फ़ोकस की वजह से भी सटीक जानकारी पर असर पड़ सकता है. अगर आपको स्वीकार किए जाने वाले नतीजे नहीं मिलते, तो उपयोगकर्ता से इमेज दोबारा कैप्चर करने के लिए कहें.

Android के लिए ML किट की मदद से, चीज़ों को अलग-अलग ग्रुप में बांटना

इसे आज़माएं

वेब कंटेनर इंस्टॉल करने से पहले

1. इनपुट इमेज तैयार करें

media.Image का इस्तेमाल करके

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना

Kotlin

Java

ByteBuffer या ByteArray का इस्तेमाल करना

Kotlin

Java

Bitmap का इस्तेमाल करके

Kotlin

Java

2. Subjectsegmenter का इंस्टेंस बनाएं

सेगमेंटर के विकल्प तय करें

Kotlin

Java

फ़ोरग्राउंड कॉन्फ़िडेंस मास्क

Kotlin

Java

फ़ोरग्राउंड बिट मैप

Kotlin

Java

कई विषयों वाला कॉन्फ़िडेंस मास्क

Kotlin

Java

कई विषयों वाला बिट मैप

Kotlin

Java

सब्जेक्ट सेगमेंटर बनाना

Kotlin

Java

3. इमेज प्रोसेस करना

Kotlin

Java

4. विषय के आधार पर बनाए गए सेगमेंट का नतीजा पाना

फ़ोरग्राउंड मास्क और बिटमैप वापस पाएं

Kotlin

Java

Kotlin

Java

हर विषय के लिए मास्क और बिटमैप वापस पाएं

Kotlin

Java

Kotlin

Java

परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

`media.Image` का इस्तेमाल करके

`ByteBuffer` या `ByteArray` का इस्तेमाल करना

`Bitmap` का इस्तेमाल करके