ML Kit के सब्जेक्ट सेगमेंटेशन एपीआई की मदद से, डेवलपर किसी तस्वीर में बैकग्राउंड से कई विषयों को आसानी से अलग कर सकते हैं. इससे, स्टिकर बनाने, बैकग्राउंड बदलने या चीज़ों में मज़ेदार इफ़ेक्ट जोड़ने जैसे काम किए जा सकते हैं.
इमेज के फ़ोरग्राउंड में सबसे ज़्यादा प्रमुखता से दिखाने वाले लोगों, पालतू जानवरों या चीज़ों को सब्जेक्ट के तौर पर दिखाया जाता है. अगर दो चीज़ें एक-दूसरे के बहुत पास हों या एक-दूसरे को छू रही हों, तो उन्हें एक ही सब्जेक्ट माना जाता है.
सब्जेक्ट सेगमेंटेशन एपीआई एक इनपुट इमेज लेता है और फ़ोरग्राउंड के लिए एक आउटपुट मास्क या बिट मैप जनरेट करता है. यह पता लगाए गए हर एक सब्जेक्ट के लिए, एक मास्क और बिट मैप भी उपलब्ध कराता है. फ़ोरग्राउंड में सभी सब्जेक्ट की परफ़ॉर्मेंस बराबर होती है.
डिफ़ॉल्ट रूप से, फ़ोरग्राउंड मास्क और फ़ोरग्राउंड बिट मैप का साइज़, इनपुट इमेज के साइज़ के बराबर होता है. हर व्यक्ति के मास्क और बिट मैप का साइज़, इनपुट इमेज के साइज़ से अलग होगा. मास्क के हर पिक्सल को एक फ़्लोट नंबर असाइन किया जाता है
जिसमें 0.0 और 1.0 के बीच की रेंज होती है. संख्या 1.0 के जितना करीब होगी, पिक्सल में किसी सब्जेक्ट को उतनी ही ज़्यादा सटीक तरीके से दिखाया जाएगा. वैसे ही, Pixel की मदद से किसी सब्जेक्ट को बेहतर तरीके से दिखाया जाता है.
आम तौर पर, Pixel 7 Pro पर बैटरी लोड होने में लगने वाला समय करीब 200 मि॰से॰ होता है. फ़िलहाल, यह एपीआई सिर्फ़ स्टैटिक इमेज के साथ काम करता है.
मुख्य सुविधाएं
- कई विषयों को सेगमेंट में बांटने की सुविधा: इसमें, हर विषय के लिए एक मास्क और बिटमैप इस्तेमाल करने के बजाय, मास्क और बिटमैप की सुविधा मिलती है.
- विषय की पहचान: व्यक्ति की पहचान में ऑब्जेक्ट, पालतू जानवर, और इंसान हैं.
- उपयोगकर्ता के डिवाइस पर डेटा प्रोसेस करना: सभी प्रोसेसिंग डिवाइस पर ही की जाती है. इसमें उपयोगकर्ता की निजता बनी रहती है और नेटवर्क से कनेक्ट करने की ज़रूरत नहीं होती.
परिणामों के उदाहरण
| इनपुट इमेज | आउटपुट इमेज + मास्क |
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